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MLOpsエンジニアとは？

MLOpsエンジニアは、機械学習モデルの開発から運用までをつなぐ役割を担うエンジニアです。

研究開発の段階で作られたモデルを、実際のサービスやプロダクトに安定的に組み込み、継続的に改善していくための仕組みづくりが主なミッションです。

従来の「作って終わり」の機械学習では、データ更新や性能劣化への対応が難しいという課題がありました。MLOpsはDevOpsの考え方を機械学習に適用し、モデルの開発・デプロイ・監視・改善を自動化・効率化する専門家として注目されています。

主な業務内容

　・データ収集・前処理パイプラインの設計・運用

　・モデル学習環境の構築（GPU/クラウド活用）

　・学習済みモデルのデプロイ（API化、バッチ処理など）

　・CI/CD for ML（継続的トレーニング、モデル更新）

　・モデルの精度監視・ドリフト検知・再学習

　・ML基盤やワークフロー管理（Kubeflow、MLflowなど）

求められるスキルや知識

　・機械学習の基礎知識：分類・回帰・評価指標（精度、再現率など）

　・プログラミング：Python（scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなど）

　・クラウド/インフラ：AWS（SageMaker）、GCP（Vertex AI）、Azure ML

　・コンテナ/オーケストレーション：Docker、Kubernetes

　・MLOpsツール：MLflow、Kubeflow、Airflow、DVC

　・CI/CDの知識：GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins

　・監視・可観測性：モデルの精度監視、データドリフト検知

　・ソフトスキル：データサイエンティストと開発チームをつなぐコミュニケーション力

向いている人物像

　・データやモデルを「作る」だけでなく「使われ続ける仕組み」に興味がある

　・新しい技術やフレームワークをキャッチアップするのが好き

　・実験と運用の両方に関わりたい

　・チーム横断的に動き、橋渡し役を担うのが得意

キャリアパス

　・機械学習エンジニア：モデリングやアルゴリズム開発に特化

　・SRE（ML専任）：MLシステムの信頼性・可用性を追求

　・データエンジニア：大規模データ基盤の構築・最適化

　・AIプラットフォームエンジニア：社内ML基盤の設計・運用

　・テックリード/アーキテクト：MLOps全体を統括する立場

まとめ

MLOpsエンジニアは、「研究で作られたモデルを実用化し、継続的に価値を生み出す」ための重要なポジションです。

データサイエンス・ソフトウェア開発・クラウドインフラを横断的に学べるため、キャリアの幅が大きく広がります。これからAIが社会に浸透する中で、ますます需要が高まること間違いなしです。