学部ｘ職種=仕事で生きていること【理工学部出身×AIエンジニア編】

大学では電気電子工学を専攻し、数学や物理を中心に学習してきました。 直接AIやプログラミングに関係ない知識でも、「答えに向かって道筋を作る論理的思考」が仕事で生きています。 卒業研究ではサーモカメラを使った検知システムをPythonで作成した経験が、今の業務に直結しています。

入社当時はアナログ回路設計を希望していました。導入研修でAIに触れ、「アナログは難しいけど、AIはワクワクする」と、志望が変化しました。

配属は本人の希望と研修講師など第三者視点での適性評価も踏まえて決定されます。
「やってみたら向いていた」という可能性を逃さず挑戦できる環境です。

育成は、導入研修（6カ月）から配属後研修（6カ月）という二段階構成です。この期間で、基礎知識から応用、そして実務スキルまでを段階的に身につけられました。
配属後も、「分からないときはすぐ相談」できる雰囲気があり、先輩方は本当に優しく教えてくれます。自己学習は、YouTube教材などを活用し、「手を動かしながら」進めることを意識していました。

車載デバイス向け障害物検知AIの実装を担当しています。
現在は先輩と2名体制でプロジェクトに参加し、主に以下を担当しています。
・AIモデルの精度・速度評価
・C言語／Pythonによるアプリケーション開発
・Linux環境での実装作業

少しのパラメータ変更で評価結果が大きく変わる奥深さがAIの面白いところで、仕事のやりがいにつながっています。

新機能追加で、既存機能にエラーを発生させてしまい、影響範囲の確認の重要性を学びました。
新機能を追加した際、既存の仕様に干渉していることに気づかず、レビュー中にエラーが発覚したことがあります。それ以来、「追加機能は既存にも影響する」ということを痛感し、機能追加後は必ず既存のテストも全て確認するように徹底しました。
上司からの「鳥の目（全体）・虫の目（細部）・魚の目（流れ）で資料を見よ」という助言も印象的で、多角的な視点の切り替えが成果につながると実感しました。

時間の経過とともに担当範囲が増えており、少しずつ独り立ちに近づいている実感があります。技術力とプロジェクト推進力を高め、数年後には先輩に頼ることなく、開発の核となってプロジェクトをリードできるようになるのが目標です。

この業界は「習うより慣れろ」の部分が大きいです。研修制度と現場サポートが充実しているので、知識ゼロでも大丈夫です！
学生時代にやっておくと良いことは、以下の3つです。
・希望職種の基礎知識の習得
・先輩・後輩との付き合い方などコミュニケーション経験
・友達との時間を思い切り楽しむ！（視野を広げる）