AWS / GCP ML Servicesエンジニアの転職・年収ガイド
クラウドML基盤・MLOps構築
550〜1,400万円
2026年4月時点
AWS SageMaker、Google Vertex AI、Azure MLなどのクラウドMLサービスを使ったML基盤の構築・運用スキル。企業のAI導入に不可欠なインフラ面を担う。
市場・需要動向
企業のAI導入が進む中、クラウドML基盤を構築・運用できるエンジニアの需要が急増。AWS/GCPの認定資格保持者には年収プレミアムが付くケースも多い。特にMLOps文脈でのクラウドスキルが重視されています。
主要ライブラリ・ツール
AWS / GCP ML Servicesエンジニアが実務で使うコア技術
AWS SageMaker
AWSのMLプラットフォーム。学習・デプロイ・モニタリングの一気通貫
Google Vertex AI
GCPのMLプラットフォーム。AutoMLからカスタムモデルまで
AWS Bedrock
AWSのLLMサービス。Claude/Titan等の基盤モデルをAPI利用
Terraform
インフラのコード管理（IaC）。ML環境の再現性確保
MLflow
ML実験管理。モデルの追跡・バージョニング・レジストリ
AWS / GCP ML Servicesからのキャリアパス
このスキルを身に付けた後に目指せる職種
学習ロードマップ
AWS / GCP ML Servicesをゼロから実務レベルに引き上げるステップ
クラウド基礎
1-2ヶ月AWS/GCPの基本サービス（EC2/S3/IAM等）。無料枠で実践
コンテナ技術
1ヶ月Docker/Kubernetes。MLモデルのコンテナ化
ML基盤サービス
2-3ヶ月SageMaker/Vertex AIでの学習・デプロイパイプライン構築
認定資格
1-2ヶ月AWS ML Specialty/GCP Professional ML Engineerの取得
AWS / GCP ML Services転職におすすめのエージェント
AWS / GCP ML Services求人に強い転職エージェントを厳選
よくある質問
AWS / GCP ML Services転職についての疑問に答えます
Q1.AWSとGCPどちらを学ぶべき？↓
A.求人数ではAWSが約60%のシェアで優位です。ただしML領域に限ればGCP（Vertex AI、BigQuery ML）も非常に強い。まずAWSを押さえ、余裕があればGCPも学ぶのがベストです。
Q2.インフラエンジニアからの転職は有利？↓
A.非常に有利です。AWS/GCPの基礎知識、Docker/K8s、ネットワーク・セキュリティの知識はそのまま活かせます。MLの基礎知識を追加するだけで即戦力です。
Q3.認定資格は転職に有利？↓
A.AWS ML SpecialtyやGCP Professional ML Engineerの認定は、書類選考の通過率を上げる効果があります。特に年収600万円以上の求人では資格保持者を優遇する企業が増えています。
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