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職種別ガイド需要: 非常に高い成長率 +18%

MLエンジニア(機械学習エンジニア)

Machine Learning Engineer

機械学習モデルを本番環境で安定稼働させるエンジニアリングに特化した職種。研究で生まれたモデルを実用的なシステムに仕上げるブリッジ役。

年収レンジ

550〜1,500万円

平均年収

820万円

市場成長率

+18%

MLエンジニア(機械学習エンジニア)の年収の実態と上げ方

MLエンジニア(機械学習エンジニア)の年収は約550〜1,500万円と幅が広く、モデル開発・MLOps・大規模データ処理など担当領域や、企業規模・フェーズによって変わります。『平均820万円』はあくまで目安で、実際は下の経験年数別レンジや、各企業が有価証券報告書で開示する実データで確認するのが確実です。

MLエンジニア(機械学習エンジニア)の年収の目安(経験年数別)

経験年数役割の目安年収の目安
1-2年目ジュニアMLエンジニア450〜650万円
3-5年目MLエンジニア650〜1,000万円
5-8年目シニアMLエンジニア900〜1,300万円
8年目〜Staff / Principal ML Engineer1,200〜2,000万円

※経験年数・担当領域・企業規模により変動します。上記は求人動向をもとにした目安です。

主要企業の平均年収(有価証券報告書の公式値)

企業全社平均年収
キーエンス2039万円年収詳細 →
野村総合研究所(NRI)1322万円年収詳細 →
ソニー1155万円年収詳細 →
NTT(日本電信電話)1056万円年収詳細 →
KDDI1018万円年収詳細 →
トヨタ自動車983万円年収詳細 →

※各社の有価証券報告書に基づく「全社平均年収」です(職種・経験により実額は変動)。MLエンジニア(機械学習エンジニア)を含むAI/エンジニア職の企業別年収は各社ページでご確認いただけます。

▶ AIエンジニアの年収が高い企業ランキング【有報25社】 で年収の高い順に一覧できます。

実際の企業の年収を確認する(有価証券報告書の公式データ)

年収を上げるためのポイント

  • モデル開発だけでなくMLOps(学習〜運用の自動化)まで担えると希少性が高く高年収を狙いやすい
  • 大規模データ処理・分散学習・推論の最適化(レイテンシ改善)の経験が評価される
  • ソフトウェアエンジニアリング力(設計・テスト・CI/CD)が年収の土台になる
  • 本番システムでの精度・コスト・速度の改善実績が、年収交渉の強い材料になる

※年収レンジは求人媒体等の調査に基づく目安で、経験・スキル・企業により変動します。企業別の実額は有価証券報告書の開示値でご確認ください。

必須・推奨スキル一覧

スキルレベル概要
Python必須ML実装の主要言語
PyTorch / TensorFlow必須モデル実装・最適化
ソフトウェアエンジニアリング必須設計パターン、テスト、CI/CD
クラウド (AWS/GCP/Azure)必須MLサービスの構築・運用
Docker / Kubernetes必須コンテナオーケストレーション
分散処理 (Spark等)推奨大規模データ処理基盤

キャリアパス・タイムライン

1
1-2年目

ジュニアMLエンジニア

450〜650万円

モデルのデプロイ補助、データパイプライン構築

2
3-5年目

MLエンジニア

650〜1,000万円

エンドツーエンドのMLシステム構築

3
5-8年目

シニアMLエンジニア

900〜1,300万円

MLアーキテクチャ設計、パフォーマンス最適化

4
8年目〜

Staff / Principal ML Engineer

1,200〜2,000万円

全社ML基盤戦略、技術ビジョン策定

未経験からMLエンジニア(機械学習エンジニア)になるには・転職の進め方

  1. 1

    ソフトウェアエンジニアリング(Python・設計・テスト)を固める

  2. 2

    機械学習の理論と、PyTorch等での実装スキルを身につける

  3. 3

    データ基盤・MLOps(学習パイプライン・推論API)の構築に触れる

  4. 4

    ソフトウェアエンジニア(SWE)からMLエンジニアへの転向は王道ルート

  5. 5

    AI・機械学習に強い転職エージェントで、求人と想定年収を複数社で確認する

1日のスケジュール

09:30

出社・モデルの本番メトリクス確認

10:00

MLプラットフォームチームのスタンドアップ

10:30

推論パイプラインのパフォーマンス改善

12:00

昼食

13:00

A/Bテスト基盤の設計・実装

15:00

研究チームとの新モデル受け入れMTG

16:00

モデルのコンテナ化・CI/CDパイプライン構築

17:30

ドキュメント更新・PRレビュー

18:00

退社

よくある質問

Q.MLエンジニアの年収はどのくらいですか?+

A.求人媒体の調査では約550〜1,500万円と幅が広く、モデル開発・MLOps・大規模データ処理など担当領域や経験、企業規模で変わります。平均は目安に留め、経験年数別のレンジや各企業の有価証券報告書の開示値で確認するのが確実です。MLOpsまで担える人材は希少で高年収を狙いやすい傾向です。

Q.AIエンジニアとMLエンジニアの違いは?+

A.AIエンジニアはモデルの研究・開発により近く、MLエンジニアはモデルの本番化・システム化により近い立場です。MLエンジニアはソフトウェアエンジニアリングスキルが特に重要です。

Q.SWE(ソフトウェアエンジニア)からMLエンジニアへの転職は?+

A.非常に相性が良いキャリアパスです。SWEとしてのコーディング力・システム設計力に、ML知識を追加するイメージ。Courseraやfast.aiで基礎を学び、Kaggleで実践力を証明するルートが一般的です。

Q.年収が最も高いAI関連職種は?+

A.MLエンジニアは平均年収820万円とAI関連職種の中でもトップクラスです。ソフトウェアエンジニアリング×ML知識の希少性が高い年収につながっています。

この職種に役立つ資格・募集企業

MLエンジニア(機械学習エンジニア)に役立つ資格

MLエンジニア(機械学習エンジニア)で押さえたい用語(用語集で予習)

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