RECRUITSITE

AIを用いた自社サービスの開発や
お客様先で
AIの適用支援をおこなう

AIについて公表されている技術を組み合わせて独自のAIモデルを構築します。

AIモデルとは、特定のタスク(業務)をおこなうために、大量のデータをAIに学習させた結果できる計算式のことを表します。データの特性を見極めて前処理をおこなったり、AIにやらせたいタスクに合わせて最適なアルゴリズムを選択したり、専門知識を活かして精度の高いAIモデルを構築します。

必要な知識・技能

R&Dシステムエンジニアの仕事に必要な知識・技能は、AIスキル、ITスキル、開発手法、ヒューマンスキルがあり、それぞれに習得すべき内容がたくさんあります。他のシステムエンジニアと大きく異なるのは、何といってもAIスキルです。AIスキルだけでもその範囲はとても広いのですが、特に2000年初頭に登場し第三次AIブームの火付け役となった「深層学習」の理論を理解し、プログラムとして実装できることが求められます。AIは現在最も注目されている研究分野の一つであるため、新しい研究成果が論文として次々に発表されています。従って、そうした論文を読み、自分たちの開発対象に活かしていく能力も重要になってきます。

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キャリアプラン

１～３等級は、作業担当者として、拡張性、保守性、処理速度等を考慮しつつ、AIの学習済モデルを実際のシステムに導入します。４～６等級は、プレイングマネージャーです。プレイヤーとして、論文や技術書を参照しながらタスク領域に見合ったAIのアルゴリズムを選択したり、AIのトレーニングを行い学習済モデルを構築したりします。また、複数のSEを束ねるチームのリーダーとして、メンバーへのタスクの割当てや教育、課題解決の支援等をおこないます。７～９等級は、プロジェクトマネージャー(PM)として、ステークホルダーとの関係や品質・納期・コスト等をマネージしながら、自社サービスやお客様案件の開発を主導します。

等級について知るためには成長制度をご参照ください。