職種別ガイド需要: 急上昇中成長率 +22%
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
1
1-2年目
450〜600万円ジュニアMLOpsエンジニア
既存パイプラインの運用・改善
2
3-5年目
600〜900万円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
3
5-8年目
800〜1,100万円シニアMLOps
全社ML基盤のアーキテクチャ設計
4
8年目〜
1,000〜1,400万円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
09:30
出社・パイプラインのアラート確認
10:00
チームスタンドアップ
10:30
学習パイプラインの最適化（GPU利用効率改善）
12:00
昼食
13:00
モデルモニタリングダッシュボードの開発
14:30
データエンジニアとのデータパイプライン連携MTG
15:30
Terraform でインフラ変更のPR作成
17:00
CIパイプラインのデバッグ
18:00
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。
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