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。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開発の生産性を最大化する。
年収レンジ
500〜1,200万円
平均年収
750万円
市場成長率
+22%
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
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よくある質問
Q.MLOpsエンジニアはDevOpsエンジニアとどう違う？+
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経験者はMLOpsへの転職が非常にスムーズです。
Q.成長率+22%は本当？+
A.経済産業省の調査では、ML基盤エンジニアの求人は前年比22%増と報告されています。企業のAI導入が進む中、モデルを安定運用できるMLOps人材は深刻な不足状態です。
Q.インフラエンジニアからMLOpsに転職できる？+
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の基礎知識を追加するだけで即戦力になれます。
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
MLOpsエンジニアで押さえたい用語（用語集で予習）
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