こんにちは、いつも動画を観ています。
30歳で国立大学の情報学部計算機科学プログラムに入学してその大学で修士を取りつつ大学生のうちに英会話スクールに通って英語力をつけたらアメリカのニューラリンクやフィギュアAIなどに採用していただけるでしょうか？
卒業する時点で36歳になってしまうので就職できるか不安です。
機械学習エンジニアかセキュリティエンジニアになりたいと思っています。
最初は日本の企業で数年働いて経験を積むべきでしょうか？
まとまりのない文章で申し訳ないですが、回答していただければ幸いです。

Question

酒井潤 · Accepted Answer

個人的には、36歳で卒業すること自体を一番の心配にする必要はないと思います。ただ、 ⁠Neuralinkや ⁠Figure AIのような会社は世界中から非常に強いエンジニアが集まる会社なので、「情報系の修士＋英語ができる」だけで採用されると考えるのは少し難しいと思います。Figureも現在、AIやエンジニアリング人材を積極的に募集していますし、Neuralinkも幅広い工学・科学分野の人材を募集しています。

もし私だったら、大学に入った段階から「卒業後に就職するための勉強」ではなく、「6年間で世界レベルの専門性を一つ作る」と考えます。

機械学習を選ぶのであれば、数学やCSの基礎をしっかりやった上で、研究室で研究し、論文やOSS、インターンなど外から評価できる実績を作りたいです。特にFigureは現在、Vision-Language-Actionモデルを使って知覚・推論・ロボット制御を統合するような領域に取り組んでいます。  NeuralinkもBCIだけではなく、チップ、信号処理、ソフトウェア、ロボティクスなどかなり学際的です。

また、英会話スクールに通うのも良いですが、私なら大学の途中から英語で技術を使う環境を作ります。英語で論文を読み、GitHubで海外の人とやり取りし、海外インターンにも応募する、といった形です。英語そのものを勉強するより、「英語でコンピュータサイエンスをやる」方が実際の仕事には近いです。

卒業後については、最初からアメリカのトップ企業に応募して良いと思います。そこで採用されれば、日本で数年働いてから行く必要はありません。

ただ、採用されなかった場合に、日本の強いAI・ロボティクス・セキュリティ企業などで数年実務経験を積んで再挑戦するのも十分現実的です。むしろ「36歳だから急いでアメリカへ行かなければ」と焦るより、どこで世界に通用する経験を積めるかを優先した方が良いと思います。

30歳から大学へ入り直すのであれば、その6年間はかなり大きな投資になります。だからこそ、単に卒業資格を取る6年間にはせず、研究、インターン、英語、OSSなども含めて徹底的に使った方が良いです。

36歳という年齢よりも、36歳になったときに「何ができて、何を作って、どんな成果を出してきた人なのか」の方が重要だと私は思います。