機械学習エンジニアのリモートワーク求人・案件実情や要求されやすいスキルを解説！

人工知能分野における専門家の需要は高まっており、リモートワークの機会も増加しています。
AIを推進する企業が多数存在する中、機械学習エンジニアは貴重な存在として注目されています。
国内企業における機械学習エンジニアの平均年収は海外に比べて低めですが、大手企業では1000万円を超える水準にあります。
フリーランスの求人案件でも高額な報酬が提示されており、平均年収は上昇傾向にあります。
本稿では、以下について詳しく解説します。

• 機械学習エンジニアのリモートワーク実態
• 収入水準
• 求人案件の獲得方法
• 必要なスキルセット

機械学習エンジニアは2024年6月リモートワークできる？

機械学習分野のエンジニアは在宅勤務が可能な職種です。
ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」には、リモートワークが可能な機械学習関連の案件が多数掲載されています。

現在、IT業界ではエンジニアの需要が高まっており、AIエンジニアなどの専門職種も人材不足となっています。
大手企業では、機械学習エンジニアの年収水準が500万円から2,000万円と高額設定されているケースが多くあります。
ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」の案件でも、平均年収が1,000万円を超える高単価の案件が掲載されています。

在宅勤務を希望する機械学習エンジニアは、ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」を活用して案件探しをすることをおすすめします。

機械学習エンジニアのリモートワーク求人・案件実情

フリーランススタートが収集したデータによると、機械学習エンジニアのリモートワーク案件は6月に一時的な減少がありましたが、7月以降は徐々に増加傾向にあり、8月には139件に達しています。

必要とされるスキルでは、

• Pythonが1,114件と最多
• 次いでSQLが186件
• ファイヤーウォールが73件
• Djangoが69件と続きます

リモート案件を探す際は、これらのスキルを習得しておくと有利でしょう。

また、機械学習エンジニアのリモート案件を多く保有しているITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」などが挙げられます。複数のエージェントを活用することで、より良い案件を見つけられる可能性が高まります。

機械学習エンジニアの年収

機械学習の専門家として働く際の収入事情を説明します。

• リモート勤務の機会と、データ分析の職種との給与の違いについて触れます。

フリーランス機械学習エンジニアの年収事情

機械学習分野におけるフリーランスと従業員の年収を比較すると、興味深い結果が得られます。

フリーランスの場合、月額単価の中央値は80万円で、最高額は200万円に達します。
この数値から算出すると、年収の平均は903万円、最高額は2,400万円となります。

一方、従業員の場合、AIエンジニアの年収データを参考にすると、

• 40代以下ではフリーランスの平均年収を下回ります。
• ただし、50代になると1,090万円から1,190万円と高額になる傾向にあります。

また、別の調査では従業員の平均年収は626万円とされています。

要因として、フリーランスは仲介手数料などのコストが少ないことが考えられます。

結果として、若年層のフリーランス機械学習エンジニアは高収入を得やすい可能性があると言えるでしょう。

データサイエンティストと機械学習エンジニアの年収格差

機械学習分野における専門家の収入には差異があります。
フリーランスの場合、機械学習エンジニアの平均年収は903万円で、データサイエンティストは872万円と約30万円の開きがあります。
一方、従業員の場合は、機械学習エンジニアが約626万円、データサイエンティストが約515万円と111万円の差があります。
この収入格差は、業務範囲の広さと職種定義の曖昧さが要因と考えられます。
機械学習エンジニアの業務は比較的明確ですが、データサイエンティストの役割は企業によって異なり、

• 幅広い業務を担当することがあります。

収入を最大化したい場合は、フリーランスの機会を探すことをお勧めします。

機械学習エンジニアのリモートワーク求人・案件獲得方法

機械学習分野の専門家として自由に働きたい場合、フリーランス仲介サービスやソーシャルメディアを利用するのが賢明な選択肢です。それぞれの手段について詳しく説明しますので、ご参考ください。

• フリーランス仲介サービス

概要	フリーランサーと企業をマッチングするサービス
メリット	・案件の幅が広い ・報酬の相場が分かりやすい ・契約書のひな形が用意されている
デメリット	・手数料が発生する ・競争が激しい

• ソーシャルメディア

概要	自身のスキルや実績をアピールし、クライアントを獲得する
メリット	・手数料がかからない ・自由度が高い
デメリット	・自己アピールが必須 ・信頼性の確保が難しい

フリーランス機械学習エンジニアのためのリモートワーク獲得術

リモートワークの機会を見つけるには、フリーランスエージェントが有効な手段となります。

• レバテックフリーランスやtechtreeなどのサービスを利用すれば、機械学習エンジニアとしての案件を効率的に獲得できます。
• エージェントは単なる求人紹介にとどまらず、報酬交渉などの代行業務も行ってくれるため、営業面での負担を軽減してくれます。
• 知人からの仕事の紹介もあるかもしれませんが、そうでない場合はエージェントに登録するのが賢明です。
• さらに、確定申告のサポートや福利厚生の提供など、追加の恩恵も期待できます。

クラウドソーシングでリモートワーク

クラウドソーシングプラットフォームを活用し、リモートワークの機会を探してみましょう。
「Python」などの機械学習関連キーワードで検索すれば、以下のようなさまざまな案件が見つかります。

• システム開発
• AI開発

プロフィールには自身のスキルや実績を詳しく記載しておくと、関心を持った企業からスカウトの連絡が来ることもあります。
ただし、クラウドソーシングを通じて仕事を受注する場合、報酬から一定の手数料が差し引かれることに注意が必要です。
手数料率は各プラットフォームで異なり、以下の点に注意が必要です。

• クライアントとの直接のやり取りが求められる
• そのシステムを理解しておく必要がある

SNSを活用した機械学習エンジニアのリモートワーク獲得術

機械学習分野の専門家として、ソーシャルメディアを活用することで、リモートワークの機会を見つけることができます。
自身の知見や経験を共有し、信頼関係を構築することが重要です。
同じ分野の人々とつながり、情報交換の場を持つことで、

• 新たな案件や求人情報にもアクセスできるかもしれません。

ただし、

他サイトへの誘導は控えめにしましょう。

機械学習エンジニアのためのコンペ/大会活用術

機械学習の分野で実力を示す機会として、SIGNATE、Kaggle、FlyAIなどのプラットフォームが主催する開発コンペティションや大会に参加することが有効です。
これらのイベントには熟練したエンジニアも参加しますが、課題をクリアして上位に入賞すれば賞金を獲得できます。
世界中の参加者とディスカッションできるため、最新の機械学習に関する知見を得ることができます。

• コンペティションでの実績を積み重ねることで、企業からリモートワーク案件を受注しやすくなるでしょう。

機械学習エンジニアとしてのキャリアアップに向けて、このような機会を積極的に活用しましょう。

機械学習エンジニアがリモートワーク求人・案件で要求されやすいスキル

人工知能分野における遠隔勤務の職務や案件で求められる能力について説明いたします。

機械学習の専門家として重視される資質は、

• データ分析力
• プログラミング技術
• 問題解決能力

などが挙げられます。

リモートワークでは自己管理力や円滑なコミュニケーション力も不可欠です。

求められる要件を満たすスキルセットを身につけることが、機会獲得への鍵となるでしょう。

機械学習エンジニアに求められるスキル

機械学習の分野で活躍するためには、以下の点が重要となります。

• Python、Rなどのプログラミング言語の習熟が不可欠です。
• 人工知能開発においては、C言語、C++、Javaなどの言語も活用されるため、これらの習得も推奨されます。
• データ処理ではSQLの知識が求められるでしょう。

機械学習や深層学習に特化したフレームワークやライブラリの理解が重要となります。具体的には、以下のツールを使いこなせるようになることが望ましいでしょう。

scikit-learn

TensorFlow

Jupyter Notebook

Anaconda

機械学習エンジニアに求められるスキル

機械学習エンジニアには、人工知能(AI)の開発において画像認識や自然言語処理などの様々な目的を実現するため、機械学習とディープラーニングの知識が不可欠です。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 決定木
• ニューラルネットワーク
• ロジスティック回帰

など、幅広い分野の仕組みやアルゴリズムを理解しておく必要があります。
リモートワークでも支障なく業務を行えるよう、機械学習・ディープラーニングの代表的な知識全般を確実に習得しましょう。

機械学習エンジニアに求められる数学・統計スキル

機械学習の分野で活躍するためには、数学、統計、データ解析の知見が不可欠です。

• 微分積分や線形代数、ベクトル解析などの高校レベルの数学知識が基礎となります。
• さらに、パターン認識、予測精度の評価方法、確率分布、確率モデルなど、統計学の基本的な概念の理解が求められます。

機械学習アルゴリズムの目的によって必要となる数学的・理論的知識が異なるため、機械学習エンジニアは数学と統計学の両分野に精通していることが重要です。

機械学習エンジニアに求められるスキル

機械学習の専門家には、単なる技術力だけでなく、効果的なコミュニケーション能力も求められます。
リモート環境下では、チャットやウェブ会議ツールを活用し、現場の担当者と綿密な情報共有を行う必要があります。
機械学習やディープラーニングの設計・開発においては、新しいアイデアや改善案を提示する機会も多いため、論理的思考力と説明力を養うことが重要です。

• 読書を通じて知識を深めることをお勧めします。

さらに、AI分野では国際的な協力体制が不可欠なため、英語力の向上も求められます。

リモートワーク時の生産性向上のコツ

リモートワークにおいては、自己管理能力が重要となります。
作業時間と休憩時間を自身で調整する必要があるため、規律ある行動が求められます。

• まず、注意力を散らす要因となる娯楽機器は作業スペースから排除することが賢明です。
• テレビなどの大型機器は簡単に移動できないため、コンセントを抜くだけでも効果的です。

適切な作業環境を整えるため、デスクは広めのものを用意し、資料や機器を余裕をもって配置できるようにしましょう。
在宅勤務では生活リズムが乱れがちですが、早寝早起きを心掛け、朝日を浴びることで生産性の向上が期待できます。
また、室内に籠もりがちなため、ストレス解消のための適度な運動も欠かせません。20分程度の散歩でも気分転換になるでしょう。

リモートワーク求人・案件に参画する際の注意点

機械学習の専門家がリモートで働く際の留意事項を説明します。
リモートワークには様々な利点がありますが、同時に注意すべき点もあります。

• 作業環境の整備
• コミュニケーションの重視
• 業務管理の徹底

など、効率的かつ円滑な遂行に向けた対策が求められます。
適切な準備と対応により、リモートワークの恩恵を最大限に活かすことができるでしょう。

在宅勤務の機械学習エンジニアの心構え

機械学習エンジニアとしてリモートで働く際、成果物の質が評価の基準となります。
上司は物理的に作業状況を把握できないため、提出物の内容が重視されます。
質が低ければ評価が下がる可能性があるので、課題に対して責任を持って取り組む必要があります。

• 分からないことは放置せず、上司や現場スタッフに適宜相談しましょう。

在宅勤務でも現場勤務と同様の姿勢が求められます。
上司とのミーティングでは、その日の業務内容と進捗状況を明確に説明できるよう準備しましょう。

リモートワークにおける長時間労働の問題

リモートワークでは、成果への不安や完璧主義から過剰な労働に陥りがちです。
日本人の真面目な性格がその要因の一つと考えられます。
また、自宅での作業により

• 集中力が低下したり
• コミュニケーションコストが増えること

も長時間労働につながります。
リモートワークでは、集中しやすい環境づくりと、効率的なコミュニケーション方法の工夫が重要です。
無理な長時間労働は過労死のリスクもあり注意が必要です。
機械学習エンジニアは

• 作業前に優先順位を決め
• 計画的に業務を行うこと

が求められます。

機械学習エンジニアのリモートワーク時の情報漏洩対策

機械学習分野で遠隔勤務に従事する際、情報の漏えいに注意を払う必要があります。
ウイルス感染、デバイスの紛失・盗難、不正アクセスなどが原因となり得ます。
実際に、

• マルウェアに感染してメールアドレスや履歴などの個人情報が悪用された事例や
• 取引先関連データが保存されたデバイスを紛失して情報漏えいが発生した事案が報告されています。

対策としては、

• パスワードの設定
• 公共無線LANの利用回避
• セキュリティソフトの導入と定期更新
• ハードディスクの暗号化
• パスコード付き記憶媒体の使用

などが挙げられます。
また、所属組織で定められた情報管理ルールがある場合は、それに従うようにしましょう。

まとめ

機械学習エンジニアのリモートワークに関する実情や年収水準、求人案件の獲得方法などを理解できたでしょうか。
機械学習分野の需要が高いため、ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」を活用すればリモート求人案件を見つけるのは難しくありません。
ただし、自宅で一人作業となるため、一定のスキルが求められます。

• SNSやコミュニティで最新情報を共有し、スキル向上に努めることをおすすめします。
• また、長時間労働や情報漏洩には注意が必要です。
• 自己管理を徹底し、質の高い成果物を提供できるよう心がけましょう。