新規事業のつくり方

新しいことを学ぶことが好きです。今は機械学習や自然言語処理に興味があります。

本気でAI人材になりたい!高年収で将来性が非常に高いAIエンジニア職に就きたい!

現在の仕事に不満があり、現状を何とか変えたい。そんなあなたに最適な転職サイトをご紹介します。

もしあなたがAI人材になりたいならば、このページで紹介する転職サービスは必見です。
現役のAIエンジニアが、使いやすい転職サイト・転職エージェントをご紹介します。

目次
AI業界の待遇
AIエンジニアの将来性
AIエンジニアになるメリット
転職エージェントを活用して効率的に転職しよう
AIエンジニア向け転職エージェント選びのコツ
転職サイト・転職エージェントを利用する時期は?
おすすめの転職サイト・転職エージェント
 第4位 「見せてもらおうか、IT業界特化の性能を」Geekly
 第3位 「大手企業に強い!その実力は全国区!」DODA
 第2位「現職ITエンジニアの年収アップをサポート!」TechClipsエージェント
 第1位「手厚いサポートと情報量で満足度No.1!」 : マイナビIT AGENT
おわりに
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安宅さんの「シン・二ホン」を読みました。400頁を超える大作ですが、面白いのでスラスラ読めました。特に前半4章までが面白いです。




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「プロダクトマネジメントと事業開発に関する私的な振り返り」という記事を読みました。

膨大な試行錯誤が細やかに生々しく書かれており、現役PdMやPdM志望者のコンパスと言える記事です。著者の卓越した言語化能力を感じます。

私もPdM兼機械学習エンジニアとしてプロダクト開発に日々勤しんでいますが、読んだ中で、特に大事だなと感じたことを3つ取り上げてみました。


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未経験からAIエンジニアに就職したい人に向けて、自分の体験談を交えて解説します。

転職エージェントから言われた言葉

新卒で入社した会社で、ずっと企画の仕事をしてきました。
企画職とは、顧客やユーザーにヒアリングして「困ってること」を聞き出し、自社で解決できそうな課題を選んで具体化する仕事です。

「問題発見」と「問題解決」を一緒に行うところがポイントで、いろいろ仮説を立ててひたすらリサーチを繰り返していました。辛い局面もありましたが、好奇心が強い方だったので、新しいことを調べたり新しい人と会うことは楽しかったです。
(某社の2年目社員に完全論破されたり、某社の女性マネージャーに詰められたこともすべて良い思い出です)

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現在IT業界で働いている方、これからIT業界で働く方向けに、IT業界のマネジメント職種マップを作成しました。

2020年はいくつかマネジメント業務に携わりました。案件によって求められるスキルや要求内容が異なったので、自分の経験値をベースに周辺知識を加えて整理しました。


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AIエンジニアは、最も将来性が高い職業の一つでしょう。しかし、現役のAIエンジニアにも様々な悩みがあったりします。

「もっと年収をあげたい」「新しい分野でデータ分析がしたい」「優秀な人材と働きたい」「より自分の専門性を深めたい」などです。

現在の仕事や待遇に不満があり、新たな分野に挑戦したい。そんなあなたに最適な転職エージェントをご紹介します。

もしあなたがAIエンジニアとしてキャリアアップを考えているならば、このページで紹介する転職サービスは必見です。AIエンジニアのステップ別に、使いやすい転職・求人エージェントをご紹介します。

転職の体験談:転職エージェントにボコボコにされて未経験からAIエンジニアに転職した話
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新しい仕事に挑戦するとき、どのように職業を選び、どう学んでいけばよいのでしょうか。

環境変化が速いので、日々勉強しなければ生き残れなくなりました。勉強は人生の命綱です。

エンジニアになりたい人やスキルアップしたい人もいると思いますが、エンジニアの仕事内容は幅広く、何を学んでいけば良いのかなかなか見えてきません。

僕自身は、機械学習を独学で勉強して、企画職からAIエンジニアになりました。ただ謙遜でも何でもなく、学習能力は高くありません。Pythonの基礎研修で講師の言ったとおりにプログラムが書けず、周囲が器用にプログラミングしているのを見ると、地頭と言うのはあるものだと感じました。

ただ勉強方法は自分なりに工夫したつもりです。今回は僕なりの学習戦略を公開してみたいと思います。

関連記事:なぜエンジニアは勉強するのか?4つの目的を解説続きを読む

生活の中で時間に余裕ができると、「何か勉強でも始めようかな」と考えるエンジニアの方もいると思います。休みの日に勉強するエンジニアは本当に立派です。エンジニアの高い市場価値は、日々の努力の積み重ねの結果です。

僕も統計学の勉強を再開ました。機械学習とはまた少し違う分野を学ぶことで、自分のスキルを引き出しを増やし、今後の仕事に役立てたいと思っています。
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21世紀に最も重要なスキルは何でしょうか。

様々な答えがあると思いますが、おそらく多くの人が、「試す力」と答えるでしょう。仮説を立てて検証して答えを導くという手法は、自然科学分野の根幹であり、サービス企画や新規事業開発の最適解であり、GAFAの成長エンジンです。世界で最も試行錯誤している組織は、おそらくGoogleでしょう。

機械学習は、データに対する試行錯誤をコンピュータ上で何万回何億回も高速でできます。だから技術として高速で成長できています。加えてそれらの検証結果が、論文やネット上で公開されているのだから、恐ろしいまでのスピードになっています。

使い方によっては百億円の価値を生む資産が、インターネットに転がっているのです。情報が公開されている以上、勝負ポイントは「手を動かした時間量」が全てです。
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「始めて新規事業に携わる人向けに参考になる本はありますか?」との問い合わせを受けました。

確かに考えてみると、起業や経営戦略の本は多いですが、新規事業の本は世の中的にかなり少ないと思います。そこで、私が今まで読んだ本の中で、有益な本をランキング形式で紹介することにしました。
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