画像処理エンジニアの転職活動【仕事の探し方と失敗しない職場選びのキホン！】

画像処理エンジニアの転職

画像処理は、人工知能やIoTなどビックデータの活用により、多くの企業で必要とされる技術になってきています。そのため、求人は増えているものの、どのような企業を探していけば良いのか迷うこともあるのではないでしょうか。

このサイトでは、以下の方が対象です。

ここからは、画像処理エンジニアの仕事の探し方、知っておかないと損する職場環境のご紹介をします。

AIの幕開け

画像処理の世界は、今やAIにより研究から商用の実用化が一気に進んでいます。の世界では幅広い業界へ浸透してきています。AIは、人の経験やスキル、長年かかるような技術をあっという間に成し遂げる技術です。

AIの歴史は、古く、現在は、第三次ブームと呼ばれています。

第１次ブームは、１９５６年の「推論と探索」という、パズルを解く研究が最初です。その後、１９８０年に入ると、人工知能に知識を押し込む研究が盛んになります。それが、エキスパートシステムです。これが第２次ブームです。

そして、２０１７年にディープラーニングのニューラルネットワークが自ら学習するという進展をとげてきました。そのディーブラーニングは、画像認識に強みをもつ技術で、物体の特徴をつかむことが出来る能力です。

AIは、日本語で人工知能と訳されますが、機械が目から学習するまさに知能を持った技術です。中でも、画像処理は、今や人の目に代る代替手段として活用されてきています。

そんな画像処理を活かした市場は広がる中、エンジニアとして、今後自分がどのような仕事に携わっていけばよいのかなど、悩むこともあるのではないでしょうか。また、５年、１０年後の未来を想定しながら、次のステップとなる転職先を探していきたいところですよね。

幅広い活躍分野

ここからは、画像処理エンジニアといった場合、現場でどのような使われ方をしているのか、ご紹介していきます。

今は、人工知能を活用した事例が多く出てくるようになってきました。この人工知能は、データを活用した予測や音声認識などありますが、特に注目されているのが、画像認識です。

人工知能の技術が商用として利用されるようになってきた今、企業では、人材に代る技術として注目されています。

例えば、製造企業には、製造工場、食品工場があります。工場では多くの方が作業していますが、中でも、人の労力が大きい作業もあります。その１つが、目視での確認検査です。

目視検査は、ベルトコンベアで流れていく部品や食材などを目で確認しながら不良品を省く作業です。ただ、これは注意力が必要な作業です。そのため、ずっと集中出来るわけではありません。一般的に人間の集中力は一般的に９０分が限界と言われています。

このような注意力が必要な業務の中で、スピードや効率、識別する精度も求められます。このような過酷な条件のもとで、人間に代る手段として画像処理が使われるようになってきているのです。

もし、これを全て、人間のみで対処しようとすると、以下のように多くの準備や環境が必要です。

更に、精度やスピードを向上させるにしても限界があります。なぜなら、限られた予算・経費の中でおこなっていく必要があるからです。だから、このような業務を機械に代行させ、効率化することは、生産性を上げることにつながるのです。

画像処理エンジニアの仕事

画像処理エンジニアは、人工知能の活用が広がってきているため、多くの活躍の場があります。

があります。技術職といっても、多くのポジションがあります。そのため、キャリアチェンジも比較的しやすいです。

例えば、今まではプログラミングやアルゴリズムを経験してきたから、次は、コンサルティングの経験を積むことも可能です。将来を見据え、キャリアチェンジも業務の幅を持たせる意味で面白いですよね。また、画像処理エンジニアを必要とする企業は、以下のような形態があります。

企業は、それぞれ他の企業にはない強みを持っています。ですので、過去の経験を活かしながら、自分の将来の方向と、企業が強みとしている方向性があっていると、転職後もスキルをぐっと伸ばすことができます。

例えば、将来、画像処理エンジニアの開発経験を更に積んでいきたい場合は、AIやシステムの開発製造に特化した会社で、設計プログラミングが積める会社であれば、集中してスキルが磨けますよね。

また、画像処理エンジニアのスキルを活かして、今後は、企業内の効率や問題解決をしたいと考えた場合は、製造工場を持っている大手企業で企画提案することができますよね。AIの導入を考えている企業に対しならば、導入を支援するコンサルティング業もも面白いでしょう。

画像処理エンジニアの企業の探し方

企業は、会社の成長の規模、プロジェクトの成長規模にによって、求めてくる人材が異なります。

例えば、

AIベンチャー

画像処理エンジニアとして入社した場合、他の業務も任される可能性もあります。ただ、多くの経験を積むことが出来るメリットもあります。その分、忙しさは覚悟しなければなりません。

工場を持っている企業

製造工場を持っている企業の場合、AIは、全体からすると一部門かもしれません。その場合、例えば、新規プロジェクトの立ち上げに画像処理のエンジニアを必要とするかもしれません。また、社内に先導するエンジニアがいない場合は、率先して社内に浸透させていく立場になるでしょう。

自社でAI商品を持っている会社

自社でAIの商品を持っている会社は、売れている商品、また、商品の市場を広げるため、システムを改良・改善が必要になります。その場合、人手が足りないため、要員を募集することがあります。その場合は、多くのエンジニアの中で、必要とされる技術ポジションが明確になっていることでしょう。

といったところまで知っておくと、転職後のミスはなくなります。そして、入社後もスムーズに仕事に集中することができます。そのためには、まず、企業の動向、どんなニーズの人材を求めているのかを把握しておきたいところです。

画像処理エンジニアは職場環境で選ぶ

画像処理エンジニアは、専門職である以上、５年後１０年後の経験の積み重ねの仕方で将来のスキル・収入が大きく左右します。そのため、職場選びも大事な検討材料の１つです。

例えば、あまり考えたくはありませんが、人員を募集する背景が以下のような状況だったらどうでしょう？

逆に、

どれも、同じ画像処理エンジニアの募集です。このように、企業側が、どのような背景で募集をしているのか、そして、現場レベルの状況や体制はどうなのかを知っておくだけでも、転職後、失敗する確率は確実に減ります。

画像処理エンジニアの求人探しは、indeed、enジャパン、DODAなど多くの求人募集サイトがあります。手軽さや検索のし易さでは、便利です。ただ、実際の募集背景や実際の職場環境の把握は至難の業です。

募集要項に書かれている内容は、企業側の一方向のもの情報です。なので、出来る限り、現場の情報を入手できる転職エージェントの活用が大きな役割を果たします。転職先を探す場合は、合わせて使うことで、転職後も安心して働くことができますよ。

ここからは、画像処理エンジニアの方が活用している人気の転職エージェントをご紹介します。無料ですので、ぜひ、活用していきましょう！