MLOpsエンジニア
MLOps Engineer
機械学習の運用基盤を構築・管理するエンジニアです。モデルの学習・デプロイ・モニタリングのパイプラインを自動化し、ML開発の生産性を高めます。
年収レンジ
500〜1,200万円
平均年収
750万円
必須・推奨スキル一覧
| スキル | レベル | 概要 |
|---|---|---|
| Python | 必須 | パイプライン構築・スクリプト開発 |
| Docker / Kubernetes | 必須 | コンテナ管理・オーケストレーション |
| CI/CD | 必須 | GitHub Actions/Jenkins/ArgoCD等 |
| クラウド (AWS/GCP/Azure) | 必須 | SageMaker/Vertex AI/Azure ML |
| MLflow / Kubeflow | 推奨 | MLパイプラインフレームワーク |
| Terraform / IaC | 推奨 | インフラのコード管理 |
キャリアパス・タイムライン
ジュニアMLOpsエンジニア
既存パイプラインの運用・改善
MLOpsエンジニア
MLパイプライン設計・構築、モニタリング基盤
シニアMLOps
全社ML基盤のアーキテクチャ設計
ML Platform Lead
MLプラットフォーム戦略、チームビルディング
1日のスケジュール
出社・パイプラインのアラート確認
チームスタンドアップ
学習パイプラインの最適化（GPU利用効率改善）
昼食
モデルモニタリングダッシュボードの開発
データエンジニアとのデータパイプライン連携MTG
Terraform でインフラ変更のPR作成
CIパイプラインのデバッグ
退社
おすすめ転職エージェント
MLOps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。
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
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ITエンジニア・クリエイター専門の転職エージェント
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IT・Web・ゲーム業界特化の転職エージェント
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転職決定数No.1（公式表記）・非公開求人25万件
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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
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507件
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+144万円
よくある質問
Q.MLOpsエンジニアとDevOpsエンジニアの違いは何ですか？+
A.DevOpsがソフトウェアのCI/CD・インフラ管理を担うのに対し、MLOpsはそれに加えて、モデルの学習・デプロイ・モニタリングというML固有のライフサイクルを管理します。DevOpsの経験者は、MLOpsへスムーズに転職しやすい傾向があります。
Q.インフラエンジニアからMLOpsに転職できますか？+
A.最も相性の良い転職パスの一つです。Docker/Kubernetes/クラウドの知識があれば、MLの基礎知識を加えることで即戦力として評価されます。
この職種に役立つ資格・募集企業
MLOpsエンジニアに役立つ資格
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