「AIエンジニアを採用したい」と相談を受けた際、まず確認すべきことがあります。それは「本当に必要なのはAIエンジニアなのか、機械学習(ML)エンジニアなのか」という点です。
この2つは似ているようで、求められるスキルセット、業務範囲、年収相場が大きく異なります。間違った職種で募集をかけると、候補者とのミスマッチが発生し、採用後に「思っていた仕事と違う」と早期離職につながるリスクがあります。
本記事では、機械学習エンジニアとAIエンジニアの違いを明確にし、自社に必要なのはどちらかを判断するためのフレームワークを提供します。
機械学習(ML)エンジニアは、機械学習モデルの開発・実装・運用に特化した技術者です。「手を動かしてモデルを作る人」と考えるとわかりやすいです。
「モデルを作ること」と「モデルを本番で安定運用すること」の両方ができるのがMLエンジニアの特徴です。研究寄りではなく、プロダクト寄りの技術者です。
AIエンジニアは、AIを活用したプロダクトやサービスの企画・設計・統合を担う技術者です。MLエンジニアより広い視野を持ち、「AIで何を解決するか」を考える役割です。
「MLモデルを作ること」よりも「AIを使ってビジネス価値を生むこと」にフォーカスしているのがAIエンジニアの特徴です。
以下のフレームワークで、自社に必要な人材がMLエンジニアかAIエンジニアかを判断しましょう。
求人票を作成する際は、MLエンジニアとAIエンジニアを明確に書き分けることで、ミスマッチを防ぎ、適切な候補者からの応募を得られます。
機械学習エンジニアとAIエンジニアの違いを一言でまとめると、MLエンジニアは「モデルを作る人」、AIエンジニアは「AIでビジネス価値を生む人」です。
自社に必要なのがどちらかを正しく定義することが、ミスマッチを防ぎ、採用成功率を高める第一歩です。判断に迷う場合は、専門のエージェントに相談すれば、自社の課題に合った職種定義と求人設計をアドバイスしてもらえます。
ユナイテッドワールド株式会社は、外国籍ホワイトカラー人材(AIエンジニア、ITエンジニア、海外営業、バイリンガル人材、バイオ人材)の採用支援に特化した人材紹介会社です。
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