教育系スタートアップ役員のよったんさんに、 技術者ストーリー、機械学習エンジニア（AIエンジニア）・データサイエンティストになる方法、技術の活かし方をインタビューしました

こちらこそ、宜しくお願いします

入社して半年たった際に、講師だった上司が転職することになり、私が代わりに講師も務めることになりました。ベンチャーあるあるです

周りのメンター、社長、仲間に支えられながらとにかく進めていきました。授業の準備や学習に追われる日々はなかなかハードでした。

機械学習エンジニアコースは、週５日制のコースでした。受講生は、意欲もポテンシャルも高い上に、仕事を辞めて毎日真剣に学習に取り組むので、こちらも授業の準備に必死でした。成長の早いみなさんの質問に答えられるように、技術を身につけていった感じです。
30代の方が多かったですが、一人一人目標も違って、行先も起業直後のスタートアップから上場企業、海外企業や顧問etc..さまざまでした。4ヶ月間、そばでみなさんを見ていたので、日々成長していく姿が印象に残っています。

はい、今は以前に比べ、独学でも可能なくらい学習教材は充実してきています（書籍、大学の公開講座、動画コンテンツetc）。独学の悩みは一つの分野を深追いしすぎたり、どこを抑えればいいか加減が分かりづらい点だと思います。短期間で程よく専門分野をカバーするなら、スクールも利用するのが良いのではないでしょうか。

まずは、カリキュラムが充実していること、アウトプットを個別にサポートしてくれるところがいいのでは。転職希望の方であれば就職サポートのあるなしもチェックポイントだと思います。

機械学習エンジニアになるかデータサイエンティストになるかで必要なスキルは異なりますが、共通するのは自律自走する姿勢でしょうか。いろんなタイプの方がいましたが、例えば、ポーカーが得意で元バンドマンというタイプの方が、未経験からKaggle（カグル）で上位入賞して、機械学習エンジニア職につなげている事例を、不思議とよく見かけました。

はい、Kaggleを始め機械学習コンテストに上位入賞すると就職に役立つ、と転職エージェントから伺っていましたが、実際、スクールでそれを体現している方達をたくさん見てきました。Kaggleは、企業や研究者から提供されるデータと課題に対し予測モデルを構築してその性能を競う世界的なコンテストです。2010年に設立されて、現在の登録者数は1200万人を超えた(2023年3月時点)そうです。

現代表（藤澤）に誘われたというのが大きいです。データ分析やシステム開発業務をしてみたかったので。

法人企業AI研修の講師、システムや教材開発、チューター、YouTube作成etcです。最近は法人研修の延長で企業様のデータ分析などにも取り組んでいます。

それに関しては、ライフワーク的な位置付けでゆっくり取り組んでいます。自分の目標にはまだ遠いですが既存APIを活用しPythonでデモを試作してみました。
既製服のデザインを変更できるサービス
https://www.youtube.com/watch?v=jsCAHhlYHIc

はい、医療、自動車などの製造業、マーケティング、不動産、自治体、などと多岐に渡って活躍されています。一方、手軽な分析ツールが普及して、専門家でなくともできることが増えているため、専門家に要求されるスキルレベルはますます上がっていると思います。

技術は刻一刻と変わっていきますが、転職において変わらずに求められるものを3つ挙げるとすると、1自律自走する、2発信する、3素直さだと思います。