どーも、学生エンジニアのゆうき(@engieerblog_Yu)です。
今回は、絶賛就活中の私が、機械学習エンジニアに求められる選考の上でのスキルをまとめていきたいと思います！
本記事では、私が大学1年~大学4年のうちに知っておきたかったことを意識して書きました。
最初に結論をまとめておきます。
Kaggle か AtCoderどちらかならAtCoder
志望する企業のコーディングテスト形式を確認すること
KaggleかAtCoderかどちらかならAtCoder
機械学習エンジニアになりたい方は、まずAtCoderでアルゴリズム系の学習をするのがおすすめです。
なぜなら、コーディングテストに受からないと、ほとんどの企業で面接にすら進めないからです。
私が実際に受けたインターンのテスト形態をざっくり紹介します。
ケース①（実施時間1時間程度）
・アルゴリズム系のコーディングテスト２題（AtCoderでいうB~Dレベル）
ケース②（期間2週間）
・アルゴリズム系のコーディングテスト（AtCoderでいうB,Cレベル）
・データ分析系のテスト（簡単な分類問題）
・数学問題
ケース③（実施時間2時間程度）
・アルゴリズム系のコーディングテスト３題（AtCoderでいうB~Dレベル）
このケースからいうと、アルゴリズム系のテストが多いことが分かります。
機械学習エンジニアは、エンジニア部門の一つとして分けられていることが多く、採用形態がエンジニア志望で統一されていることが多いからです。
これから機械学習エンジニアになりたい方は、まずAtCoderのA~D問題くらいを解けるようになっておくのが良いと思います。
それと並行して、志望企業のテスト形態を確認し、追加で何を学習すれば良いか確認するのが良いです。
まずAtCoderのA~D問題くらいを解けるようになろう
その後に志望企業にあった勉強をするべき
そのほかに機械学習エンジニアにあった方が良いスキル
私の経験から、機械学習エンジニアの就活で評価されるスキルは以下です。
実務経験（PyTorchなどで、ニューラルネットワークなどを作っているとなお良い）
統計の知識
SQLの知識
Gitの知識
Dockerやクラウドの知識
私の場合は、開発系のインターンで実務経験を積み、そこでGitやDocer、クラウド・SQLの基礎知識を身につけました。
私の場合は、統計にあまり触れていなかったので、マセマキャンパスゼミなどを使って学習しました。
モチベーションが湧かないという方は、統計検定準1級~2級を目標に頑張るのも良いと思います。
ただし、上記のスキルはあったら良いというもので、必須ではありません。
就活まで時間がある方は、上記のスキルを目安に、日々の勉強や開発に取り組むのが良いと思います。
おすすめの勉強方法
私のおすすめの勉強方法は、とりあえず開発系インターンに行ってみることです。
私は、一人で１年間くらい勉強していましたが、今になって効率が悪かったなと思っています。
理論で学ぶよりも、実際の業務に携わりながら学ぶ方が、業務経験を増やせるので、企業からのウケが良いです。
私の場合は、Wantedlyやキャリアバイト、友達の紹介などで開発系インターンに参加しました。
実績がなくて落とされる場合は、Udemyでスクレイピングの講座を買って、それを元にポートフォリオを作成し、ランサーズなどで案件獲得するのも良いと思います。
開発系のインターンに行ってみるのが、効率が良くておすすめ
終わりに
今回は、就活で、機械学習エンジニアに求められるスキルをまとめました。
大変だと思いますが、一歩ずつ進むことが大切だと思います！
これからも、定期的に情報を更新していきたいと思います。
最後まで読んでいただきありがとうございました。
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