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AIエンジニア体系図

AIエンジニアを育成する際の参考資料として体系図をご用意しました。

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AIエンジニア体系図

  1. 1. (c)2020 Fullness,inc. All Rights Reserved. AIエンジニア体系図Ver1.0 株式会社フルネス 〒160-0022 東京都新宿区新宿2-19-12 静銀新宿ビル4F TEL:03-5369-6517 FAX:03-5369-6518 https://www.fullness.co.jp 担当:杉崎 聡史
  2. 2. (c)2020 Fullness,inc. All Rights Reserved. AI系エンジニアの職種 • データを格納する基盤を構築・管理 • 概念︓ETL, ⼀次集計、前処理、DB • ツール︓SQL, Apach Spark, Hadoop, Hive データエンジニア • 分析結果を翻訳し、ビジネスのアイディアにつなげる • 概念︓データビジュアライゼーション、統計学、資料化 • ツール︓Excel(VBA), BIツール(Tableau), SQL, Python(Pandas, matplotlib) データアナリスト • データセットから結論を導く(法則の発⾒・予測モデル構築) • 概念︓統計学・機械学習・深層学習、前処理、プロトタイプ作成 • ツール︓SQL, Python(Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch) データサイエンティスト • 機械学習モデルをシステム化 • 概念︓⾼速化、並列化、軽量化、アプリ化 • スキル︓Python(NumPy, scikit-learn, TensorFlow/Pytorch, Django/Flask) 機械学習エンジニア • 難しい問題に対する分析設計・コンサルティング • 概念︓論⽂、最新動向 • ツール︓Python(NumPy, scikit-learn, TensorFlow/Pytorch) 機械学習リサーチャー 2
  3. 3. (c)2020 Fullness,inc. All Rights Reserved. 大規模プロジェクトにおける分担イメージ 課題 解く問題の 明確化 分析⽅針 の決定 データ取得 分析結果の 取得 システム化 完了 報告書 3 解ける問題へ 落とし込む 分析⼿法・ 使⽤データ を決定 DBから必要な データを抽出 適切な前処 理・分析のプロ トタイプ作成 アプリ化 結果を 翻訳 データ エンジニア データ アナリスト データ サイ エンティスト 機械学習 エンジニア 機械学習 リサーチャー 主担当 サブ ※⼩規模プロジェクトの場合、複数の役割を兼任することがある
  4. 4. (c)2020 Fullness,inc. All Rights Reserved. AIエンジニア育成時の注意点 1. 目指す職種を明確にする • 職種によって必要なスキルセットが異なります • 網羅するには膨大な知見と時間が必要であり、現実的ではありません。 2. 「頭でっかち」を避ける • 理論ばかり習得すると実課題に対する応用に弱くなりがちです • 必ず、演習や事例をおさえましょう • 機械学習系コンペティションへの参加も一つの手段です(Kaggleなど) 3. どの職種もコミュニケーション能力は必須 • 内容が難解であることが多いため、AIエンジニア以外にも 理解が得られるよう翻訳・説明できる力が必要です 4

AIエンジニアを育成する際の参考資料として体系図をご用意しました。

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