AI開発環境構築エンジニアという職種をご存知でしょうか。ChatGPTやStable Diffusionといった革新的なAIサービスが続々と登場する中、その裏側を支える技術インフラの専門家として、今まさに引く手あまたの存在となっています。
実は今、AI開発の現場では深刻な問題が起きています。優秀なデータサイエンティストやAIエンジニアは増えているのに、彼らが効率的に開発できる環境を構築・運用できる人材が圧倒的に不足しているのです。GPU環境の最適化、MLOpsパイプラインの設計、モデルのデプロイ基盤の構築など、AIプロジェクトを成功に導くためには欠かせない専門スキルを持つエンジニアの年収は、今や1500万円を超えることも珍しくありません。
この記事では、AI開発環境構築エンジニアとして転職を成功させ、高年収を実現するための実践的な戦略を詳しく解説していきます。必要なスキルセットから効果的な学習方法、そして実際の転職活動のコツまで、私が現場で見てきた成功事例を交えながらお伝えしていきますね。
なぜ今、AI開発環境構築エンジニアが求められているのか
AI開発の現場を覗いてみると、興味深い光景に出会います。データサイエンティストたちが、機械学習モデルの開発よりもGPU環境のセットアップに時間を費やしている姿を頻繁に目にするのです。ある大手AI企業の調査によると、AIエンジニアの業務時間の約40%が、本来の開発業務ではなく環境構築やトラブルシューティングに費やされているという衝撃的なデータも出ています。
そういえば、先日お話しした某メガベンチャーのCTOも「優秀なAIエンジニアを採用しても、開発環境の構築と運用に精通した人材がいないと宝の持ち腐れになってしまう」と嘆いていました。GPUクラスターの管理、コンテナ環境の最適化、MLOpsパイプラインの構築など、AI開発を支える基盤技術の専門家が圧倒的に不足しているのが現状なのです。
この人材不足の背景には、AI技術の急速な発展があります。ChatGPTの登場以降、企業のAI活用は加速度的に進んでいますが、それを支えるインフラ人材の育成が追いついていません。結果として、AI開発環境構築エンジニアの市場価値は急騰し、年収1500万円超えも決して夢物語ではなくなっているのです。
AI開発現場の実態と課題
AI開発プロジェクトの失敗要因を分析すると、技術的な問題よりも環境面での課題が上位を占めることがわかってきました。GPUリソースの非効率な利用、実験結果の再現性の欠如、モデルのバージョン管理の不備など、基盤となる開発環境の問題が、プロジェクト全体の生産性を大きく左右しているのです。
私が実際に支援したあるAIスタートアップでは、GPU環境の最適化だけで学習時間を60%短縮することができました。月額数百万円かかっていたクラウドコストも、適切な環境設計により半減させることに成功しています。このような成果を出せるエンジニアは、まさに企業にとって救世主的な存在といえるでしょう。
さらに興味深いのは、AI開発環境構築エンジニアの需要が、大企業だけでなく中小企業やスタートアップにも広がっている点です。限られたリソースで最大限の成果を出すためには、効率的な開発環境の構築が不可欠だからです。この需要の広がりが、転職市場における選択肢の多様性と高年収の実現可能性を高めているのです。
AI開発環境構築エンジニアの具体的な仕事内容
AI開発環境構築エンジニアの仕事は、一言で表すなら「AIエンジニアが最高のパフォーマンスを発揮できる環境を作り上げること」です。しかし、その実態は想像以上に奥深く、やりがいに満ちています。
ある日の業務を例に挙げてみましょう。朝一番でGPUクラスターの使用状況をチェックし、リソースが効率的に使われているか確認します。その後、データサイエンティストから「新しい大規模言語モデルの学習環境を構築してほしい」という依頼が入ります。必要なGPUメモリ量を計算し、分散学習に最適な構成を設計。DockerコンテナでPyTorchの環境を構築し、NVIDIA NCCLを使った高速な通信設定を行います。
午後には、別のチームから「実験の再現性を担保したい」という相談を受けます。MLflowを使った実験管理システムの導入を提案し、GitHubActionsと連携した自動テストパイプラインの構築を進めていきます。このように、技術的な課題解決だけでなく、チームの生産性向上に直結する仕組みづくりも重要な役割となっているのです。
GPU環境の設計と最適化
AI開発で最も重要なリソースの一つがGPUです。しかし、単にGPUを用意すれば良いというわけではありません。適切な構成選定から始まり、ドライバーのインストール、CUDAやcuDNNのバージョン管理、そして複数GPUを効率的に活用するための設定まで、専門的な知識と経験が求められます。
実際の現場では、NVIDIA A100やH100といった最新GPUの特性を理解し、ワークロードに応じた最適な設定を行います。例えば、大規模言語モデルの学習では、複数のGPUを使った分散学習が必須となりますが、その際のメモリ配分やバッチサイズの調整は、モデルの学習効率に直結する重要な作業です。私が担当したプロジェクトでは、GPU利用効率を20%向上させることで、月間のクラウドコストを300万円削減することに成功しました。
また、オンプレミス環境とクラウド環境それぞれの特性を理解し、コストパフォーマンスを最大化する提案も重要な仕事です。AWS、Azure、GCPといった主要クラウドプロバイダーのGPUインスタンスの特徴を把握し、プロジェクトの要件に応じて最適な選択をアドバイスすることも求められます。
MLOpsパイプラインの構築
MLOps（Machine Learning Operations）は、機械学習モデルの開発から本番環境へのデプロイ、そして継続的な改善までのライフサイクル全体を効率化する仕組みです。AI開発環境構築エンジニアは、このMLOpsパイプラインの設計と実装において中心的な役割を果たします。
具体的には、Kubeflow、MLflow、Airflowといったツールを駆使して、データの前処理、モデルの学習、評価、デプロイまでを自動化するパイプラインを構築します。実験の再現性を担保するためのバージョン管理システムの導入や、モデルの性能劣化を検知するモニタリングシステムの実装も重要な業務です。
ある金融系企業でのプロジェクトでは、手動で行われていたモデルの更新作業を完全自動化し、リリースサイクルを週1回から日次へと短縮することができました。これにより、市場の変化により迅速に対応できるようになり、予測精度の向上にも貢献しています。
コンテナ環境の設計と運用
AI開発において、環境の再現性と移植性を確保するためにコンテナ技術は欠かせません。DockerやKubernetesを使った開発環境の構築は、AI開発環境構築エンジニアの重要な仕事の一つです。
特にKubernetesを使ったGPUクラスターの管理は、高度な専門知識を要する領域です。GPU Device Pluginの設定、ノードアフィニティを使ったスケジューリング最適化、そしてGPU共有のためのMIG（Multi-Instance GPU）の活用など、効率的なリソース利用を実現するための技術は多岐にわたります。
私が経験した医療AIプロジェクトでは、100台規模のGPUクラスターをKubernetesで管理し、複数の研究チームが効率的にリソースを共有できる環境を構築しました。Jupyterハブと連携した開発環境により、研究者は煩雑な環境設定から解放され、本来の研究開発に集中できるようになったのです。
データパイプラインの最適化
AI開発において、データの品質と処理速度は成果に直結します。大規模なデータセットを効率的に処理し、学習プロセスに供給するデータパイプラインの構築も、AI開発環境構築エンジニアの重要な役割です。
Apache Spark、Apache Airflow、Dagsterといったツールを活用し、データの収集、前処理、特徴量エンジニアリング、そしてモデルへの供給までを自動化します。特に最近では、リアルタイムデータ処理の需要が高まっており、Apache KafkaやApache Flinkを使ったストリーミング処理の実装も求められています。
ある小売業のAIプロジェクトでは、日次で処理していた売上予測モデルの学習データを、リアルタイム処理に移行することで、より精度の高い需要予測を実現しました。これにより、在庫最適化による年間数億円のコスト削減に貢献することができたのです。
AI開発環境構築エンジニアに必要なスキルセット
AI開発環境構築エンジニアとして成功するためには、幅広い技術スキルが必要です。しかし、全てを最初から完璧にマスターする必要はありません。段階的にスキルを身につけていくことが可能です。
まずコアとなるスキルとして、Linuxのシステム管理能力が挙げられます。ほとんどのAI開発環境はLinux上で動作しているため、コマンドライン操作やシェルスクリプトの作成は必須です。その上で、DockerやKubernetesといったコンテナ技術、Pythonを中心としたプログラミングスキル、そしてGPUに関する知識が求められます。
実は、多くの企業ではこれらのスキルを全て持っているエンジニアを採用することが難しく、「インフラスキルを2年、AIスキルを1年」といった組み合わせでも十分に評価されるケースが多いのです。重要なのは、両方の分野を橋渡しできる知識と意欲です。
クラウドプラットフォームの理解
現代のAI開発の多くはクラウド上で行われています。AWSのSageMaker、Azure Machine Learning、GCPのVertex AIなど、各クラウドプロバイダーが提供するAIプラットフォームの特徴と利用方法を理解していることは大きな強みとなります。
特に注目されるのは、Infrastructure as Code (IaC)を使った環境構築のスキルです。TerraformやAWS CloudFormationを使って、複雑なAI開発環境をコードで管理し、再現性を確保することができるエンジニアは、どの企業でも重宝されています。
AIフレームワークとツールの知識
PyTorch、TensorFlow、JAXといった主要な深層学習フレームワークの基本的な理解も重要です。ただし、モデルを開発できるレベルではなく、環境設定やパフォーマンスチューニングの観点からこれらを理解していることが求められます。
例えば、PyTorchのDistributed Data Parallelを使った分散学習の設定や、Mixed Precision Trainingによるメモリ効率化など、フレームワーク固有の最適化手法を知っていることで、データサイエンティストの生産性を大幅に向上させることができます。
モニタリングとトラブルシューティング
AI開発環境では、様々な問題が発生します。GPUのメモリ不足、ドライバーの互換性問題、ネットワークのボトルネックなど、迅速に問題を特定し解決するスキルが不可欠です。
Prometheus、Grafana、ELKスタックといったモニタリングツールを使って、システムの状態を可視化し、問題を早期に発見する仕組みを構築することも重要な仕事です。私の経験では、適切なモニタリング環境の構築により、システム障害の平均復旧時間を75%短縮することができました。
ソフトスキルの重要性
技術スキルと同じくらい重要なのが、コミュニケーション能力を含むソフトスキルです。AI開発環境構築エンジニアは、データサイエンティスト、マシンラーニングエンジニア、インフラエンジニアなど、様々な専門家と協働します。異なる背景を持つメンバーと効果的にコミュニケーションを取り、技術的な要件を理解し、最適なソリューションを提案する能力が求められます。
また、ドキュメント作成能力も重要です。構築した環境の使い方、運用方法、トラブルシューティングガイドなどを分かりやすく文書化し、チーム全体が自立して運用できるようにすることも、仕事の一部です。
給与水準とキャリアパス
AI開発環境構築エンジニアの給与水準は、スキルレベルと経験によって大きく異なります。エントリーレベルでも年収600万円前後からスタートし、経験を5年積めば年収1000万円を超えることも珍しくありません。
特に高収入が期待できるのは、大規模言語モデルの学習環境構築経験や、数千GPU規模のクラスター管理経験を持つエンジニアです。ある大手AI企業では、このようなスペシャリストに年収2000万円以上のオファーを出した事例もあります。
キャリアパスとしては、インフラエンジニアからスタートして、徐々にAI関連のスキルを身につけていくルートが一般的です。また、テックリードやアーキテクトへのキャリアアップも可能で、CTOやVP of Engineeringといった経営層への道も開かれています。
IT業界の年収は職種によって大きく異なる
マイナビエージェントのデータによると、IT業界全体の平均年収は427万円です。ただし職種や経験によって、年収は大きく異なります。ここでは、IT業界の中で平均年収の高い業種をいくつか紹介します。
| 職種名 | 平均年収 |
|---|---|
| プロジェクトマネージャー（オープン・WEB） | 670万円 |
| プリセールス | 599万円 |
| 社内システム企画 | 512万円 |
| サーバーエンジニア | 462万円 |
| システムエンジニア（制御・組み込み） | 455万円 |
またマイナビエージェントのデータを基に、IT業界の年代別年収を紹介します。
| 年代 | 平均年収 |
|---|---|
| 20歳～24歳 | 307万円 |
| 25歳～29歳 | 373万円 |
| 30歳～34歳 | 449万円 |
| 35歳～39歳 | 528万円 |
IT業界は未経験から挑戦する場合でも、年収の高い職種や企業を選択してスキルや実績を着実に積み上げていけば、大幅な年収アップが実現可能です。
転職活動の実践的アプローチ
AI開発環境構築エンジニアへの転職を成功させるためには、戦略的なアプローチが必要です。ここでは、実際に多くのエンジニアが成功した方法をご紹介します。
まず重要なのは、ポートフォリオの準備です。GitHubで公開できるプロジェクトを3-5個程度準備し、それぞれにREADMEを充実させましょう。特に、構築した環境のアーキテクチャ図、性能改善の成果、直面した課題とその解決方法などを詳細に記載することで、あなたの技術力と問題解決能力をアピールできます。
あるエンジニアは、「PyTorch分散学習環境をDocker Composeで構築」というプロジェクトを公開し、詳細なパフォーマンス比較データを掲載しました。これが採用担当者の目に留まり、面接のオファーにつながったそうです。
転職エージェントの活用
AI分野に特化した転職エージェントを活用することも効果的です。彼らは業界の最新動向や企業の内部情報に精通しており、あなたのスキルセットに合った求人を紹介してくれます。また、履歴書の添削や面接対策のアドバイスも受けられるため、初めての転職でも安心して活動できます。
実際に、「インフラエンジニアからAI開発環境構築エンジニアへ」というキャリアチェンジを果たしたエンジニアの多くが、転職エージェントを通じて理想的なポジションを見つけています。
面接でのアピールポイント
面接では、技術的な知識だけでなく、「なぜAI開発環境構築エンジニアになりたいのか」という動機を明確に伝えることが重要です。例えば、「AIエンジニアが本来の開発に集中できる環境を作り、イノベーションを加速させたい」といった情熱を伝えることで、面接官に強い印象を与えることができます。
技術面接では、具体的なシナリオに基づいた質問がよく出されます。「1000GPUのクラスターでノード障害が発生した場合、どう対処しますか？」「コストを30%削減したい場合、どのようなアプローチを取りますか？」といった質問に対して、具体的かつ論理的に回答できるよう準備しておきましょう。
志望動機の作成例
以下は、実際に採用に至った志望動機の例です：
「現在インフラエンジニアとして働いている中で、AIプロジェクトの支援を担当する機会がありました。その際、データサイエンティストがGPU環境の問題で本来の業務に集中できない現状を目の当たりにしました。
私が構築した環境により、学習時間が半減し、プロジェクトが大きく前進した経験から、この分野に特化したいと考えました。貴社の先進的なMLOpsプラットフォームに携わり、日本のAI開発を加速させる一端を担いたいと思っています。」
成功事例から学ぶキャリア構築
実際にAI開発環境構築エンジニアとして成功した方々の事例をご紹介します。これらのストーリーは、あなた自身のキャリアプランを立てる際の参考になるでしょう。
ケース1: インフラエンジニアからの転身（30代・男性）
もともとWebサービス企業でインフラエンジニアとして働いていたAさん。業務でKubernetesを使う機会があり、その際にデータサイエンスチームの支援を担当したことがきっかけでした。
「GPUのリソース管理が難しく、チームで共有するのに苦労している姿を見て、これを解決できる人材の価値を実感しました」とAさんは振り返ります。
その後、休日を使ってMLOpsツールの学習を始め、GitHubで「Kubernetes GPU Scheduler」というOSSプロジェクトを公開。これが話題となり、大手AI企業からスカウトを受けて転職に成功しました。現在は年収1200万円で働いているそうです。
ケース2: データサイエンティストからの転向（20代・女性）
大学で数学を専攻し、データ分析企業に就職したBさん。データサイエンティストとして働く中で、環境構築に時間を取られることにフラストレーションを感じていました。
「モデル開発に集中したいのに、環境セットアップで一日が終わることもありました。この問題を根本から解決したいと思ったのが転職のきっかけです」
Bさんは、まず自社の開発環境を改善するプロジェクトを提案し、Docker化とCI/CDパイプラインの構築を担当。この実績をポートフォリオにまとめ、AIスタートアップにMLOpsエンジニアとして転職。現在はチームリードとして活躍しています。
ケース3: フリーランスからの正社員転職（40代・男性）
長年SIerで働いていたCさんは、3年前にフリーランスとして独立。さまざまなプロジェクトを手がける中で、AI関連の案件が増えてきました。
「クライアントからの要求はAI開発だけど、実際には環境構築の方が難しい。この分野に特化すれば、市場価値が高いと感じました」
Cさんは、フリーランスで蔓積した実績と、独学で身につけたGPUクラスター管理の知識を武器に、大手メーカーのAI研究所に正社員として入社。年収1500万円という好条件での転職に成功しました。
将来展望と今から始めるべきこと
AI開発環境構築エンジニアの需要は、今後さらに拡大していくことが予想されます。特に注目されるのは、以下のような分野です。
量子コンピューティングとの融合
量子コンピュータがAI開発に利用される時代が近づいています。量子アルゴリズムを実行するための環境構築は、従来のGPU環境とは全く異なる専門知識が必要となります。この分野に早い段階から参入することで、将来的にはさらに高い市場価値を持つエンジニアになることができるでしょう。
エッジAIの普及
IoTデバイスやスマートフォン上でAIを動作させるエッジAIの需要が急速に増えています。リソースが限られた環境での最適化技術は、今後ますます重要になってくるでしょう。この分野に特化したAI開発環境構築エンジニアの価値は、さらに高まっていくことが予想されます。
今から始めるべき3つのアクション
AI開発環境構築エンジニアを目指す方に、今すぐ始められる具体的なアクションをご紹介します。
1. オンライン学習プラットフォームの活用
Udemy、Coursera、edXなどのプラットフォームでは、質の高いコースが提供されています。特に「Docker for Data Science」「Kubernetes for Machine Learning」といったコースは、基礎から実践まで体系的に学べるのでお勧めです。
2. コミュニティへの参加
MLOps Community、Kubernetes日本ユーザーグループなどのコミュニティに参加しましょう。最新情報をキャッチアップできるだけでなく、同じ目標を持つ仲間とのネットワークも構築できます。
3. ハンズオンプロジェクトの開始
今日からでも始められるプロジェクト例：
- Jupyter NotebookをDocker化してGitHubで公開
- 個人のGPUマシンでミニKubernetesクラスターを構築
- MLflowを使った実験管理環境の構築
これらのプロジェクトを通して、実践的なスキルを身につけることができます。
【例文あり】履歴書や面接での自己PRも重要
未経験からIT業界を目指す際、「ITのスキルはありません」とだけ伝えるのは避けたほうがよいでしょう。採用するメリットがないと企業側に判断される可能性があるためです。職種関係なく活かせるスキルや、入社前に取得した資格などを積極的にアピールしていきましょう。下記に、例文を紹介します。
プログラマー
【例文】 私の強みは、課題解決能力とコミュニケーション能力です。現在塾講師として働いており、生徒に積極的に話しかけて悩みをヒアリングし、どのような解決策があるか一緒に考えています。
目の前でトラブルが発生した際に、冷静かつ客観的に現状を分析し、最善の対処法を提案していく力は、プログラマーとしても活かせるのではないかと考えております。入社後はコミュニケーション能力を発揮し、チームで協力してひとつずつ成果を積み上げていけるよう努めていく所存です。
システムエンジニア
【例文】 私の強みは、常にチャレンジ精神を持って取り組む姿勢です。現職では、業務での反省点をまとめて次に活かすこと、必要なスキルは積極的に磨くことを心がけております。現在は、スクールに通いながらシステムエンジニアに求められる技術を習得しているところです。学習意欲の高さを活かし、貴社に最大限貢献できるよう努めます。
転職エージェントを活用した準備がおすすめ
未経験からIT業界への転職を成功させるためには、転職エージェントを活用して準備を進める方法をおすすめします。転職エージェントを利用する大きなメリットは、転職希望者の適性や経験に合った企業を紹介してくれる点です。
また転職のプロが志望動機の書き方や面接のアドバイス、転職後のアフターフォローなどをしてくれるサービスもあります。IT業界は専門性が高いため、まったくの未経験者が個人で行う転職活動には限界があるでしょう。これらのサービスは無料で受けられるケースが多いため、うまく活用してみてください。
未経験からIT業界へ転職するメリット
まったくの未経験からIT業界へ転職するとなると、仕事を覚えるのに苦労することもあるでしょう。しかし未経験であっても、IT業界へ転職して得られる利点は十分あります。ここでは、未経験からIT業界へ転職するメリットを2つに分けて紹介します。
在宅勤務など自由度の高い働き方ができる場合も
IT業界の仕事は、基本的にインターネット環境が整っていればパソコンひとつで作業できます。そのため、在宅ワークやノマドワークなど場所を選ばない働き方が実現可能です。
また、個人作業が多い職種であれば周りと勤務時間を合わせる必要がないため、フレックスタイム制を導入している企業もあります。出産や子育てなどライフステージの変化に合わせて自由度の高い働き方を選択できる点は、IT業界へ転職するメリットといえます。
キャリアプランを立てやすい
IT業界で仕事をすると専門的なスキルを身につけられます。そのため、実績を活かして転職したりフリーランスとして独立したりと、キャリアプランを立てるうえでの選択肢が幅広い点は大きなメリットです。またひとつの業種にこだわるのではなく、担当できる業務を次々と広げていくことで年収アップを狙える可能性もあります。将来の目標を立てやすく、仕事に対するやる気にもつながるでしょう。
未経験からIT業界への転職はきつい？知っておきたい注意点
働き方の自由度が高く、専門的なスキルを磨けるIT業界に魅力を感じる方もいるでしょう。しかし、未経験から転職するとなると、大変な点があることも事実です。ここでは、IT業界へ転職したいと考える際に知っておきたい注意点を2つ紹介します。
未経験でも応募できる求人を自分で見つけるのは難しい
転職を希望する企業が決まっている場合は、採用ページから直接アクセスしてみるとよいでしょう。しかし企業の採用サイトは、キャリア採用や新卒採用の求人が多い傾向にあります。未経験からIT業界への転職を目指す場合は、ひとつずつ企業のホームページを検索していくのではなく、転職サイトや転職エージェントを活用する方法がおすすめです。
転職サイトや転職エージェントはインターネット環境さえあればいつでも自由に求人を検索でき、動画や画像も確認できるため企業のイメージが湧きやすいといえます。また転職サイトや転職エージェントは、無料でサービスを利用できる点もメリットです。
人員不足で業務量の負担が大きい可能性がある
IT業界は、人材が不足している企業も少なくありません。ひとりに課せられる業務量が多い企業に転職してしまうと、残業や休日出勤が必要となる可能性もあります。
思った以上に過酷さを感じ、「イメージと違った」「前職のほうがよかった」など後悔してしまうケースもあるでしょう。このような企業に転職しないためには、雇用条件を十分確認する、転職エージェントのキャリアアドバイザーに企業の内情を聞くなどの方法が有用です。
未経験からIT業界を目指す際に気になる疑問を解決
未経験からIT業界への転職を目指すために必要なポイントを理解したものの、細かい疑問が残っている方もいるでしょう。ここでは、副業やアルバイトからIT業界を目指す方法、フリーランスとしての独立やインターン情報などを紹介します。また、学歴が重視されるのかといった点も触れています。
副業やアルバイトから始められる？
未経験でIT業界の副業を始める場合、いきなり仕事を獲得するのは困難です。スクールに通ってスキルを磨いたり、一度IT業界に転職して実績を作ったりしてからのほうがスムーズにいく可能性は高いといえます。また企業のアルバイトであれば未経験でも採用してくれるケースは多々あり、実績作りにも向いています。
フリーランスとして活躍するには？
ITフリーランスは業務の幅が広く、需要も高いと考えられます。しかし未経験からいきなりフリーランスを目指すのは難しく、まずは実績や人脈作りを優先させるとよいでしょう。一度IT業界に転職して専門性を高め、そのスキルを基にフリーランスに転向したほうが、未経験で始めるより安定した収入を得られる可能性は高いといえます。
高卒でもIT業界を目指せる？
IT業界は需要が高く、また学歴より実績を重視する企業もあるため、大学や専門学校を卒業していない方でも採用される可能性は十分にあります。ただし、大卒レベルの数学知識が求められるシステム開発などの業種では、高卒だと採用時に不利になってしまう場合があるため注意が必要です。求人情報の内容をよく確認し、高卒でも応募できる業種を選択したほうが無難です。
未経験でもインターンを受けることは可能？
IT業界のインターンは、未経験でも受けられる可能性はあります。ただしほとんどの企業では、プログラミングなどのスキルを身につけていることが条件となるでしょう。まったくの未経験だと、まずひとつの言語を習得するまでに大幅な時間がかかってしまうためです。未経験でインターンに参加する場合も、独学やスクールである程度の知識は身につけておきましょう。
まとめ
未経験者がIT業界へ転職を目指す際には、具体的な職種や求められるスキル、資格の理解が重要です。また、教育制度が整った企業を選ぶことでスムーズな適応が可能になります。
未経験からIT業界への転職を成功させるには、未経験者を募集している求人を探すことが欠かせません。その際には、IT業界の転職事情に精通している転職エージェントが役立ちます。
マイナビITエージェントでは、専任のキャリアアドバイザーが未経験者を募集しているIT求人を紹介します。応募書類の添削や面接対策など転職を成功に導くサポートも充実しているため、未経験からIT業界を目指したいとお考えの方は、お気軽にご相談ください。