ベトナムでスキルを持ったAI/機械学習（ML）エンジニアを見つけるには？
現在、多くの企業が人工知能（AI）と機械学習の新技術に投資しています。これらの技術は、企業が必要とする競争力を与え、またビジネスを最適化して効率性を高め、収益を増加させ、他の様々なビジネス機能での意思決定を支援することができると言われています。
AIとMLは、データを処理・分析することで、企業をより賢くし、絶え間ないビジネスの変化に適応させ、実用的な洞察を導き出し、競合他社に先んじることを可能にします。
したがって、問題は、収集された膨大な量のデータから意味を見出すために、トップクラスのAIと機械学習のエンジニアをどのように雇うことができるかということです。
AIと機械学習の専門知識は高い需要がある
IDCの新しい支出ガイドによると、2022年までに、コグニティブおよび人工知能システムに対する世界規模の支出は、776億ドルに達すると予測されています。
これは、企業における人工知能や機械学習の導入の需要が高まっていることを示す強い数字です。さらに、「2020年の戦略的技術トレンドトップ10」についての別の記事では、AIとMLが、2020年にビジネスの長期的な技術ビジョンを実現するためのキードライバーとして重要な役割を果たすと述べられています。
つまり、MLの専門知識の需要がすぐに冷え込むことはないと予想されます。
機械学習エンジニアの需要がますます高まっているにもかかわらず、世界中の多くの国市場で熟練した機械学習エンジニアが不足しています。
Facebook、Amazon、Netflix、Googleのようなハイテク大企業には、AIやMLエンジニアのような最高のIT人材が集まっており、競争はますます厳しくなっています。indeedが発表した米国でのベストジョブのリストによると、機械学習エンジニアは平均基本給が年額約14万6000ドルで、トップの座を獲得しています。また、コンピュータ・ビジョン・エンジニアの年収は15万8,000ドルで、技術系では最高水準にあります。
もしあなたのビジネスがFacebookやAmazonではないスタートアップや中小企業であれば、これらの統計を見ると、AI/MLソリューション開発プロジェクトの開始を躊躇してしまうかもしれません。
熟練したMLエンジニアの不足に加え、これらのハイテク大企業は、優秀なAIや機械学習エンジニアを引き付け、維持するために何百万ドルも費やしており、競争はさらに激化しています。
このような競争のため、フルタイムのMLエンジニアを雇用することは大きな障害になっています。しかし、有能なAIや機械学習エンジニアをコンサルタントとして雇用したり、専任のアウトソーシングチームを結成して、フルタイムの人材を補完することは可能です。
AIアウトソーシングを検討する
AI・機械学習開発プロジェクトのアウトソーシングに関しては、かなり豊富な選択肢があります。アウトソーシング・ベンダーの選定は、人材プール、機械学習エンジニアの平均給与、現地のIT市場の状況、品質、評判に基づいて決定する必要があります。AIアウトソーシング先として人気があるのは、ベトナム、インド、そしてウクライナやポーランドといった東欧諸国であります。
近年、ベトナムは、ブロックチェーン、機械学習、データサイエンスなどの新しい技術を学び、それに取り組むことに前向きで熱心なIT人材の大規模なプールのおかげで、AIプロジェクトのアウトソーシング先として有望視されるようになりました。
ベトナムのソフトウェア産業は着実に、そしてしっかりと成長しており、LinkedInで簡単にスキャンすると、ベトナムで機械学習エンジニアとして働いている、またはこの特定の技術に長けているITプロフェッショナルが4250人以上いることがわかります（2019年11月現在）。
TP&Pテクノロジーは、米国とシンガポールに駐在員事務所を持つ、ベトナムで信頼されているソフトウェア開発会社です。グローバル市場において、AIや機械学習のプロジェクトを顧客に成功裏に提供してきた実績があります。お客様のAI・MLに関するご要望を、当社の専任のスペシャリストに今すぐお聞かせください。
AI・機械学習エンジニアを採用する際に考慮すべき要素
AIと機械学習の動きは、常に進化しているものの、他の技術トレンドと比較すると、まだ成熟段階に達していないのが現状です。AIと機械学習は、さまざまな業界のさまざまなビジネスに対して多くのユースケースを提供しているため、機械学習は人によって異なる意味を持つ可能性があります。
AIと機械学習のエンジニアを正しく選択することは、組織の特定のニーズに完全に依存する可能性があります。とはいえ、次の機械学習エンジニアを採用する際に満たすべき重要な要素や要件があります。
AT TP&P Technologyでは、技術系の人材がお客様のプロジェクトに成功するための技術力を備えていることを確認するために、採用には細心の注意を払っています。機械学習開発会社のコンサルティングサービスを利用する際に求められる資質は、以下のとおりです。
技術的な専門知識
機械学習（および関連技術）の技術力と専門知識は、採用した機械学習エンジニアが開発プロジェクトに従事するのに適した資格を持っていることを保証するために重要です。
専門性を確認する方法として、過去のプロジェクトでの業務内容を見ることが挙げられます。AI/機械学習開発に関連するツールや技術に携わった経験がないことは、経験の浅いエンジニアが相手である可能性を示す指標になります。特に、候補者が過去に開発した機械学習モデルやAIコードについて質問することが望ましいでしょう。
コミュニケーション
機械学習エンジニアを採用する際には、技術的な専門知識が常に優先されるべきであると多くの人が考えていますが、ソフトスキルや態度も、AI開発プロジェクトの成功に重要な役割を果たします。
具体的には、技術的なスキルと比較して、コミュニケーションスキルは同じくらい重要です。AIと機械学習のエンジニアは、プロジェクトを開始する前にコミュニケーション・モデルについて合意しておくことが不可欠です。特にオフショアの機械学習エンジニアを採用する場合は、進捗状況の把握やプロジェクト改善のためのフィードバックなど、頻繁にコミュニケーションを取る必要があるため、この点は非常に重要です。
クリエイティビティと最新の業界知識
AIは、日々新しい技術やアプリケーションが導入され、常に進化と変化を続けている業界です。
典型的な機械学習プロジェクトは、単なるデータサイエンスにとどまらず、時にはカスタムソフトウェア開発、ハードウェア、IoT（モノのインターネット）、クラウドコンピューティング技術などを含むかもしれません。
技術的なノウハウにとどまらない知識を持ち、大規模な機械学習の展開がどのようなものかを理解している機械学習エンジニアを採用することが有効です。
機械学習エンジニアのチームは、AIを取り巻く新しいトレンドを積極的にキャッチアップし、その時々に有効なソリューションを実装するために、それらに適応していく必要があります。
タスク管理
優れたAI・機械学習エンジニアは、タスクをより小さく、測定可能で、達成可能な目標に分解し、進捗のベンチマークとします。
AIや機械学習のエンジニアと一緒に、意味のあるものを構築するための正確なステップを概説する詳細な計画を構築してください。断続的な目標は、進捗状況を行動で示すために重要です。1つの最終的な成果に基づいてプロジェクトを評価するのは、失敗のもとです。詳細かつ達成可能な目標を設定する
経験豊富で熟練した機械学習エンジニアは、タスクを小さな成果物に分割して管理することで、進捗を把握する方法を知っています。
文化的な適合性
AIと機械学習が貴社のビジネス・プロセスの最適化に大きな効果を発揮するためには、貴社のコア・ビジネス・プロセスの変更を支援する文化的知識を備えたエンジニアを採用する必要があります。
企業文化を理解し、採用のための変化を導入するために考慮することは、開発作業そのものと同じくらい重要です。
結論として、技術的なスキルは非常に重要ですが、コミュニケーションスキル、態度、文化的な適合性など、他の要素も考慮に入れる価値がある全体像の一部でしかありません。
機械学習専任エンジニアの採用も検討
企業は、チームの能力を効率的に拡張するために、社内のAIチームと一緒に働くAIおよび機械学習エンジニアの専門チームを長期間雇用するというモデルを検討することもできます。このモデルでは、機械学習エンジニアのワークロードを管理することができ、プロジェクトの進展に伴う要件の変更にも柔軟に対応することができます。
その他にも、コンサルティング会社が実際に期待通りの結果を出せるかどうかを検証する方法として、小さな概念実証を始めることでコンサルティング会社と協力することもできます。これがうまくいけば、自信を持って大規模なプロジェクトに移行することができます。
ベトナムの機械学習・人工知能コンサルティング会社トップ一覧
TP&Pテクノロジーは、米国、英国、シンガポールに駐在員事務所を持つベトナムの信頼できるソフトウェア開発会社です。私たちは、AIと機械学習プロジェクトをグローバル市場のクライアントに成功裏に提供してきた実績があります。
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