生成AIエンジニア
Generative AI Engineer
大規模言語モデル(LLM)や画像生成モデルを活用し、RAGやAIエージェント、生成AIプロダクトを開発するエンジニア。2024年以降、最も需要が伸びている職種。
年収レンジ
600〜1,800万円
平均年収
850万円
市場成長率
+30%
必須・推奨スキル一覧
| スキル | レベル | 概要 |
|---|---|---|
| Python | 必須 | LLMアプリ開発の主要言語 |
| LLM / Transformer | 必須 | GPT・Claude等のAPI活用、ファインチューニング |
| LangChain / RAG | 必須 | 検索拡張生成・AIエージェントの構築 |
| ベクトルDB | 推奨 | Pinecone・pgvector等で埋め込み検索を実装 |
| プロンプトエンジニアリング | 推奨 | 出力品質を高める設計・評価 |
| クラウド (AWS/GCP/Azure) | あると有利 | LLM基盤の構築・デプロイ |
キャリアパス・タイムライン
ジュニア生成AIエンジニア
プロンプト設計、RAGの実装補助、検証
生成AIエンジニア
AIエージェント設計、LLMアプリ開発、評価基盤構築
リード/AIプロダクトTech Lead
アーキテクチャ設計、チーム統括、技術選定
1日のスケジュール
出社・Slack確認、生成結果の評価ログをチェック
スタンドアップで進捗共有
RAGパイプラインの改善(チャンク分割・検索精度調整)
昼食、最新のLLM論文・リリースをチェック
プロンプトの評価・A/Bテスト
プロダクトチームと仕様すり合わせ
AIエージェントのツール実装・コードレビュー
コスト・レイテンシの計測と最適化
退社
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よくある質問
Q.生成AIエンジニアに数学は必須ですか？+
A.研究寄りでなければ、深い数学よりもLLMのAPI活用・RAG構築・プロンプト設計などの実装力が重視される傾向です。ただしモデルの挙動理解には基礎知識があると有利です。
Q.未経験から生成AIエンジニアになれますか？+
A.可能です。PythonとLLMのAPI活用、LangChain等でのRAG構築を学び、AIエージェントやチャットボットなどのポートフォリオを作れば、ポテンシャル採用の道があります。
Q.将来性はありますか？+
A.生成AIは企業導入が急速に進んでおり、当面は高い需要が続くと見られます。RAGやAIエージェントの実装経験は市場価値が高い領域です。
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