副業 Python自動化副業の始め方【RPA・スクレイピングで案件を取るコツ】
はじめにPythonが書けるエンジニアにとって「自動化・RPA」系の副業は最も参入しやすい領域のひとつです。「できることが明確」「クライアントが何を求めているかわかりやすい」「単価が比較的高い」という三拍子が揃っています。製造業でRPA・P...
しゅん
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転職・キャリア AIエンジニアがグローバル市場を目指す方法【英語力と海外転職の現実】
はじめにエンジニアは職種の中でも「場所を選ばない」程度が高く、海外企業へのリモート転職が比較的実現しやすいです。特にMLエンジニア・AIエンジニアはグローバルな需要があります。グローバル市場を意識したキャリア形成について整理します。外資系・...
転職・キャリア エンジニアが昇格・昇給するための社内での動き方【評価を上げる実践戦略】
はじめに「頑張っているのに昇給しない」「成果を出しているつもりなのに評価されない」という不満を持つエンジニアは少なくありません。技術力は高いのに昇格が遅い人と、そこまで突出した技術力ではないのに評価が高い人の違いは何でしょうか。僕がMLエン...
転職・キャリア 機械学習エンジニアとして5年後にどうなりたいか【キャリアビジョンの描き方】
はじめに「機械学習エンジニアとして5年後にどうなりたいか？」と聞かれて明確に答えられるエンジニアは少ないです。キャリアビジョンを描けないと日々の仕事の選択基準がぶれます。MLエンジニアのキャリアビジョンの描き方を解説します。4つのキャリア軸...
転職・キャリア 転職活動中に続けてよかったこと・やめればよかったこと
はじめに転職活動を経験すると「もっと早くこれをやればよかった」「これはやらなくても良かった」という気づきがあります。実際の転職活動を振り返って、続けてよかったことと、やめればよかったことをまとめます。これから転職を考える方の参考になれば嬉し...
転職・キャリア キャリアチェンジで失敗しないための自己分析の方法【強み発見ワーク】
はじめにキャリアチェンジで失敗する一番の原因は「自分のことを分かっていない」ことです。次の仕事を考える前に、自分の強み・価値観・志向性を整理する自己分析が必須です。製造業からMLエンジニアへのキャリアチェンジを経験した立場から、強み発見ワー...
転職・キャリア AIエンジニアが実務で感じた「思っていたと違う」こと10選
はじめにAIエンジニアになる前の想像と、実際に働いてみての違いは大きいです。これから目指す人の心構えとして、現役エンジニアとして感じた「思っていたと違う」ことを10個まとめます。①コードを書く時間が少ない1日のうちコーディングは3〜4時間程...
転職・キャリア データ分析で業務改善した事例集【製造業・物流・小売の実例】
はじめにデータ分析で業務改善を成功させた事例は、業界横断で参考になります。製造業・物流・小売の実例を見ると共通の成功パターンが見えてきます。MLエンジニアとして関わったプロジェクトも含めて、3業界の業務改善事例集をまとめます。製造業の事例①...
転職・キャリア 製造業DXで実際にAIを導入した話【失敗と成功の体験記】
はじめに製造業でAIを実際に導入する案件は急増しています。一方で「PoCどまりで本番化しない」という失敗もよく聞きます。実際に製造業DXでAIを導入した失敗と成功の体験記をまとめます。成功例①：外観検査の自動化製品の傷・汚れを目視検査してい...
転職・キャリア IT系転職で役立つ資格ロードマップ【年収帯別の取得優先順位】
はじめにIT系転職で役立つ資格は数が多く、年収帯によって優先順位が変わります。年収500万円帯で取るべき資格と800万円超を狙うときの資格は違います。G検定・E資格を取得してMLエンジニアとしてキャリアを積んだ経験から、年収帯別の取得優先順...