機械学習エンジニアのインターンに参加するメリット｜長期なら収入を得られる！

機械学習エンジニアのインターンに参加することには、どのようなメリットがあるのでしょうか。本記事では、機械学習を扱うエンジニアのインターンに参加するメリットや長期インターンに受かるためのコツなどを紹介しています。ぜひインターン参加の参考にしてください。

「機械学習エンジニアの仕事内容って？」
「機械学習エンジニアのインターンに参加するメリットって何？」
「エンジニア企業の長期インターンに受かるにはどうすれば良い？」
このように、機械学習エンジニアのインターンに参加したいと考えている人もいるのではないでしょうか。

 

本記事では、機械学習を扱うエンジニアの仕事内容や機械学習を扱うエンジニアのインターンに参加するメリットなどを紹介しています。この記事を読むことで、機械学習エンジニアのインターンに参加するポイントなどが把握できるでしょう。

 

また、インターンを募集しているエンジニア企業の探し方なども紹介していくため、インターン先の企業を探しているという人の参考にもなるでしょう。

 

機械学習エンジニアのインターンに参加するメリットを知りたい人は、ぜひこの記事をチェックしてみてください。

インターンの長期と短期の相違点

出典：PIXTA

インターンには長期のものと短期のものがあります。長期インターンは1ヵ月から1年以上の長期にわたって実際に社員と一緒に仕事に取り組む場合が多く、短期インターンは1日から1ヵ月以内で業務の疑似体験を行う場合が多いとされています。

 

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機械学習を扱うエンジニアの仕事内容

近年では、機械学習に特化したエンジニアも存在します。機械学習に興味がある人の中には、機械学習エンジニアがどのような仕事を行っているのか知りたいという人もいるのではないでしょうか。

 

ここでは機械学習を扱うエンジニアの仕事内容について解説していくため、参考にしてみてください。

最新の技術や論文の調査

機械学習を扱うエンジニアの仕事の一つに、最新の技術や論文の調査や研究があります。機械学習を実施してAI技術を活用したサービスの開発を行うには、さまざまな機械学習の手法を取り入れる必要があります。

 

技術革新の速いIT業界の中でも機械学習の技術は進化のスピードが速いため、機械学習エンジニアとして開発を行うためには最新の技術や論文を調査し、知識を身につける必要があるでしょう。

データセットの準備

機械学習を行うためには、コンピューターがデータを理解し学習するようにしておく必要があります。

 

そのため、まずはデータセットを準備する必要があります。データセットとはコンピューターが学習するためのデータのことを指します。

機械学習モデルの設定

機械学習モデルとは、コンピューターにデータを学習させることで最良の結果を生み出すためのデータセットやアルゴリズムの組み合わせを指します。

 

機械学習エンジニアは、決定した機械学習モデルを構築するために、用意したデータセットをコンピューターに読み込ませたり、プログラミングを行ったりすることが仕事です。

 

機械学習モデルを設定する際には、モデルの精度を向上させるために反復学習を行いながら作業を進めていきます。

構築した基盤の定期的な保守

機械学習の基盤を構築した場合は、その運用や定期的な保守を行うことになります。

 

用途によって機械学習を必要とするモデルなどが異なるため、定期的に保守を行うことで目的に合わせて調整を行う必要があるでしょう。

機械学習を扱うエンジニアのインターンに参加するメリット

出典：PIXTA

機械学習エンジニアを目標にしている人の中には、機械学習を扱うエンジニアのインターンに興味を持っている人も多いのではないでしょうか。機械学習を扱うエンジニアのインターンに参加することで、さまざまなメリットが得られるため、インターンを活用してみると良いでしょう。

 

ここでは、機械学習を扱うエンジニアのインターンに参加するメリットを紹介します。

• スキルを効果的に習得できる
• 就活時のアピール材料になる
• 整備されていない現場のデータを扱える
• 企業への就職に向けた判断材料になる
• 長期インターンの場合は収入を得られる

スキルを効果的に習得できる

機械学習エンジニアのインターンでは、実際に企業で仕事の一部を任されることも多いとされています。特に長期インターンの場合には、社内の機械学習エンジニアと一緒に業務を行うことになるでしょう。

 

そのため、機械学習の現場で用いられている技術を効果的に学べるというメリットがあります。機械学習エンジニアを目指している人にとっては、独学では得られないスキルを習得できる良い機会になるでしょう。

就活時のアピール材料になる

就職活動では、学生時代に力を入れたことなどについて質問されます。長期インターンに参加したという経験は、就職活動での良いアピールポイントになるでしょう。

 

機械学習を扱うエンジニアのインターンに参加することは、実際に業務を経験し大きくスキルアップできる機会でもあるため、就職活動時のガクチカとしてアピール材料になるでしょう。

整備されていない現場のデータを扱える

プログラミングスクールで機械学習を学ぶ場合、使用するデータはすでに整備されたデータセットを用いるケースが多いとされています。

 

しかし実際の現場では、データを取得しなければいけないケースやデータ基盤が揃っていないケースなど、機械学習以前にさまざまな問題が存在しています。

 

インターン先でもこのようなデータ活用に関するあらゆる問題に直面することになるため、現場のデータを扱うことで機械学習エンジニアとして大きくスキルアップできるでしょう。

企業への就職に向けた判断材料になる

機械学習エンジニアのインターンに参加すれば、実際に企業で機械学習エンジニアの業務を行うことになります。そのため、インターンの経験は就職へ向けた良い判断材料になるでしょう。

 

実際に機械学習エンジニアとして仕事をすることで、仕事を体験する前に抱いていたイメージと違うと感じることもあるでしょう。

 

インターンを経験せずに就職するとミスマッチにも繋がってしまうため、事前に仕事を体験し、機械学習エンジニアの業務の実態を把握しておくことは重要です。

長期インターンの場合は収入を得られる

前述のとおりインターンは、短期インターンと長期インターンにわけられますが、長期インターンの場合は、給料が支払われる場合もあるため収入を得られるというメリットもあります。

 

アルバイトでも収入を得ることはできますが、インターンであれば自分が興味を持っている分野の仕事を体験しながら収入を得られるため、メリットが大きいと言えるでしょう。

インターンを募集しているエンジニア企業の探し方

機械学習を扱うエンジニアのインターンに興味を持っている人の中には、インターンの募集をどのようにして探せばよいのかわからないという人もいるのではないでしょうか。

 

ここでは、インターンを募集しているエンジニア企業の探し方について解説します。

合同説明会やWeb説明会を活用する

企業が実施している合同説明会やWeb説明会などでは、インターネット上では公開されていないような情報も知ることができます。このような説明会では、インターンの情報についても得られる可能性が高いため、興味がある企業の説明会には積極的に参加すると良いでしょう。

求人情報サイトやアプリを活用する

インターンの求人情報サイトやアプリでもインターン募集の情報を得ることができます。求人情報サイトやアプリの場合はフリーワード検索が可能なため、自分でインターン募集を検索できます。

 

そのため、企業がまだ絞れていない場合でも、「機械学習」や「データ分析」などのキーワードで検索することで、自分が興味を持っている分野でインターンを実施している企業を見つけられるでしょう。

大学からのインターン推薦枠を活用する

大学のキャリアセンターなどでインターンを探す方法もあります。また、大学によってはインターンの推薦枠を設けているケースもあるため、推薦が受けられるようにキャリアセンターなどに相談すると良いでしょう。

 

推薦枠を利用する場合は、大学の代表者としてインターンに参加することになるため、企業からの信頼度も高く、採用にも繋がりやすいというメリットがあります。

企業ホームページを確認する

企業によっては、求人サイトにインターン募集の情報を掲載していない場合があります。このような場合は、企業のホームページを確認してみましょう。

 

インターンの募集を行っている場合、企業のホームページに情報が掲載される可能性もあるため、定期的に確認してみると良いでしょう。

エンジニア企業の長期インターンに受かるためのコツ

機械学習を含めたエンジニア企業の長期インターンでは、企業としても有望な学生を採用したいと考えています。また、希望者も多いため倍率が高く、なかなか合格できないというケースも多いでしょう。

 

特に未経験からエンジニア企業の長期インターンに参加するには、企業側に自身が企業に貢献できる人材であることをアピールすることが大切になります。ここではエンジニア企業の長期インターンに受かるためのコツを紹介するため、参考にしてみてください。

• 実績を作る
• GitHubにソースコードを公開する
• 資格を取得してアピールする
• 主体性を面接でアピールする

実績を作る

未経験からエンジニア企業の長期インターンに合格するためには、アプリなどの実績を作ることが有効です。自分で成果物を作成した実績があれば、プログラミングやアプリ制作のスキルを客観的に証明できます。

 

そのため、企業としても学生のスキルを判断しやすくなるでしょう。作成したアプリはインターネット上で公開しておけば、企業を含めたさまざまな人に見てもらえます。

GitHubにソースコードを公開する

GitHubにソースコードを公開することで、スキルを証明する方法もあります。GitHubとは、企業でのシステム開発でも用いられているソースコードのバージョン管理システムです。

 

GitHubにソースコードを公開しておけば、インターン先の企業の担当者にもコードを見てもらえます。GitHubでコードを公開する場合は、どのようなアプリのコードなのかわかるように概要を記載しておきましょう。

資格を取得してアピールする

未経験からでもIT系の資格を取得することで、スキルやモチベーションの高さをアピールすることができます。プログラミングなどのエンジニアに必要なスキルを独学で習得していたとしても、そのままでは企業側にそれを証明することは難しいと言えるでしょう。

 

しかし資格を取得すれば、一定以上の知識やスキルを保有していることを客観的に証明することが可能になります。

主体性を面接でアピールする

エンジニア企業の長期インターンでは、自身の主体性をアピールすることが大切です。インターンでは実際に社員と一緒に仕事をすることになるため、学生にも主体性を持って仕事に取り組む姿勢が求められます。

 

そのため、自身で率先して仕事に取り組んでいける主体性をアピールすることは、有効だと言えるでしょう。

機械学習を扱うエンジニアが取得したいスキル

出典：PIXTA

機械学習エンジニアとして業務を行うためには、さまざまな専門性の高いスキルが必要とされます。そのため、機械学習エンジニアを目指す場合はどのようなスキルが必要となるのか事前に把握し、勉強しておくことが大切と言えるでしょう。

 

ここでは機械学習を扱うエンジニアが取得したいスキルを紹介します。ぜひ参考にしてみてください。

AI全般における知識

機械学習エンジニアは最良の結果を生み出すために、機械学習モデルの選択や構築を行う必要があるため、機械学習に関する知識は必須です。

 

また、機械学習よりもディープラーニングの方が適している場合もあるため、機械学習エンジニアには何がもっとも効果的なのかを判断するためにも、AI全般の知識が必要になると言えるでしょう。

データ関連の知識

機械学習の精度は、学習に使用したデータの質や量によって大きく変わります。そのため、機械学習エンジニアにはデータに関する知識やスキルが必須です。

 

AI開発のために機械学習を行う場合、データの準備の工程が全体の8割ほどを占めていると言われています。このように、機械学習で用いられるデータは非常に重要な要素となっており、機械学習エンジニアには品質の高いデータを用意するための知識が求められるでしょう。

英語能力

機械学習に関する最新の情報は、基本的に英語圏から発信されます。そのため、機械学習エンジニアとしてスムーズな情報収集を行うためには、英語力も必要とされるでしょう。

 

自動翻訳などを使って翻訳しながら論文を読む方法もありますが、専門用語などは正しく翻訳することが難しいとされているため、ある程度の英語力があれば、機械学習エンジニアとしてのスキルを向上することができるでしょう。

Pythonのプログラミングやライブラリについての知識

機械学習を行う場合、Pythonを使ったプログラミングを行うケースが多いとされています。そのため、機械学習エンジニアにはPythonのプログラミングスキルが必要になります。

 

また、Pythonには機械学習に役立つさまざまなライブラリが用意されており、機械学習を構築する際に用いられます。そのため、効率的にPythonでのプログラミングを行うためにも、ライブラリの知識も身につけておく必要があるでしょう。

アルゴリズムに関する知識

前述のとおり、機械学習の性能や精度は、学習に使用するデータによって影響を受けます。また、データの質や量だけでなく、どのようなアルゴリズムの組み合わせで学習を行うのかによっても結果は左右されます。

 

そのため、機械学習エンジニアにはアルゴリズムに関する知識やスキルが求められるでしょう。目的に合ったアルゴリズムを選定することで、高精度なモデルが作成できるようになります。

AIフレームワークに関するスキル

機械学習を行う際には、AI開発に特化したフレームワークを利用するケースが多いとされています。そのため、機械学習エンジニアにはAIフレームワークの知識やスキルも必要となるでしょう。

 

画像処理や自然言語など、機械学習の目的によって用いられるフレームワークが異なるため、機械学習エンジニアはそれぞれのフレームワークの特徴をよく理解した上で、最適なフレームワークを選べるスキルが必要になると言えます。

数学の知識

機械学習では統計や微積分、形態素解析といったさまざまな数学の知識が必要となるため、機械学習エンジニアには数学の知識も求められます。基本的には、大学レベルの数学的な知識が必要となるでしょう。

 

機械学習で用いるアルゴリズムなどによっても必要になる数学の知識が異なります。そのため、機械学習で求められる幅広い数学や理論的知識を保有する必要があります。

機械学習エンジニアに向いている人は？

機械学習エンジニアとして仕事をする場合、専門性の高い知識やスキルが求められます。

 

そのため、もともと数学やデータ分析、プログラミングなどが好きな人は機械学習エンジニアに向いていると言えるでしょう。

インターン募集企業のサービスごとに必要な言語

開発しているものによって使用するプログラミング言語は異なるため、エンジニア系のインターンの場合は、インターン先の企業がどのようなサービスを開発しているのかもチェックしておくことが大切です。

 

最後に、インターン募集企業のサービスごとに必要なプログラミング言語について紹介します。

AIや機械学習サービスを開発する企業の場合

AIや機械学習サービスを開発している場合、用いられる言語としては「R言語」「Python」「C言語」などがあります。ここでは、それぞれの言語の特徴について解説します。

R

Rは、統計解析向けのプログラミング言語です。Pythonと同様にAI開発に利用されていますが、統計解析やグラフ出力などに特化しており、Pythonのような開発には利用できません。

 

Rはベクトル処理やグラフ作成などに強みを持つため、AI関連のシステムを作成する際に頼りになるでしょう。また、コードの難易度は高くはありませんが、ライブラリを活用するには専門的な知識が必要です。

Python

Pythonは、機械学習や科学計算などの分野で注目されているプログラミング言語です。AI開発の標準言語としても使用されている言語であるため、AIや機械学習サービスの開発では必須の言語だと言えるでしょう。

 

また、PythonはWebアプリやスマホアプリ、システム開発など幅広い分野で活用されているため、習得しておくのがおすすめです。コードもシンプルなため、初心者でも習得しやすいでしょう。

C言語

C言語は、長い歴史を持つプログラミング言語です。さまざまなプログラミング言語のもとになった言語で、組み込みシステムやOSなどさまざまな開発に採用されています。

 

C言語は実行速度が速いというメリットがあることから、AI開発を行う際にはC言語で重い計算を行うケースも多いとされています。

Webサイト開発企業の場合

Webサイト開発では、主にRubyやPHP、JavaScriptなどの言語が開発に用いられています。ここでは、Webサイト開発企業で必要になるプログラミング言語について、それぞれ紹介します。

Ruby

Rubyは、日本で生まれたプログラミング言語です。WebサイトやSNS開発などに用いられています。

 

Rubyを使ったWeb開発では「Ruby on Rails」というフレームワークを利用するケースが多いため、Rubyを習得する場合はRuby on Railsも学びましょう。

PHP

PHPとは、Webサイト開発に特化したプログラミング言語です。サーバーサイドのスクリプト言語で、HTMLに埋め込む形で使用できるという特徴があります。

 

PHPを習得することでWordPressにも対応できるようになります。文法自体も簡単で、初心者でも習得しやすい言語と言えるでしょう。

JavaScript

JavaScriptは、Webサイトに動きを付与できるプログラミング言語です。ポップアップ表示やスライドショーなどの機能を持ったWebサイトの開発に用いられています。

 

また、JavaScriptはモバイルアプリなどにも用いられており、活用できる幅の広い言語だと言えます。

スマホアプリ開発企業の場合

スマホアプリ開発の場合は、KotlinやJava、Swiftなどの言語が開発に用いられています。ここでは、スマホアプリ開発企業で必要となる言語の特徴について解説します。

Kotlin

Kotlinは、Android公式開発に採用されている後発のプログラミング言語です。JVM上で動作する静的型付け言語となっており、null安全が保証されているため、Javaでよくあるようなエラーを未然に防げます。

 

また、Javaに比べて少ないコードで実装でき、Javaと相互利用ができるなどのメリットの多い言語です。AndroidアプリはJavaで作成されているものも多いことから、今後はKotlinの需要拡大が期待されています。

Java

これまでさまざまな開発に用いられてきた信頼性の高さや安全性の高さから、大規模な業務系システムの開発で採用されるケースも多いとされています。ただし、Javaはオブジェクト指向型言語となっているため、初心者が学ぶものとしては難易度が高い傾向があります。

Swift

Swiftは、Apple社が開発したプログラミング言語です。iOSやmacなどのApple製品向けのアプリ開発に用いられる、Apple社公式の言語となっています。

 

SwiftはそれまでApple製品向けアプリの開発に用いられてきたObjective-Cよりも文法がシンプルなため、初心者でも習得しやすいと言われています。

 

後発の言語ということもあり情報が少なく、バージョンアップの頻度も高いことから、Swiftを扱えるエンジニアは貴重な存在だと言えるでしょう。

ゲームやPCアプリ開発企業の場合

ゲームやPCアプリの開発企業であれば、C#を習得するのがおすすめです。C#は、Microsoftが開発したオブジェクト指向のプログラミング言語で、Windowsアプリなどの開発に用いられています。

 

また、ゲーム開発エンジンのUnityでもC#は用いられているため、C#を習得することでUnityを使ったゲーム開発に対応できるようになります。

需要が高くなると予想される言語は？

今後需要が高くなると言われているプログラミング言語には、Python、Kotlin、Go、TypeScript、Dartなどがあります。GoとDartはGoogleが開発した言語、TypeScriptはJavaScriptの問題を解決するためにMicrosoftが開発した言語です。

 

それぞれ需要が高くメリットも多い言語であるため、今後はさらに需要が増していくでしょう。

 

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機械学習を扱うエンジニアを目指すときはインターンを活用しよう

出典：PIXTA

機械学習エンジニアのインターンに参加することには、多くのメリットがあります。本記事で紹介した機械学習を扱うエンジニアの仕事内容や機械学習を扱うエンジニアのインターンに参加するメリットなどを参考に、インターンを活用してみてはいかがでしょうか。