製品を作る
- バックエンド
- フロントエンド
AI Application Engineer
AIアプリケーションエンジニア
既存のAIモデルを、利用者が使う製品の機能として設計し、本番で運用する。
AIエンジニア・FDE・MLエンジニアなど8職種
エンジニアのための、
AI職種への転職ガイド
AIエンジニア・FDEなど8職種の仕事内容と、公開求人の給与・必須経験を比べられます。今の開発経験がどの職種につながるかも確かめられます。
まずは、仕事の違いを見てみる公式の求人例から整理登録なしで使える
経験から探す
実務で経験した分野を選ぶと、
つながる職種の線が残ります
実務で経験した分野を、一つ選んでください。
- FDE顧客に届ける
- AIアプリケーションエンジニア製品を作る
- エージェント実行基盤エンジニア基盤を支える
- AIプラットフォームエンジニア基盤を支える
- データエンジニア基盤を支える
- MLエンジニア製品を作る
- GTMエンジニア事業を伸ばす
- AI評価エンジニア品質を高める
線は、各職種の経験の接点のうち先頭の2つを結んでいます。フロントエンド・機械学習・生成AIの接点は、各職種のページで確認できます。
9つの経験を整理 / 入力内容は送信されません
02 — 職種を知る
職種の一覧
AI関連の8職種
製品を作る・基盤を支える・顧客に届けるなど、役割ごとに並べています。
製品を作る
- 機械学習
- データ
Machine Learning Engineer
MLエンジニア
機械学習モデルを作り、製品の中で動かし続けるところまでを担う。
顧客に届ける
- 顧客導入
- バックエンド
Forward Deployed Engineer
FDE
顧客の課題整理から設計、実装、本番導入、運用までを近い距離で担う。
基盤を支える
- クラウド
- バックエンド
AI Platform Engineer
AIプラットフォームエンジニア
AI機能の推論、評価、監視、コスト管理を共通基盤として設計・運用する。
基盤を支える
- データ
- クラウド
Data Engineer
データエンジニア
データを集めて整える基盤を作り、分析とAIが使えるデータを届ける。
基盤を支える
- バックエンド
- クラウド
Agent Harness Engineer
エージェント実行基盤エンジニア
AIエージェントの実行、状態、記憶、ツール利用、安全性を制御する共通基盤を作る。
品質を高める
- 品質
- 機械学習
AI Evaluation Scientist
AI評価エンジニア
AIの回答や行動を測り、品質と安全性を継続的に検証する仕組みを作る。
事業を伸ばす
- 事業成長
- データ
Go-to-Market Engineer
GTMエンジニア
営業・マーケティングのデータと自動化を使い、収益活動を動く仕組みに変える。
- 01
仕事内容を比べる
必要な技術だけでなく、顧客との関わりや評価される成果も知る。
- 02
経験を棚卸しする
実務で取り組んだことと、学習中のことを分けて整理する。
- 03
応募前の準備を決める
伝えられる実績、補う経験、面談で確認することを持ち帰る。
経験チェック9つの経験を、
自分の経験を整理する