年収1000万超!?アメリカのITエンジニア・SEの職種・キャリアを紹介!

 

御質問者様
御質問者様

IT系で年収1000万円を狙える職種ってあるの?

ヤワラ
ヤワラ

それなら、IT大国アメリカのITエンジニアの職種が参考になるかもしれません!

 

米Indeedで「The Best Jobs in the United States: 2018」の発表がありましたが、その中にIT系の職種が複数含まれていました!それも、年収1000万円以上です!

アメリカのITエンジニアの平均年収は1200万円もありますが、その理由の1つは彼らの専門性やスキルの高さです。

また、「SEとして働いているけど、専門性が無い」と思われている方は、ITエンジニアの専門職にはどんな物があるか知ることで、専門性を身に付ける上でのご参考にして頂けると考えます。

 

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フルスタックエンジニア Full stack developer

平均基本給: $111,640

日本ではマルチエンジニアとも呼ばれ、要件定義から運用までを1人で行えるエンジニアの事です。

システム・ソフトウエアの最初から最後まで行える能力が求められるため、IT分野のスキルだけでなく、コミュニケーション能力・折衝能力も必要になります。

少人数の会社、少人数のプロジェクトでは重宝される役所です。

高年収ではありますが、広範なスキルを獲得する必要があるため、勉強も必要です。

 

 

コンピュータービジョンエンジニア Computer vision engineer

平均基本給: $131,297

日本だと画像認識などと言った方が伝わります。

人間の視認能力をコンピュータ化する技術者です。

身近な所では、iPhoneの顔認証などです。

人間の視認能力は非常に高く、それをコンピュータ上で再現するのは極めて困難な作業です。

どういう仕組みで認証させるかや、どの程度までの誤差を許容するかといった落とし所を設定する点に難しさがあります。

 

 

機械学習エンジニア Machine Learning Engineer

平均基本給: $136,241

AIのアルゴリズム開発を行うエンジニアです。

一部、画像認識と重なる部分もあります。

例えば、AIに画像中に「人」がいるかどうかを判断させるためには、「人」とはどういう特徴を持っているかを学習させる必要があります。

そのためには、見る角度・年齢・人種などの複数のパターンのデータを機械に入力し、機械側にどういう特徴があれば人なのかを覚えさせます。

このときに分析するアルゴリズムの実装や、データのパターンの検討を行えるエンジニアを機械学習エンジニアと呼びます。

また、扱うのは画像だけでなく、音声、その他のパターンの予測などもあります。

 

 

データサイエンティスト Data scientist

平均基本給: $132,915

データサイエンティストは、データの収集・解析を行い、その結果から顧客の課題を解決したり、有用な利用法を提案したりする仕事です。

データの収集や解析には、そもそもどの様なデータを集めれば良いか、集めたデータからノイズを除く技法、データの分析スキルが要求されます。

これらの情報系のスキル以外にも、顧客の課題を解決するといったコンサルティングの思考も必要です。

 

 

開発オペレーションマネージャー Development operations engineer

平均基本給: $125,714

”Development operations engineer”には明確な定義はありません。

development は「開発」を意味し、operations は「運用」を意味します。

このため、大まかには、ソフトウエアやシステムの開発と運用の両方のスキルを持ち、両方にとって最適な意思決定をできるエンジニアの事を意味します。

 

 

アジャイルコーチ Agile coach

平均基本給: $120,142

ソフトウエア・システムの開発手法の1つに「アジャイル開発」というものがあります。

通常のプロジェクトでは、「何を作るか」のゴールを明確にしておき進めて行きますが、アジャイル開発では「期間と予算」を明確にしておき、作る物は頻繁な変更があるという前提で開発します。

ゴールが頻繁に変わるため、作成した物になんども変更が加わることになります。

通常の開発では、こうした変更は非常にコストのかかる事であるため「如何に変更に対応しやすくするか」を意識して開発する必要があります。

こうした、通常とは異なるアジャイル開発の思考・技法を教える人の事をアジャイルコーチと呼びます。

 

 

おわりに

ただIT業界でSEとして働いていても、SE自体がふわっとした定義であるため、何かの専門性を高める事はできません。

専門性を高めていくには、自分は**エンジニアだと自称し、その勉強と経験を積んでいく事が必要だと考えます。

 

 

ご参考になりましたら幸いです。

以上

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