2024年に探すべき6つのリモートAIジョブ
2024年に注目すべき6つのリモートAIジョブ' (Attention-worthy 6 Remote AI Jobs to Look for in 2024)
人工知能の分野は急速に成長しており、それに伴いAIとAIパワードツールの実務経験を持つ専門家の需要も増加しています。ガートナーの最近の調査によると、2021年の世界のAI市場規模は157億ドルから2026年には3312億ドルに成長すると予測されています。この成長は、ヘルスケア、金融、製造、小売など様々な産業でのAIの採用の増加によって推進されています。
AI専門家の需要が増えるにつれて、リモートでのAIの仕事をキャリア目標とする人々にとっても機会が増えています。また、AIを中心とした企業の多くが現在リモートポジションの採用を積極的に行っており、仕事をどこからでも行う柔軟性を求める求職者にとって魅力的な状況です。
では、2024年に注目すべきトップリモートAIの職種を見てみましょう。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、AIモデルの開発と実装を担当しています。統計学、数学、プログラミングの知識を活用してデータを分析し、ビジネスプロセスの改善に役立つパターンを見つけます。データサイエンティストの平均年収は11万2400ドルです。ただし、経験レベル、業界、地域によって給与の範囲は大きく異なることがあります。コンピュータサイエンスや関連分野の修士号や博士号を持つデータサイエンティストは年収15万ドル以上を稼ぐこともあります。金融サービス業やヘルスケア業界で働くデータサイエンティストも平均以上の給与を得ることができます。
技術的なスキルに加えて、データサイエンティストにはコミュニケーション力と問題解決能力が求められます。彼らは非技術的な利害関係者に対して複雑な技術的概念を説明し、AIモデルの開発と実装中に生じる問題を特定し解決する能力を持っている必要があります。これらの要素がデータサイエンティストの需要を高め、今後数年間での就職市場の急速な成長が予想されています。
プロンプトエンジニア
プロンプトエンジニアは、AIモデルのためのプロンプトの作成と維持を担当しています。プロンプトエンジニアは、テストとプロンプト作業を通じてモデルを修正および微調整し、データサイエンティストや機械学習エンジニアと密接に連携して、プロンプトの効果的な使用とモデルの目標結果の生産を確保します。
プロンプトエンジニアの主な業務は以下の通りです：
- AIモデルのためのプロンプトの開発とテスト
- 必要に応じてプロンプトのメンテナンスと更新
- データサイエンティストや機械学習エンジニアと協力して、プロンプトの効果を確認する
- プロンプトのパフォーマンスを評価し必要な修正を行う
ここが興味深いところです。なぜなら、プロンプトエンジニアは多様なバックグラウンドを持っている場合があるからです。コンピュータサイエンスや関連分野のバックグラウンドを持つ人々のほかにも、コピーライターや言語学の専門家など、さまざまな専門分野の人々がこの分野に参入しており、人間のユーザーとの接触をより良くするために自身の専門知識を活かしています。
ほとんどの場合、これはリモートのポジションであり、プロンプトエンジニアの平均年収は11万ドルです。ただし、経験レベル、業界、地域によって給与は異なる場合があります。
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データエンジニア
データエンジニアは、データの収集、保存、処理のエンドツーエンドプロセスに責任を持っています。彼らはデータウェアハウジング、データレイク、ビッグデータ技術の知識を活用してデータパイプラインを構築・維持します。データパイプラインとは、生データを取り込み、分析や意思決定のために利用できる形式に変換するための一連の手順です。
データエンジニアは通常、データサイエンティストやデータアナリストなどの他のデータ専門家とチームで働きます。データエンジニアは、取得、保存、処理されるデータがビジネスのニーズに合うように協力して、これらの専門家と連携します。また、問題のトラブルシューティングやデータパイプラインの効率向上の方法を特定する能力も必要です。
データエンジニアの平均給与は年間$107,500です。ただし、給与の範囲は経験レベル、業界、場所によって異なることがあります。経験豊富なデータエンジニアは年間$150,000までの給与を得ることができます。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは機械学習モデルの開発と展開を担当します。機械学習アルゴリズム、プログラミング言語、データサイエンスツールの知識を活用して、自動化されたタスクや予測が可能なモデルを構築するために使用されます。
機械学習アルゴリズムはデータから学習するために使用される数学的な式の集合です。これらは以下のようなさまざまな問題を解決するために使用されます：
- 顧客行動の予測
- 不正検出
- 画像の分類
- 製品の推薦
プログラミング言語は機械学習アルゴリズムを実装するためのコードの記述に使用されます。機械学習のための最も人気のあるプログラミング言語には、Python、R、Javaがあります。データサイエンスツールは機械学習モデルのためのデータの収集、クリーニング、準備に使用されます。最も人気のあるデータサイエンスツールには、Hadoop、Spark、Hiveがあります。
機械学習エンジニアは機械学習アルゴリズム、プログラミング言語、データサイエンスツールの知識を活用して、自動化されたタスクや予測が可能なモデルを構築します。データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア、ビジネスアナリストと緊密に協力し、モデルが正確かつ効果的であることを確認します。
機械学習エンジニアの平均給与は年間$117,700です。ただし、給与は経験レベル、業界、場所によって異なることがあります。博士号を持ち、10年以上の経験を持つ機械学習エンジニアは年間$200,000以上の給与を得ることができます。
AIプロダクトマネージャー
AIプロダクトマネージャーはAI製品の開発とローンチを担当します。AI、プロダクトマネージメント、ビジネス戦略の知識を活用して、ユーザーや顧客のニーズに応える製品を開発します。
AIプロダクトマネージャーの責任は以下の通りです：
- 製品のビジョンとロードマップの定義
- ユーザー要件の収集と分析
- 製品の設計と開発
- 製品のテストと展開
- 製品のマーケティングとプロモーション
- 製品ライフサイクルの管理
AIプロダクトマネージャーはAI、プロダクトマネージメント、ビジネス戦略の深い理解を持っています。その他の重要なスキルには、優れたコミュニケーション、人間関係構築、問題解決能力が含まれます。AIプロダクトマネージャーの平均給与は年間$115,000です。ただし、給与は会社、場所、経験レベルによって異なることがあります。
NLPエンジニア
NLPエンジニアは自然言語処理システムの開発とメンテナンスを担当します。NLPシステムは人間の言語を理解し処理するために使用され、次のようなさまざまなアプリケーションで使用されます：
- 検索エンジン：NLPシステムはユーザーのクエリを理解し処理し、関連する結果を返すために使用されます。
- マシン翻訳：NLPシステムはテキストを他の言語に翻訳するために使用されます。
- 音声認識：NLPシステムは話された言葉を認識し、テキストに変換するために使用されます。
- 顧客サービス：NLPシステムは顧客の問い合わせを理解し応答するために使用されます。
NLPエンジニアはコンピュータサイエンスと言語学の両方の深い理解を持っている必要があります。NLPアルゴリズムの設計と実装ができるだけでなく、人間の言語の微妙なニュアンスを理解する能力も必要です。NLPエンジニアは通常、コンピュータサイエンスまたは関連分野で学士号を持ち、コンピュータサイエンスまたは関連分野で修士号を持っている場合もあります。
NLPエンジニアの平均給与は年間$110,000です。ただし、給与の範囲は経験レベル、場所、業界によって異なることがあります。博士号を持ち、多くの年数の経験を持つNLPエンジニアは年間$200,000を超える給与を得ることができます。
これらの遠隔AIジョブのうち、どのようにして入手できるのでしょうか？
遠隔AIジョブの見通しは非常に良好で、リストに記載されている各職種にはさまざまな入り口とスキル要件があるため、2024年を遠隔作業にする年にしたいと考えているほとんどの人にとって可能性があります。ただし、遠隔AIジョブの貴重なオファーを獲得するには、競争相手との差別化を図るための主要なスキルを開発する必要があります。
そして、その最良の場所はODSCイーストに参加することです！4月23日から25日のODSCイーストでは、AIを現在の時代に導く専門家たちと一緒にトレーニングを受けるだけでなく、仲間のデータプロフェッショナルと交流し、アドバイスやスキル、ネットワークを交換することができます。これらすべてがAIで成功するための完璧なレシピです。
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