データサイエンティスト / MLエンジニアのキャリア#
Tip
機械学習エンジニアが目指すキャリアパスとその実話 / My Journey to Become a ML Engineer - Speaker Deck
MLエンジニアに必要なもの
アプリを作るスキル
インフラを構築・運用するスキル
ビジネススキル（すごく大事）
要件を企画・言語化して推進するスキル
「使えるデータがあればできます」では仕事は無理。データを探したり作るところから提案できなくてはならない。
参考 - エンジニアのキャリアパス#
技術を深める方向：テックリード、スペシャリスト、IC（Individual Contributor）
特定の領域で「この人に聞けば分かる」と言われる存在になる。アーキテクチャの意思決定を任される。難しい技術的課題を解決する。（※ICは部下を持たない）
事業に近づく方向：プロダクトマネージャー、ビジネスサイドとの橋渡し役
「何を作るか」を決める側に回る。技術とビジネスの両方を理解し、最適な解を見つける。
人を率いる方向：エンジニアリングマネージャー（EM）
チームの生産性を最大化する。メンバーの成長を支援する。採用や評価といった組織課題に向き合う。