
ども、ワイは大阪生まれの20代、昼間は普通の会社員、夜はAIエンジニア目指して副業に燃える男や。
最近、生成AIとか機械学習とか、世間がえらい盛り上がってるやろ?ワイもその波に乗りたくて、独学でAIの勉強始めてん。
せやけど、いざ副業でAIエンジニアとして仕事を受けるってなると、覚悟と心構えがめっちゃ大事やって痛感したわ。
目次
AIエンジニアの副業を甘く見てはいけない
まず最初に言いたいんは、「副業やからって甘く見たらあかん」ってことや。
AIの世界は奥が深い。Pythonでちょっとコード書けるくらいじゃ通用せえへん。
データの前処理、モデルの選定、ハイパーパラメータの調整、精度の評価、デプロイまで、全部自分でやらなあかんこともある。
副業やからって「ちょっと手伝うだけやろ」って気持ちで挑んだら、痛い目見るで。
AIエンジニアの副業案件の具体的な内容
ワイが初めて受けた副業案件は、ある中小企業の売上予測モデルの構築やった。
Excelで管理してた過去データを使って、来月の売上を予測したいっていう依頼や。
正直、最初は「回帰モデルでサクッと終わるやろ」って思ってた。
でもな、データがぐちゃぐちゃやった。欠損値だらけ、フォーマットバラバラ、外れ値も多い。前処理だけで丸2日かかったわ。
AIエンジニアの副業の心構え
ここでワイが学んだ心構えのひとつは、「地味な作業こそ丁寧にやる」ってことや。
AIって聞くと、なんか華やかなイメージあるやん?でも実際は、地道なデータ整理が8割や。
この部分を雑にやると、どんなにええモデル使っても精度出えへん。
副業やからって時間をケチったら、結局自分が苦しむことになる。
AIエンジニアの副業はクライアントとの関係性も重要
次に大事なんは、「クライアントとのコミュニケーション」や。
副業って、基本的にリモートやし、顔合わせることも少ない。
せやから、相手が何を求めてるか、ちゃんと聞き出す力が必要や。
ワイも最初は「精度が高いモデル作ればええやろ」って思ってたけど、クライアントは「使いやすさ」や「解釈のしやすさ」を重視してた。
例えば、XGBoostよりも、シンプルな線形回帰の方が喜ばれたりするんや。
このとき痛感したんは、「技術力だけやなく、相手目線で考える力」が副業には必要やってこと。
ワイらエンジニアは、つい最新技術とか複雑なアルゴリズムに走りがちやけど、クライアントが求めてるんは「課題解決」や。
そのためには、技術を使いこなすだけやなく、伝える力も磨かなあかん。
AIエンジニアの副業は時間管理も重要
あと、これは副業ならではやけど、「時間管理」もめっちゃ重要や。
昼間は本業があるから、夜や週末に作業することになる。せやけど、納期は待ってくれへん。
ワイも一回、納期前日に本業でトラブルがあって、副業の作業が全然進まんかったことがある。
そのときは、夜通し作業してギリギリ納品したけど、体ボロボロやったわ。
せやから、「無理せず、計画的に進める」っていう心構えが必要や。
副業はあくまで自分の成長のためやけど、健康壊したら元も子もない。
スケジュール管理はしっかりして、余裕を持って動くことが大事や。
AIエンジニアの副業についてまとめ
最後に言いたいんは、「失敗を恐れず、挑戦し続ける」ってことや。
AIの世界は変化が激しい。昨日の常識が今日には通用せえへんこともある。
副業で失敗することもあるやろうけど、それを糧にして成長できるんが、ほんまのエンジニアやと思う。
ワイも、最初の案件で精度が出えへんくて、クライアントに怒られたことある。
でもな、その経験があったからこそ、次の案件ではデータ分析の精度評価に時間をかけるようになった。失敗は痛いけど、成長のチャンスでもあるんや。
副業でAIエンジニアに挑むって、簡単なことやない。でも、ワイはこの道を選んでよかったと思ってる。
自分の力で課題を解決して、誰かの役に立てるって、めっちゃ嬉しいやん。これからも、ワイは挑戦し続けるで。根性と前向きさを武器に、AIの世界で一歩ずつ進んでいくんや。
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