機械学習エンジニアの副業案件・求人

機械学習とはコンピュータやプログラムが大量のデータを学習し、その結果で発見した特徴やパターンを使って分析や予測を行う技術のことです。、。その機械学習に関わるあらゆる仕事を開発、統括するのが、機械学習エンジニアの業務となります。

目的に応じた機械学習のアルゴリズムを選定・採用し、その上でプログラムを書き、実際に稼働しているサービスに組み込むといった実装部分を行います。また、MLOpsと呼ばれる機械学習の運用においては、データセットの入力からモデル出力までを自動化し、またその過程を可視化することで他メンバーでも管理しやすくするなどといったオペレーションの改善やディープラーニングなどのアルゴリズムの選定も行います。

機械学習エンジニア案件・求人の平均単価・稼働時間

Offersでの単価・稼働時間の傾向をご紹介します。

2021年4月現在、Offersで募集している機械学習エンジニア案件の単価については下記のようになっています。

• 最高時給：6000円
• 時給上限の平均：5800円
• 時給下限の平均：3667円
• 最低時給：2000円

案件の報酬金額については、Offersの他案件と比べると時給上限が高めであり、時給の下限はやや高めとなっています。

業務委託の場合の稼働時間については次のようになっています。

• 上限稼働時間の平均：109時間
• 下限稼働時間の平均：46時間
• 最小稼働時間：30時間

他言語と比べると、案件数は少なめです。また、案件の稼働時間については上限の稼働時間は短めであり、稼働時間の下限は短めとなっています。

機械学習エンジニアの在宅案件・求人

Offersの機械学習エンジニアの在宅案件には次のようなものがあります。

• 機械学習エンジニア案件・求人
• プロダクト：LIVEアプリ配信者のマネジメント開発
• 稼働時間/月：30時間以上
• 雇用形態：正社員（業務委託からスタートOK）
• 技術スタック：AI,Swift,Docker,Elasticsearch,MySQL,Dart,JavaScript,Node.js,Go,Kotlin,Firebase,BigQuery,Redis,React,TypeScript,Vue.js,Flutter
• 備考：平日夜稼働OK。土日稼働OK。
• 機械学習エンジニア案件・求人
• プロダクト：材料業界向けコンサルティング開発
• 稼働時間/月：64時間以上
• 雇用形態：業務委託
• 技術スタック：AWS,TypeScript,Ruby,Heroku,Python,Node.js,Ruby on Rails
• 備考：AWS,TypeScript,Ruby,Heroku,Python,Node.js,Ruby on Rails

機械学習エンジニア案件・求人の平日夜・週末稼働案件

Offersでの案件の傾向

2021年4月現在、Offersで募集している機械学習エンジニア案件の平日夜稼働がOKな案件は全体の40%、週末稼働がOKな案件は全体の40%になっています。

全体平均（平日夜稼働可：26％、週末稼働可：25%）と比べると、平日夜稼働が可能な案件数は多めであり、週末稼働が可能な案件数は多めです。

また在宅（フルリモート）が可能な案件は70％あり、全体平均（58％）と比べると多めの傾向があります。

機械学習エンジニアの週1・週2・週3の稼働の案件・求人

Offersでの案件の傾向

Offersで募集中の機械学習エンジニアの週1案件は全体の57.％、週2の案件は全体の29.％、週3の案件は全体の0％になっています。

全体平均は週1案件で19％、週2案件で33％、週3案件8％なので、短時間稼働案件については多めの傾向にあることがわかります。

機械学習エンジニアの週1案件の例

Offersの機械学習エンジニアの週1案件には次のような案件があります。

• 機械学習エンジニア案件・求人
• プロダクト：マーケティング最適化ソリューション開発
• 稼働時間/月：40
• 雇用形態：正社員（業務委託からスタートOK）
• 技術スタック：Terraform,Figma,AWS,MySQL,pandas,Python,Go,TypeScript,Datadog,Docker,Kubernetes,DynamoDB,scikit-learn,NumPy,gRPC,Nuxt.js
• 備考：平日夜稼働OK。土日稼働OK。
• 機械学習エンジニア案件・求人
• プロダクト：シフト管理サービス開発
• 稼働時間/月：40
• 雇用形態：正社員（業務委託からスタートOK）

機械学習エンジニアの案件・求人の業務内容

機械学習エンジニアは、アルゴリズム構築・モデル実装などが主要業務です。

• データ分析が可能な機械学習のアルゴリズムの設計・モデルの構築
• 顧客の課題を解決するための、機械学習を用いたシステムの設計・構築オペレーションの改善
• 機械学習に用いられる莫大なデータを遅延なく処理するためのインフラ構築
• データを安全かつ効率的に運用し保守する

機械学習エンジニアの案件・求人で求められるスキル

機械学習エンジニアは、機械学習・強化学習のアルゴリズムの理解またそれに関連するスキルが必要です。

• Apache Spark、Hadoopなどのデータ分析、処理基盤の理解
• AI・機械学習、データ解析で多く用いられている「Python」についての知識
• データウェアハウスとして使われるDBの知識(Redshift, PostgresSQL, Verticaなど)や速い処理速度で対応するため、インフラの知識
• クラウドサービスの知識（AWSやGCPなどのクラウドサービスを用いる機会が増えてきているため）
• NumPyなどの効率的な数値計算を行うためのライブラリ知識
• 微積分、線形代数、ベクトル、行列などの数学、統計の知識
• SQL、Redashなどデータ抽出で使用する言語、ツールの理解

機械学習エンジニア案件・求人の平均年収

機械学習エンジニアの平均年収を見ていきましょう

機械学習エンジニアの平均年収

求人サイトの求人ボックスによると、機械学習エンジニアの平均年収は約599万円でした。

モバイルエンジニアの平均年収（約544万円）やインフラエンジニアの平均年収（約547万円）、フロントエンドエンジニアの平均年収（約594万円）に比べると高めな傾向となっています。

出典：機械学習エンジニアの仕事の平均年収は525万円！給料ナビで詳しく紹介｜求人ボックス

雇用形態別の平均年収

雇用形態による年収の分布は次の通りです。

・フリーランス：ボリュームゾーンは200万円～400万円未満。

・会社員：ボリュームゾーンは200万円~400万円未満。

・副業（すきまワーカー）：フリーランスのボリュームゾーンは200万円未満。会社員のボリュームゾーンは200万円～400万円未満。

出典：フリーランス協会｜フリーランス白書

会社員は勤務時間の違いに関わらず過半数が年収 200~600万円と答え、決められた勤務時間を働くことで一定の収入が得られるものの、長時間働いても収入が上がりにくい事が分かります。

フリーランスも本来、成果に対して対価をもらうワークスタイルであり、自分の裁量で受ける業務量や報酬、業務の所要時間をコントロールできる自由度がある反面、多くの案件を受ければ収入が増えることから、過重労働に陥りやすい側面もあります。

フリーランスの約半数はフルタイムワーカーでなく、月平均勤務時間が同程度の会社員より収入が低い結果が出ました。しかし、勤務時間と年収のトレードオフを自己決定しやすく、副業系フリーランスであれば自身の会社員としての収入にプラスアルファで稼げるということにもなり、フリーランスは会社員に比べて満足度が高い傾向があります。

最近では企業の副業解禁によって、会社員であっても副業をすることが比較的容易になってきました。

収入を増やしたい人は、ぜひ副業を検討してください。

閉じる