少し前までは、誰もがAIに仕事を奪われるのではないかと心配していた。しかし今、私たちは皆、AIで仕事を得る方法を知りたがっている。AIはブロックの新しいクールな子供であり、誰もがAIのバンドワゴンに飛び乗りたがっている。
それだけではない。AI業界の仕事も持続可能で、多くの場合、従来の仕事よりも柔軟性があり、かなり儲かる。それだけではない。 人工知能の平均給与 の平均給与は年間154,397ドルと推定される。ちなみに、アメリカの土木技師や医師の平均年収は約9万ドルである。
Meta、Netflix、Amazonのような企業は近年、AIシステムや機械学習モデルを開発する労働者を着実に雇用しており、その給与は次のようになる。
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さらに、AIの仕事は、21世紀において最も求められている仕事のひとつ、リモートワークを提供する。これらすべてがAI経済を急上昇させている。
この記事では、AI求人業界の詳細、AI市場に参入するための準備ステップ、そして最も重要な、就活を容易にするAIツールの使い方についてご紹介します。
AI業界の現状を知る
プログラミング、テクニカルサポート、ネットワーキング、プロジェクト管理、セキュリティ、ビジネスインテリジェンス。これらに共通することをやること？
これらは2010年、今からちょうど14年前に学ぶべき「最もホットな」技術スキルだった。これらのスキルは現在でも非常に需要が高いが、今では必須とみなされている。つまり、すでに知っておくべきスキルなのだ。
他に知っておくべきことは？ 機械学習（ML）。MLは基本的に、AIの仕事に就くための基盤だ。
なぜかというと、企業が機械学習をどれほど価値あるものとしているか、いくつかの例を挙げよう：
ネットフリックスは、以下のようにコストを削減した。
Netflixのレコメンデーション・エンジンを通じて機械学習に投資することによって。
一方、Amazonは大幅な改善を遂げ、「クリックから出荷」までの時間を短縮した。
すべて機械学習の進歩によるものだ。
さらに強調したいのは
によると、10カ国のCレベル幹部の約20%が、機械学習をビジネスに不可欠な要素としてビューしていることがわかった。
では、機械学習をマスターすれば、AI分野での仕事が保証されるのだろうか？
役割に近づくことはできるが、それだけが基準ではない。夢のようなAIの仕事に就くために必要な他のものをすべてチェックしてみよう！
こちらもお読みください
夢のAI職に就くための6つのステップ
ステップ1：正しいAIスキルを身につける
は、AIスキルの価値に関する興味深い統計をレポートしている：
- AIスキルを必要とする職種は、市場によっては最大25％の賃金プレミアムがつく。
- 雇用主が求めるスキルは、最もAIにさらされる職種において25％高い割合で変化している。
これは、より多くの企業がAIに熟練した従業員を優先的に採用し、より高い給与を支払っていることを浮き彫りにしている。
こちらもお読みください：
憧れの組織の門をくぐるために習得すべきAIスキルのトップクラスをおさらいしよう。
1.プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングは、誰もが飽き足らない街の新しいホットトレンドだ。
高品質のプロンプトがあれば、AIモデルは最高のパフォーマンスを発揮できる。しかし、質の低いプロンプトではどうでしょう？ソーシャルメディア上でミームとして共有される典型的なAI応答が得られるでしょう。
プロンプトエンジニアリングは、信頼できるChatGPTのような生成AIシステムが、効果的なプロンプトを作成することで、必要なものを正確に生成するように導くことに似ています。AIに（暴走することなく）やることを指示できれば、あなたは正しい道を歩んでいることになる。
プロンプトエンジニアリングは、仕事で効果的にジェネレーティブAIテクノロジーを使用する人にとって不可欠です。
そして、面白い統計がある。
として
で、最も高給の技術スキルとなっている。もはや便利なだけでなく、儲かるのだ。
2.プログラミング・スキル
プログラミング言語を使いこなすことなしにAIの仕事はできない。ソフトウェア・エンジニアリングがあなたの仕事なら、知識が必要だ：Python、Java、Apache Spark、その他の言語も知っておく必要がある。
特にPythonは、AI開発で最も人気のある言語だ。
Python（または他の言語）を学ぶための簡単なヒント：あなたが興奮する何かを見つけ、それを中心にプロジェクトを構築する。
例えば、あなたがゲームに夢中なら、チェスをしたりパズルを解いたりする簡単なAIボットを作ることができる。あるいは、フィットネスに夢中なら、ジムでレップ数をカウントするバーチャル・トレーナーをプログラムする。
あなたが興奮するものを選ぶことで、AIボットを改良し続ける原動力となり、最終的に就職の面接に呼ばれたときに素晴らしいニュースとなるでしょう。
3.Gitを学ぶ
ファイルのソースコードを追跡して変更することを想像してみよう。それがGitの力だ。
Gitは最初は少し難しく感じるかもしれませんが、私たちを信じてください。ソフトウェア開発のベテランたちがGitの有用性を誓っているのですから。
clone、ブランチ、rebase（別名squash）のようなコマンドを使いこなす必要があります。
ついでにCI/CDパイプラインも覚えておくといい。(後で私たちに感謝すればいい）。
4.データスキル
次に重要なスキルはデータ管理だ。
AIはデータの上で動いており、整理されていない大量のデータを管理し、その意味を理解するのが好きであれば、優位に立てるだろう。 データモデリング、ウェアハウジング、データ処理は、データサイエンス主導のAI業界で成功するために必須のスキルです。
また、伝統的なSQLとNoSQLのような新しいシステムの両方のデータベースを扱う仕事も必要です。データ管理の知識は、生のデータを機械学習モデルが使用できるものに変換するために非常に重要です。
5.クラウドとAPIのスキル
Azure、AWS、Google Cloud AIのようなクラウドプラットフォームに慣れていることが重要である。
クラウドでAPIベースのアプリを構築し、デプロイする方法を知っていると、採用プロセスでさらなるブラウニーポイントを得ることができます。
学習曲線は険しく見えるかもしれないが、汗をかく必要はない。ここでは、そのいくつかを紹介しよう：
- Azureについては、以下をチェックできる。 Microsoftによるトレーニングモデル
- Amazonにも のトレーニング教材がある。
- 同様に、Googleには Google Cloud AI向けの学習ソリューションがある。
6.機械学習
機械学習が初めての人は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、コアとなる概念に慣れることから始めよう。これらは、人工知能エンジニアを目指す人にとって譲れない。
また、ディープラーニングモデルを動かすアーキテクチャであるニューラルネットワークにも飛び込んでおきたい。これらのシステムは人間の脳を模倣して複雑なデータを処理する。
TensorFlowやPyTorchのような機械学習フレームワークは、あなたのAIの旅に不可欠です。使ったことがなくても心配しないでください。数え切れないほどのチュートリアルやオンラインコースが、使い始める手助けをしてくれます。
機械学習アルゴリズムを使って、お気に入りの映画ジャンルのレコメンデーション・エンジンや、株式市場のトレンドを予測するボットを作ってみよう。
ステップ2：関連する経験を積む
率直に言おう-採用担当者は実地経験を見るのが好きだ。
自分自身でいくつかのAIプロジェクトを立ち上げることは、夢のAI職に就く上で大きな違いを生む可能性があります。検索拡張世代について学び、あなた自身のチャットボットを作成します。
人工知能を学ぶ鍵は、本やブログ記事を読んで延々と時間を費やすのではなく、素早く行動を起こすことだ。
それは簡単で、機械学習で確立された課題である分類問題のような、実用的なものから始めることだ。
インスタンス：
- 例えば：テキストを取り出し、それを関連するグループに分類する。
- テキストのようなフォーマットで、1つのカテゴリーにつき10例程度の小さなデータセットを作ることから始めるとよい。
収集したら、CSVファイルとして保存し、オンラインでAutoMLシステムを探す。
データセットをアップロードし、これらのツールを使ってモデルをトレーニングすれば、たった2時間で機械学習の本を5冊読むよりも多くのことを学べるだろう。
これらのプロジェクトを（どんなに基本的なものであっても）ポートフォリオと履歴書に加えれば、競争の激しいAIの就職市場で際立った候補者になれるだろう。
ステップ3：正式な教育と資格の取得を目指す
ピカピカの学位を取得することについて話そう。
最近
は、AIで工学学士号を取得できる最初のアイビーリーグ校となった。
それから半年も経たないうちに、ペンシルバニア大学はAI修士課程を開設した。
実は、カーネギーメロン大学（CMU）は、AIが有名になるずっと前から、このようなことをやっていた。CMUは2018年に米国初の人工知能の学士号を立ち上げた！つまり、正式なルートに進みたいのであれば、選択肢はいくらでもあるということだ。
CMUのAIに特化したプログラムから、より広範なコンピュータサイエンスの学位の中で機械学習やロボティクスのような専門分野に特化したものまで、誰にとっても何かがある。
しかし、アイビーリーグや一流校に進学するプランがない場合はどうすればいいのだろう？
AIフィールドで成功するために有名大学の学位を取得する必要はない。CourseraからYouTubeのチュートリアルまで、プログラミング・スキルから機械学習フレームワークまで、さまざまなAIコースがオンラインで受講できる。
適切なフォーカスを当てれば、以下のことが簡単にできる。
を取得し、教室に足を踏み入れることなく実力を証明しよう。
ステップ4：ネットワークを作り、プロとしての存在感を示す
脅かすつもりはないが、次のようなことがある。
は、オンラインの求人プラットフォームではなく、ネットワークを通じて（本当に！）見つかる。
そのため、オンラインで存在感を示し、AIプロフェッショナル仲間とのネットワークを構築することが不可欠だ。
そのための方法をいくつか紹介しよう：
- まず、求職者の憩いの場であるLinkedInのプロフィールを最適化する。
- 機械学習や人工知能のような関連スキルの最新情報を掲載し、デジタル名刺のように扱う。キーワードを使って発見しやすくし、AIに特化したコンテンツに参加してフィールドでの専門知識をアピールする。
- 次に、カンファレンスやウェビナーなどのAI業界のイベントに参加しましょう。これらは、AIの専門家、採用担当者、ソートリーダーにミーティングするための金鉱であり、オンラインでは得られない仕事の機会を紹介してくれるかもしれない。
- メンターを見つけることも重要なステップだ。ベテランのAIエンジニアやデータサイエンティストに声をかければ、個人的な紹介につながる可能性がある。
- 最後に、現在連絡を取っている人たちと連絡を取ることも忘れずに。
AIグループに定期的に投稿し、交流することで、あなたの可視性を高めることもできる。
とリクルーター。
時には、フレンドリーなメッセージやチェックインだけで、キャリアの新しい道が開けることもあります。
ステップ5：応募書類を作成し、ポートフォリオを作る
理想の仕事を見つける戦略の1つは、求人企業がリストアップしているスキルを見て、それを学ぶことだ。理想の役割への道を逆算するようなものだ。
これらのスキルをLinkedInのプロフィールや求人応募書類に追加すれば、すぐに採用担当者はあなたのプロフィールに引き寄せられるだろう。
フレンドリーなヒント：ジェネレーティブAI、Langchain、ChatGPTやOpenAIのようなツールを使いこなすことで、あなたのプロフィールを魅力的なものにすることができる。
ステップ6：面接の準備
AIの就職面接の準備方法を特に学びたいのであれば、まずはおめでとう！あなたの努力は報われています。
では、ゲームプランを立てましょう： **AIの面接は、技術的なスキル、問題解決、そして一般的な知識がミックスされる可能性があります。
基本的なことを期待する：
- 「AIシステムの倫理的課題は何か？
- 「人工知能をどう定義するか？
- "実際のAIアプリケーションにはどのようなものがあるか？"
回答は簡潔明瞭にし、だらだらと長くならないようにするのが鍵だ。あなたの熱意を示し、いくつかの
DAY前のヒント。
技術的な質問は、「主な機械学習アルゴリズムは何か」「自然言語処理はどのようにAIシステムを変えるのか」*など、複雑なことが多い。
機械学習モデル、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、コンピュータビジョンについてブラッシュアップしておきましょう。 技術的なことを議論できるように準備しておけば、単にAIに詳しいというだけでなく、自分のことをよく知っていることを示すことができます。
記事を読んだり、ワークショップに参加したり、オープンソースのAIプロジェクトに取り組んだりして、常に最新の情報を入手しましょう。ソーシャルメディアでAIの専門家や業界のリーダーをフォローすることで、最新のトレンドを知ることもできる。
最後に、ChatGPTやInterviewBuddyのようなAIツールで練習しましょう。質問やシナリオをシミュレートしてリアルタイムのフィードバックを得ることで、本番までに粗をなくすことができる。
最後に、思い出してほしい： あなたにはこれがある！」と。
また読む：
/参考文献
https://clickup.com/ja/blog/160262/undefined/
新しい仕事を始める前に知っておきたい、新しいワークスペースで活躍するための全知識！
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仕事探しにAIツールを活用しよう
正直に言って、AIのスキルを学んでから夢のAIの仕事に就くのは大変な道のりだ。
良いAIの仕事に就くには、単にコードや機械学習モデルを構築するだけではありません。
が過去の遺物にならないように。
では、AIを活用して、夢のAI職に就くのはどうだろうか？
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1.ClickUp SMART目標テンプレート
まずは、AIキャリアを築くためのSMART目標を設定しましょう。SMARTとはSpecific（具体的）、Measurable（測定可能）、Achievable（達成可能）、Relevant（関連性）、Time-bound（期限）の頭文字をとったものだ。
ClickUp SMART目標テンプレート
このテンプレートが提供するものは以下の通りです：
- カスタムステータス: 各アプリケーションの「オープン」か「完了」かを追跡します。
- カスタムフィールド：カスタムフィールド：求人情報の分類、詳細の追加、進捗状況の確認など、あなたの転職活動を1つのビューで簡単に管理できます。
- カスタムビュー：カスタムビュー：応募に優先順位をつけたり、リクルーターとの会話を追跡したり、これらのビューは整理整頓に役立ちます。
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勝てるプロポーズの書き方の極意
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