もう一つは、常に勉強できる人です。フリーランスには先輩や上司がいません。そのため、自分で勉強していく必要があります。

独学の道もありますが、機械学習エンジニア界隈は、CONNPASSなどコミュニティも豊富です。そのため、定期的に勉強会やセミナーに顔を出していけば、情報収集とスキルアップができるようになります。あとは、評判の良い本を読んでいけば問題ないでしょう。

参考記事：AIエンジニアが教えるゼロから機械学習の勉強法

フリーランスに必要なスキルを一概にいう事は難しいです。

例えばフルスタックエンジニアを目指してたくさんの技術を習得すれば、できることの幅は増えるので、仕事を見つけることは容易になるでしょう。
一方、たとえ習得した技術が１つしかなくとも、その技術だけで請け負える仕事を見つけることが出来れば、フリーランスとして働くことが出来ます。

つまり、フリーランスの機械学習エンジニアやITエンジニアは、自分の技術力で勝負するものですが、実務での経験年数が浅い人は、やる気と営業でカバー出来ます。サブマシンガンを連発すれば、どこかにあたるかもしれません。
また、市場で求められる技術を身に付けるというマーケット感覚もあると良いでしょう。


私の観測範囲ですが、フリーランスエンジニアでスキルが低い人というのはあまりいません。むしろスキル的には十分な方が多いと感じます。そこで一つお伝えしたいことは、スキルの安売りは非常によくないという事です。

顧客があなたに仕事をお願いする理由は、自分でできないか、自分でやるとすごく時間がかかるからです。
自分でやると簡単に感じるので、安い金額で受けたくなる気持ちも分かります。しかし、その仕事を簡単に感じるのは、あなたが過去に何年間も学習と経験を積み重ねたからです。たとえ１日でできる仕事でも、安価で受けることはおすすめできません。

時々エース級の機械学習エンジニアが「scikit-learnは簡単」などと言いますが、それはあなたが大学院で情報学を修め、コンピュータサイエンスの基礎がしっかりとあるから簡単に感じるのです。一般人にとってそれは非常に難しい仕事です。

あなたの常識は、日本国の一般的な常識ではありません。あなたやあなたの周囲の人は、とても優秀な人です。ですので、自分を安売りせず、自信をもって高単価を請求してください。そして、相場の金額感は絶対に頭に入れておいてください。

AIエンジニアは優秀な人が多いので、個人の人脈をたどりながら、自分一人で案件を受託できる人もいます。それでも私は求人エージェントの活用をおすすめします。理由は５つあります。

フリーランスエージェントの特徴