<p>・プログラマー経験なし<br />
・３３歳
・ＩＴと関係ある資格なし、貧弱な学歴・職歴しかなし
上記の３つのハンデをもってして、それでも私が未経験からAI自社開発会社にエンジニアとして就職できたのは、まず一つ
ことがあげられると思います。
結果的に、持病によって、プロジェクトを途中退場せざるをえなくなった訳ですが
もしかしたら、「AIエンジニアになりたい」と思う未経験の方に少しだけヒントを書くことができるかもしれない。
そう思って、今日は記事を書くことにしました。
ただし、あくまで体験談中心なので、客観的な見方が薄い部分があることをご容赦いただければと思います。
１．転職サイトに登録する
まず行っておきたいのが、転職サイトに登録することです。
転職市場界隈では、10代〜20代であればDODA、30代以降であればリクナビネクスト、といった指標のようなものがありますが（ちなみに私もリクナビネクストをメインに使いました）、これらの転職サイトはいくつか並行して進めていく、というよりは
最初に一通り良さそうなものをザッと眺めつつ、その中で２〜３サイト登録しておいて、更に一番自分に向いていると思ったものを中心に利用し、求人を探していくといった形で使っていってもいいと思います。
たとえば、大手企業への転職が条件であったり、ハイスキル転職を求むといった、細かな事情がなく、あくまで「AIエンジニアとして働く」という条件で絞るのであれば、上記に挙げたサイト等は、スカウトサービスや転職エージェントとの連携など、機能が充実していてとても使いやすいです。
２．作品（ポートフォリオ）を作る
エンジニアの転職においては、かなり重要な項目になります。
プログラマーの転職においてポートフォリオ（製作物）を公開し、それを書類選考や面接でアピールするだけで、未経験の人と言えども、採用側に与えてくる印象はかなり変わってきます。
GitHubに公開しても良いですし、もちろん自分でサーバとドメインを契約してどんなものを作ったのかすぐにアピールできるようにするも良し、です
そこで、“AIエンジニアになる”といっても
「高度なAI技術が搭載された作品や成果物をアピールしなければならないのか」
と不安に思う方もいらっしゃるかもしれませんが、未経験可の企業に転職する場合、そこまで求められることはほぼありません。
CRUD機能のついたウェブサイト、特にブログアプリやキュレーションサイト のようなもので問題ないと思います。
もし、志望先の企業がAI以外に複数の開発エンジニアの席を用意していて、かつ「自分はどうしてもAIエンジニアになりたい」という強い意志をお持ちであれば
Pythonの基本的な言語の勉強はもちろん、Pythonで作ったWebサイト、特に「Flask」や「Django」といったWebフレームワークを用いた成果物を作れると、より強力なアピールが出来、何より入社できた後に、AI開発におけるソースコードの読み書きがとてもスムーズになります。
３．転職エージェントに相談する
これも転職、特にＩＴなど専門職への職種にチャレンジするのであればほぼ必須です。ワークポートやギークリー等をはじめ、そのエージェント企業の数は近年増加の一途をたどっています。
しかしながら、2点ほど留意すべきことがあります。
それは
・担当者（コンシェルジュ）にも当たり外れがある
・履歴書・職務経歴書の添削や自分の市場価値を知るといった、最小限のサービスを受けるだけという選択もある
ということです。
というのも、転職エージェントは担当によっては、逆に自分の転職活動のペースを乱されたり、自分の希望の転職先を度外視した案件の紹介をしてくることは、決して珍しくないからです。
無理せず自分の活動ペースを正すことが転職における基本です。更に譲れない希望条件などがあって、自分と担当の相性が合わないと判断した場合、応募書類の添削など、そういったサービスを受けるだけに留めたり、カウンセリング目的で利用するのも一つの手ではあります。
向こうも内定を手に入れさせるのが商売なので、こういったことはあまりあちらにとっては歓迎されないエージェントサービスの使い方だと思いますが、妥協したり相手に迎合したりするのではなく、自分のやりたいことをしっかり棚卸ししてからエージェントに相談するようにしましょう。
４．数学と機械学習ライブラリの勉強をする
一口に数学、といっても、高校・大学数学における全ての単元を履修できるレベルで仕上げる必要はありません。
しかし、最低限、「微分」「統計」「線形代数」「場合の数・確率」くらいは予習（復習）し、更にニューラルネットワークで頻繁に用いるシグモイド関数やReLU関数など、活性化関数の勉強をしておくと、今後の機械学習の習得や実務経験のレベルアップに大きな差が出ます。
更に、「anaconda」や「scikit-learn」といった機械学習向けのオープンソースライブラリの使い方を勉強をしておくことも重要となります。
更にさらに、機械学習に用いるためのソフトウェアライブラリである「TensorFlow 」を動かせる、「Google Colaboratory」で、機械学習を進めていく方法は、非常にお勧めです。手軽に環境を用意できるだけでなく、習得に当たって自分の血肉になり、面接の際などでも、そのような予習をして来たことをアピールすれば好印象をもたれることと思います。
５．諦めず何度も応募する
ここまで準備や学習を行っても、未経験、または年齢や経歴といった要素が足かせとなって、いくつか応募してもなかなか内定までに至らない、というケースもあるでしょう。
確かに、AIエンジニアは現時点でも不足しており、今後もその問題が加速していくという世間での話とは裏腹に、実際は、企業は百戦錬磨の豊富なスキルを有するエンジニアを欲しがっているということは事実です。
しかし、それでも諦めず、「AIエンジニアになる！」といった確固たる意志の強さや情熱を持って何件も応募していけば、自分と縁のある企業との出会いがあるはずです。
諦めたり、妥協することなく進んでいければ、今をときめくAIの仕事に就ける可能性は、決して低くありません。
また、たとえ、何らかの理由でAIエンジニアへの道が閉ざされたとしても、その過程で得た自分の知識や技術、経験は今後生きていきます。
最後になりますが
AIエンジニアに就くことに少しでも興味のある方が、この記事を読んでくださったこと、もちろんそうでない方も、ここまで来てページを開いて見てくださったこと、心より感謝いたします。
