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です。研究で生まれたモデルを実用的なシステムに仕上げる橋渡し役を担います。
年収レンジ
550〜1,500万円
平均年収
820万円
MLエンジニア（機械学習エンジニア）の年収の実態と年収を上げる方法
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』はあくまで目安です。実際の水準は、下記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値でご確認ください。
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 Engineer | 1,200〜2,000万円 |
※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 → |
| KDDI | 1018万円 | 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もとづく「全社平均年収」です（職種・経験により実額は変動します）。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【有価証券報告書25社】 では、年収の高い順に一覧でご確認いただけます。
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、高年収を目指しやすくなります
- ◆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）の経験が評価されます
- ◆ソフトウェアエンジニアリング力（設計・テスト・CI/CD）が年収の土台になります
- ◆本番システムでの精度・コスト・速度の改善実績が、年収交渉の有力な材料になります
※年収レンジは求人媒体等の調査にもとづく目安であり、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
ジュニアMLエンジニア
モデルのデプロイ補助、データパイプライン構築
MLエンジニア
エンドツーエンドのMLシステム構築
シニアMLエンジニア
MLアーキテクチャ設計、パフォーマンス最適化
Staff / Principal ML Engineer
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）を目指す方法と転職の進め方
- 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
機械学習の理論と、PyTorch等での実装スキルを身につける
- 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
ソフトウェアエンジニア（SWE）からMLエンジニアへ転向する方法が一般的
- 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
出社・モデルの本番メトリクス確認
MLプラットフォームチームのスタンドアップ
推論パイプラインのパフォーマンス改善
昼食
A/Bテスト基盤の設計・実装
研究チームとの新モデル受け入れMTG
モデルのコンテナ化・CI/CDパイプライン構築
ドキュメント更新・PRレビュー
退社
おすすめ転職エージェント
MLエンジニア（機械学習エンジニア）への転職実績と求人数をもとに選定しています。
レバテックキャリア
ITエンジニア・クリエイター専門の転職エージェント
AI求人数
未公表
年収UP
未公表
Geekly
IT・Web・ゲーム業界特化の転職エージェント
AI求人数
未公表
年収UP
未公表
ウィルオブテック
2名体制サポートで年収1,000万超を実現
AI求人数
未公表
年収UP
未公表
ビズリーチ
ハイクラスAI人材のスカウト型転職
AI求人数
未公表
年収UP
未公表
テックゴー
ITエンジニア・ITコンサル特化で、AI・機械学習（LLM）エンジニアの求人も扱う、年収交渉に強い転職エージェント
AI求人数
507件
年収UP
+144万円
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。平均値は目安としてご参照いただき、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もあわせてご確認ください。MLOpsまで担える人材は希少で、高年収を目指しやすい傾向があります。
Q.AIエンジニアとMLエンジニアの違いは何ですか？+
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可能ですか？+
A.非常に相性のよ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の知識を加える形となります。Courseraやfast.aiで基礎を学び、Kaggleで実践力を示す方法が一般的です。
Q.年収が最も高いAI関連職種は何ですか？+
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とMLの両方の知識を持つ人材の希少性が、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
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