1.機械学習エンジニアの副業案件はどんな案件があるか

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ここでは、機械学習エンジニアの副業案件にはそのようなものがあるのかを、4つに分類してお伝えします。

 

データ分析案件

メディアやSNSなどのデータ分析に関する人材を求めているクライアント企業は多くあります。

副業ではデータ分析案件の全体を請け負うのではなく、コンサルティングや人材育成のような形でスポットで参加することが多いでしょう。

 

機械学習に関する知識を有したエンジニアであれば、高いレベルでデータ分析の案件をこなすことが期待できます。

さらに技術顧問などの立場で参加する案件であれば、比較的高単価が期待できるでしょう。

 

 

既存のシステムへの機械学習の導入

既存システムへの機械学習の導入も、有力な副業案件の1つです。

近年では、機械学習を用いたサービスが様々な分野で展開されています。

 

例えばタクシーの乗車予測や手書き書類の自動データ化、音声認識システムの導入などが挙げられるでしょう。

機械学習が導入されることで効率化されるシステムは多数あり、現在もまだ導入が進んでいない、もしくは導入されていない分野も数多くあるため、副業の案件も多数あることが期待できるのではないでしょうか。

 

 

機械学習を取り入れた新規サービスの開発

副業案件の1つに、機械学習を取り入れた新規サービスの開発が挙げられます。

ビッグデータから得られる情報からバリューを生み出したいと考えている企業は多く、機械学習を取り入れた新規サービスの開発は副業案件としても一定数あります。

 

例えば、動画のダイジェスト・ハイライトの生成などはその1つだと言えるでしょう。

また、機械学習以外のスキルも持っていればECサイトなどのWeb開発に携われる機会も生まれます。

 

 

機械学習の実装習得のための講師

機会学習のエンジニアはまだまだ人材不足であり、機械学習の実装習得のための講師も、需要がある案件です。

講師と言うと教室で複数の生徒を対象として講義を行うイメージを持たれるかもしれませんが、近年ではインタネット活用によるマンツーマンの講義も増えつつあります。

 

生徒に指導を行うことで自分自身の知識の確認や勉強にもつながるため、今後のスキルアップにもつながるでしょう。

責任のある仕事ではありますが、行うべき作業自体はそれほど複雑ではない点も特徴の1つです。

 

 

 

2.機械学習エンジニアの副業案件の数・収入(時給)

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ここでは、機械学習エンジニアの副業案件の数と収入について解説します。

 

機械学習エンジニアの副業案件の数

フリーランススタートにおける「機械学習エンジニア」の案件数は2022年1月時点で1,455件であり、その内副業に向いているであろう週2～3日の案件は113件あります。
(参考：フリーランススタート)

 

月額100万円前後の案件も豊富にあり、機械学習エンジニアの副業には一定以上の高い需要があることがわかります。

自社のエンジニアと共に開発プロジェクトに参加してもらう内容のものが多く、機械学習エンジニアの高い専門性を生かすことができるでしょう。

 

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機械学習エンジニアの副業案件の収入(時給)

機械学習エンジニアの副業案件における時給目安は、4,000～5,000円程度だと言えます。(参考：doocyJob | 機械学習エンジニア)

月収は100～180万円、年収に換算すると1,000万円以上の案件も豊富にあるのが実情です。

 

通常の副業と比較して考えれば、破格の金額だと言えるのではないでしょうか。

また、1つの案件に継続的に関わっていくことで、価格交渉によってより高額の時給を狙うことも十分に期待できます。

 

 

 

3.機械学習エンジニアの副業案件に必要なスキル

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この章では、機械学習エンジニアの副業案件獲得・遂行のために必要なスキルセットを3つに整理して解説します。

 

Python・R言語

機械学習エンジニアの副業案件に必要なスキルとしてはまず、PythonやR言語のノウハウが挙げられます。

データ分析の分野ではこれまでR言語が多く使われてきましたが、近年ではPythonも多用される傾向にあります。

 

Pythonの人気は近年非常に高まっており需要が高い言語だと言えますが、データ分析における基本であるR言語も身につけておくことで受けられる仕事の幅が広がるでしょう。

 

 

機械学習に必要なライブラリ・フレームワークの使用経験

知識やスキルだけでなく、機械学習に必要なライブラリやフレームワークの使用経験の有無も大切な要素です。

画像処理や言語処理にはそれぞれ、最適なライブラリやフレームワークが存在します。

 

特に以下の使用経験はとても大切でしょう。

 

機械学習エンジニアの副業には未経験では参加できない案件も多いため、上記のようなライブラリ・フレームワークの使用経験は非常に重要になります。

 

 

データベースに関わる知識・経験

機械学習エンジニアとして非常に大切なスキルの1つが、データベースに関わる知識や経験です。

特にSQL言語と呼ばれるデータベース言語への理解を深めておくことで、モデル設計にも役立つことでしょう。

 

PostgreSQLやOracleなど主流となっているデータベースに習熟しておくことが望ましいでしょう。

また、近年ではAWSやAzureなどデータウェアハウスをパブリッククラウドで使用する案件も増えてきている点は押さえておくべきです。

 

 

 

4.機械学習エンジニアの副業案件の獲得方法

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この章では、機械学習エンジニアの副業案件獲得方法を4つに整理して解説します。

 

フリーランススタートで検索

まずおすすめなのが、フリーランススタートで検索することです。

フリーランススタートはフリーランスエンジニア専用のIT求人を専門的に取り扱っており、副業として取り組める案件も多数あります。

 

検索方法も使用するプログラミング言語やインフラなど様々な形で用意してありますので、機械学習はもちろんその他のスキルと掛け合わせて案件を探したいときには重宝するでしょう。

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クラウドソーシング

近年多くの方が利用するようになっているクラウドソーシングサービスも、機械学習エンジニアの副業案件探しにはおすすめです。

タスク型と言われる、案件単位で部分的に取り組める募集も多数あるため、手始めに利用してみるには適しているかもしれません。

 

ただし、最初の内はどうしても低単価になってしまう傾向があるため、すぐにある程度の収入を確保したい方にはおすすめしにくいとは言えます。

 

 

副業案件を扱うエージェントの活用

副業案件を扱うエージェントも存在しますので、活用してみても良いでしょう。

副業案件を大量に扱っているため、手間をかけず、すぐ副業案件に巡り会うことも期待できます。

 

また、クラウドソーシングと比較して好条件・高単価の副業案件が多くあるとも言えます。

常駐案件や長期案件を中心に扱っているエージェントも存在しますので、今後のキャリアアップを考えている方にも最適でしょう。

 

 

知り合いに頼る

機械学習エンジニアの副業案件探しにおいては、求人媒体などを利用せず知人のツテを頼って案件を探す方法もあります。

知り合いからの紹介であれば、一般の求人媒体には掲載されない様な好条件の案件なども教えてもらえることがあります。

 

もしAI(人工知能)関連の企業に多くの人脈を持っているのであれば、知り合いに頼ることはとても効率的でしょう。

こうした案件を受けて横のつながりを広げていけば、更に様々な仕事と巡り合える可能性が高まっていきます。

 

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5.まとめ

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機械学習エンジニアの需要は近年高まっており、副業案件の件数は決して多くはないながらも好条件の案件に巡り会える可能性が高いと言えます。

既存のシステムへの機械学習の導入や機械学習を取り入れた新規サービスの開発、または講師としての仕事など様々な案件獲得が期待できるでしょう。

 

副業案件を受けるにはPythonやR言語への理解、データベースに関わる知識・経験などが大切です。

案件獲得には様々な方法がありますので、自分自身に合った方法で探してみてください。

 

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本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。