MLOpsエンジニアの仕事内容と年収について紹介

はじめまして、エンジニアスタイル編集部です！

コラムページでは、ITフリーランスに向けてお役立ち情報を発信します。Twitterではホットな案件を紹介してまいりますので、ぜひフォローをお願いいたします！
本記事が、皆様の参考になれば幸いです。

経験がまだ少ない方にもわかりやすく説明するために、初歩的な内容も記載しております。記事も長いので、実務経験豊富な方は、ぜひ目次から関心のある項目を選択してください。

エンジニアスタイルは、最高単価390万円、国内最大級のITフリーランス・副業案件検索サービスです。MLOpsのフリーランス・副業案件一覧をご覧いただけますのであわせてご確認ください。

MLOpsとは

MLOps（エムエルオプス）は、機械学習の開発から運用までの継続的なプロセスを管理し、効率的に行う方法を指し、機械学習モデルの創造や訓練、実際の運用に至るまでの全体の作業フローを効果的に統合・自動化し、追跡・改善するためのアプローチが含まれます。

MLOpsによって機械学習プロジェクトを効率的に運用でき、モデルの品質・信頼性の向上につながります。データサイエンティストとエンジニア、運用担当者などが協力してプロジェクトを成功させるためには、MLOpsが重要です。

今回の記事では、MLOpsの特徴やMLOpsエンジニアの仕事内容、年収について紹介します。

MLOpsの特徴とは

MLOpsとは「Machine Learning Operations」の略称であり、直訳すると「機械学習の運用」です。MLOpsは機械学習プロジェクトにおいて、モデルの開発やトレーニング、デプロイメント、運用、および改善までのプロセスをまとめて管理します。

なお、MLOpsでは以下の項目が特徴的です。

MLOpsは機械学習プロジェクトのすべての段階をカバーし、モデルの開発から運用、保守までを統合的に管理できます。モデルの品質を確保するために自動テストを活用することで、予測性能やバグ検出が可能です。さらにモデルが本番環境で適切に機能しているかを監視することで予期せぬ問題を検知し、修正する仕組みも揃えています。

MLOpsに自動化を取り入れることで、継続的にデータパイプラインを構築でき、モデル更新も随時可能です。MLOpsの方法に沿って開発・運用することで、効果的なプロジェクト管理ができます。

なお、MLOpsと似た手法にDevOpsがありますが、DevOpsは主にソフトウェアやアプリケーションの開発・運用に焦点を当てており、MLOpsは機械学習プロジェクトに特化した手法である点で異なります。

MLOpsとDevOpsは分野こそ異なるものの、自動化によってタスクの手動実行を減少する点や、継続的なフィードバックを収集することでプロセスやシステムを改善する点などは類似しています。

MLOpsはなぜ必要性とされているのか

MLOpsを欠いた状態では、モデルの運用とメンテナンスが手動で行われるため、エラーや障害が発生しやすくなり、本番環境での安定性に影響を与えます。他にも、モデルの更新や改善に時間がかかったり、手動タスクに時間を費やすことでリソースを浪費してしまったりと、品質やコスト面で悪影響が出る可能性があります。

MLOpsはモデルの全体的なライフサイクルを管理することで、モデルの開発やトレーニング、デプロイメント、運用、および保守を統合化することに焦点を当てます。これにより、モデルの生産性が向上し、ビジネス価値が迅速に実現できます。

また、MLOpsでは自動化を取り入れることで多くの反復作業の時間短縮ができ、開発者とデータサイエンティストの時間とリソースの節約につながります。

MLOpsのメリット

MLOpsの一番のメリットは、迅速なモデルデプロイメントが可能である点です。MLOpsにより、モデルトレーニングから本番環境へのデプロイメントまでのプロセスが自動化され、時間の節約と迅速な価値の提供が実現されます。

次のメリットとして、品質管理と信頼性向上が挙げられます。自動テストやモデルの監視によってモデルの品質や性能を維持し、予測信頼性の向上が可能です。また、継続的な改善が可能で、新しいデータやフィードバックに迅速に適応できます。さらに、MLOpsの概念は効率性と自動化に焦点を当てているため、開発者とデータサイエンティストの負担を軽減し、生産性を向上させます。

さらにMLOpsを取り入れることで、セキュリティとコンプライアンスの遵守も確保され、データセキュリティや法的規制への対応を強化できます。

Googleが提唱するMLOpsのレベルとは

Googleの「MLOps：機械学習における継続的デリバリーと自動化のパイプライン」によると、機械学習モデルを本番環境に適した形に開発するには、以下の工程を推奨しています。

1. データ抽出
2. データ分析
3. データ準備
4. モデルのトレーニング
5. モデルの評価
6. モデルの検証
7. モデルの提供
8. モデルのモニタリング

上記の手順は手動・自動にかかわらず実行可能なプロセスです。

MLOpsのレベルはレベル0〜レベル2まで3種類のレベルに別れており、各レベルを参考にして機械学習プロジェクトの効率性や信頼性の向上を目指します。

それぞれのレベルの段階は、以下の通りです。

• レベル0（手動プロセス）
• レベル1（ML パイプラインの自動化）
• レベル2（CI / CD パイプラインの自動化）

レベル0：手動プロセス

MLOpsのレベル0とは、MLOpsプロセスが不在で、機械学習プロジェクトが非常に未熟な段階を指します。レベル0の状態では、機械学習モデルのトレーニングは完全に手動で行われるのが特徴です。データサイエンティストやエンジニアが自分のローカルマシン上でコードを書き、モデルを訓練し、その後の運用に関するプロセスも手動で実施されます。

また、プロジェクトごとに異なるツールやフレームワークが使用されているため開発者・データサイエンティストそれぞれの協力が難しい状態が発生します

さらにレベル0ではモデルの本番環境へのデプロイも手動で行われており、適切なバージョン管理やテストプロセスが不足しているため、バグやエラーが本番環境に影響を及ぼす可能性が高まります。

つまり、レベル0の状態では機械学習プロジェクトの効率性・信頼性・セキュリティのどれも脆弱であり、プロジェクト成功のために課題が多い段階を指します。

レベル1：ML パイプラインの自動化

MLOpsのレベル1は、初歩的なMLOpsプロセスを取り入れている段階を指します。

レベル1では、標準化されたワークフローが初めて導入されます。例えば、モデルのトレーニングや評価、デプロイメントのプロセスが文書化され、チーム内で共通のステップとベストプラクティスが確立されます。また、モデルやコードのバージョン管理が導入されることで、開発者はコードとモデルをトラッキングし、異なるバージョンを比較できるようになります。

なお、レベル1では一部の自動化が導入され始めます。例えば、モデルの訓練プロセスがスクリプトによって自動化され、モデルのパフォーマンスを測るために使用される数値データ（パフォーマンスメトリクス）が記録されるようになります。

モデルのトレーニング後は単体テストや統合テストが導入され、モデルの品質を確保します。デプロイ前には、テスト環境での検証も行われます。

そして本番環境へのモデルのデプロイメントが一部自動化され、新しいモデルのリリースがより効率的に行われるようになります。モデルの監視も初歩的に導入され、性能や予測結果に異常がある場合には、アラートが発生する仕組みが採用されます。

つまり、MLOpsのレベル1ではプロセスの初歩的な標準化と自動化が行われますが、まだ成熟段階ではない状態を指します。レベル0と比べてプロジェクトの信頼性は向上し、エラーは減少するものの、さらなる自動化や改善が必要です。

MLOps レベル 2: CI / CD パイプラインの自動化

MLOpsのレベル2であるCI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）パイプラインの自動化は、機械学習プロジェクトの自動化の更なる進展を示します。

CI/CDパイプラインでは、新しいデータが入力されると、モデルの自動ビルドとトレーニングが実行されます。トレーニングジョブはコミットまたはデータ更新をトリガーとして自動的に実行され、モデルの最新バージョンが生成されます。

また、CI/CDパイプラインには、テストの目的・条件が似ている複数のテストケースを一括りにした「テストスイート」の自動化が含まれており、モデルの性能や品質を自動的に評価します。結果に応じて、パイプラインがモデルの受け入れ・却下の決定を自動化できます。

新しいモデルのデプロイメントも、CI/CDパイプラインを介して自動化されます。デプロイメントプロセスは、本番環境でのモデルの更新を自動的に実施し、デプロイが失敗した場合には自動的にロールバックされます。

CI/CDパイプラインは、モデルの本番環境での監視も自動化することで、モデルの動作に問題が発生した場合にアラートを生成します。パフォーマンスの低下や異常な挙動が検出されると、運用チームに通知される仕組みです。また、パイプラインは、トラフィックの変動に対応してモデルのスケーリングを自動化できます。

つまり、CI/CDパイプラインの自動化により、モデルの開発から本番環境での運用までのプロセスが効率的に行われ、人的エラーや手動プロセスによるリスクがレベル1よりも軽減されます。

MLOpsエンジニアとは

MLOpsエンジニアは、機械学習プロジェクトを成功に導く役割を果たすエンジニアです。

主な仕事内容には、データの前処理やモデルのトレーニング、デプロイメント、監視、トラブルシューティング、モデルの改善などが含まれます。MLOpsエンジニアは、機械学習モデルを効果的に運用し、ビジネス価値を最大化するために必要な技術スキルとプロセス管理スキルを結集する役割を担っています。

また、MLOpsエンジニアに必要なスキルは機械学習の基礎知識以外にPythonなどのプログラミングスキル、ツールとフレームワークの知識、データベース管理、CI/CDパイプラインの設計経験、クラウドプラットフォームの利用経験が含まれます。また、コミュニケーション能力やチームでの協力も重要です。

つまり、MLOpsエンジニアは、機械学習モデルの効率的な運用を実現することで、ビジネス価値を最大化する役割を果たしてます。

ここでは、MLOpsエンジニアの仕事内容や必要なスキルについて深掘りして説明します。

MLOpsエンジニアの仕事内容

MLOpsエンジニアの主な仕事内容は、データの前処理から始まり、機械学習モデルのトレーニングに使用するための特徴量を設計・作成・および変換する「特徴量エンジニアリング」、モデルのトレーニングと調整、ハイパーパラメータの調整など、モデル開発のサポートを行います。また、クラウドプラットフォームやオンプレミス環境で必要な計算リソースやインフラストラクチャを設計・構築し、モデルを効率的にトレーニングします。

MLOpsエンジニアはデプロイメントプロセスも担当しており、モデルを本番環境にデプロイし、適切に機能するように監視とメンテナンスを行います。また、障害対応やパフォーマンスの最適化もMLOpsエンジニの担当です。MLOpsパイプラインを自動化してモデルのトレーニング、テストなどのプロセスを効率化し、プロジェクトの効率性を向上させます。

MLOpsエンジニアはセキュリティとコンプライアンスにも注意を払う必要があり、データのセキュリティやプライバシー規制に従います。最終的に、モデルの監視やトラブルシューティング、パフォーマンスの最適化を通じて、ビジネス価値の最大化に貢献しています。

MLOpsエンジニアに必要なスキルは？

MLOpsエンジニアに必要なスキルは以下の5点です。

• 機械学習の基礎知識
• Jupyter Notebook(またはJupyterLab)の基礎知識
• 機械学習基盤の構築経験
• 機械学習ライブラリの活用経験
• クラウドサービスの活用（AWS / Azure / GCP）

MLOpsエンジニアは機械学習プロジェクトの成功に向けて、テクニカルな専門知識とプロジェクト管理能力を組み合わせ、モデルのトレーニングから運用までのプロセスを管理するため、幅広いスキルが必要です。

次に、それぞれのスキルが必要な理由を説明します。

機械学習の基礎知識

MLOpsエンジニアに機械学習の基礎知識が必要な理由は、彼らは機械学習モデルの開発プロセスを理解する必要があるからです。これにはデータの前処理、特徴エンジニアリング、モデル選定・トレーニング・評価などが含まれます。

基本的な機械学習アルゴリズムやディープラーニングの概念を理解することで、モデルの開発段階で適切な意思決定が可能です。さらに、モデルの性能評価が重要で、機械学習モデルの評価指標や過学習の防止方法などを理解することで、モデルの品質を確保し、ビジネスに価値を提供できます。

また、機械学習モデルはデータに依存しているため、MLOpsエンジニアはデータの収集やクリーニング、整形のプロセスを担当し、問題を特定して修正する必要があります。機械学習の基礎知識を持つことで、モデルのトラブルシューティングや最適化に役立ちます。エラーメッセージの理解やハイパーパラメータの調整など、モデルの運用段階での問題解決に役立ちます。

Jupyter Notebook(またはJupyterLab)の基礎知識

Jupyter Notebook・JupyterLabは、データ分析や機械学習のプロジェクトで広く使用されるオープンソースの対話型コンピューティング環境です。

Jupyter Notebook・JupyterLabのようなツールは、データサイエンティストや機械学習エンジニアの中で、データの探索・実験・視覚化など、さまざまな作業に広く使用されています。コードとその結果をわかりやすく共有できるため、データ関連のプロジェクトにおいて非常に重要なツールです。

MLOpsエンジニアがデータサイエンティストやエンジニアと協力する場合、Jupyterを使ってデータの前処理、特徴エンジニアリング、モデル評価などのタスクを理解しサポートする必要があるため、データサイエンスや機械学習プロジェクトで幅広く使用される統合開発環境（IDE）であるJupyterの知識が必要です。

Jupyterはコードと説明を統合するのに役立つため、プロジェクトの透明性を高め、チームとのコミュニケーションの向上に役立ちます。MLOpsエンジニアがJupyterを理解し、適切に使用することで、プロジェクトの進捗状況や問題点を迅速に把握できます。

さらに、Jupyterはノートブックとして保存できるため、実行結果やグラフ、説明を含むドキュメントとしての役割を果たしており、モデルのトラッキングやプロジェクトの文書化に不可欠です。

つまり、MLOpsエンジニアにJupyterの基本知識があると、データサイエンティストやエンジニアとの協力や、プロジェクトの成功に大きく役立ちます。

機械学習基盤の構築経験

MLOpsエンジニアには機械学習基盤の構築経験が必要です。なぜなら、機械学習プロジェクトはデータ収集、前処理、モデルトレーニング、デプロイメント、監視など、多くの段階から成り立っており、これらを効果的に統合・自動化する基盤が不可欠であるためです。

機械学習基盤の構築経験により、データパイプラインの設計やツールの選定、セキュリティの確保、運用の効率化などのスキルが磨かれます。

データパイプラインを設計するスキルがあると、データの収集や前処理、変換など効率的な管理が可能です。また、機械学習プロジェクトに適したツールツールを選ぶことで、プロジェクトの効率性や生産性が向上します。そしてデータとモデルのセキュリティを強化することで、データ漏洩や不正アクセスから保護できます。

つまり、機械学習基盤の構築経験が多いほど、統合的かつ効率的なMLOpsプロセスの構築が可能になります。

機械学習ライブラリの活用経験

MLOpsエンジニアに機械学習ライブラリの活用経験が必要な理由は。モデルの開発やトレーニング、評価に不可欠であるためです。

エンジニアはライブラリを活用してデータの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル選定、ハイパーパラメータの調整などを効率的に実行します。ライブラリの活用経験が多いほど、適材適所で使用するライブラリが分かるため、効率的な開発が可能です。

例えば以下の機械学習ライブラリが、頻繁に使用されます。

機械学習ライブラリは多くのモデルアーキテクチャやアルゴリズムを提供しているため、エンジニアはプロジェクトの要件に合わせて最適なモデルを選択できます。適切なモデルの選定は、モデルの予測性能や運用性に大きな影響を与えます。

また。機械学習ライブラリは、モデルの評価と品質管理にも役立ちます。エンジニアは評価指標や交差検証を活用してモデルの性能を測定し、過学習やバイアスなどの問題を特定することでモデルの品質が向上します。

機械学習ライブラリの活用経験はモデルの運用段階でも重要で、モデルのデプロイメントや監視、メンテナンスにおいて、ライブラリはエンジニアにとってモデルの動作を理解し、トラブルシューティングや最適化に役立つ道具となります。

つまり、機械学習ライブラリの経験は、MLOpsエンジニアにとってプロジェクトの成功と効率的な運用に不可欠です。

クラウドサービスの活用（AWS / Azure / GCP）

AWS、Azure、GCPなどのクラウドプラットフォームは、機械学習プロジェクトに必要な計算リソースやストレージ、データベースなどを提供しています。クラウドサービスを効果的に利用することで、モデルトレーニングやデータ処理をスケーラブルに実行可能です。

クラウドプラットフォームはデータのストレージやセキュリティについてさまざまなサービスを提供しており、データの安全な保管とアクセスを確保してくれます。

また、機械学習モデルのデプロイメントと運用にも、クラウドプラットフォームは欠かせません。モデルのサーバーレスデプロイメントやコンテナ化、自動スケーリングなどの機能も提供しているため、エンジニアは本番環境でのモデルの安定した動作を確保できます。

クラウドサービスの利用は、チームの共同作業にもメリットをもたらします。分散したチームがリソースにアクセスすることで、プロジェクトの進行状況を容易に共有可能です。クラウドサービスのスキルは、MLOpsエンジニアにとって、プロジェクトの効率性やセキュリティ、共有のしやすさなど多くの側面で必要なスキルです。

具体的な企業でみるMLOpsエンジニアの年収はいくらくらい？

日本のMLOpsエンジニアの初年度の年収は500万円〜800万円で、経験が増すにつれて年収も増加する傾向にあります。経験年数が長いMLOpsエンジニアであれば、1,000万円以上の年収を目指せます。

ここでは、株式会社ZOZOとGO株式会社など、さまざまな企業のMLOpsエンジニアについて、年収例や必要スキルを紹介します。

株式会社ZOZO

株式会社ZOZOの主要な事業は、ファッションECプラットフォームで、ZOZOTOWN（ゾゾタウン）というオンラインショッピングサイトの運営です。ZOZOが提供するサイズ測定技術であるZOZOSUITやZOZOFIT、ZOZOMAT、ZOZOGLASSを用いて、最適なサイズを選択することができます。

株式会社ZOZOでは、MLアプリケーションの開発・運用サポートとしてMLOpsチームのスタッフを募集しており、必要スキルや年収例は以下の通りです。

GO株式会社

GO株式会社は、日本のタクシー業界における主要なプレーヤーであり、タクシー配車アプリ「GO」（旧：JapanTaxi）を提供する企業です。スマートフォンアプリを通じて、ユーザーが手軽にタクシーを予約・利用できる便利なサービスを提供しています。GOアプリには、タクシーの位置情報や到着時間の予測、料金の見積もり、キャッシュレス決済などの機能が含まれています。2023年時点でGOアプリは、鳥取・島根を除く日本国内の幅広い地域に対応中です。

GO株式会社では、AIドライブレコーダーサービス「DRIVE CHART」の開発・運用サポートとしてMLOpsチームのスタッフを募集しています。必要スキルや年収例は以下の通りです。

その他の企業

2023年時点では、以下の企業もMLOpsエンジニアを募集しています。仕事内容や求めるスキル、年収例は以下の通りです。

MLOpsエンジニアは、正確なデータ処理やモデルトレーニング、運用に関するスキルと興味を持つ人に向いています。求人にはPythonプログラミングや、AI技術の開発経験などを必須スキルとしている場合がほとんどですが、該当する方は年収600〜1,000万円を目指せます。

まとめ

今回の記事ではMLOpsエンジニアの仕事内容や必要スキル、年収について紹介しました。MLOpsエンジニアは機械学習プロジェクトの成功に向けて幅広い役割を果たしており、機械学習の開発・運用について一連の流れを把握する必要があります。特にMLOpsパイプラインの設計と自動化、クラウドサービスの活用は重要な役割です。

MLOpsエンジニアの年収は実務経験やスキル、地域などによって変わりますが、一般的には高い需要とスキルセットにより、初年度の年収は500〜800万円と一般のソフトウェアエンジニアよりも高い傾向にあります。経験が増えれば年収も増加し1,000万以上の年収も目指せます。

MLOpsエンジニアになるにはプログラミングや機械学習をはじめ、クラウドサービスの活用経験など身につけるべきスキルが多く存在しますが、AI・機械学習を利用したサービスの増加により将来的にも高い需要が見込まれます。適切なスキルを効率的に身につけ、高収入のMLOpsエンジニアを目指しましょう。

SNSシェア

• X
• facebook
• hatebu
• LINE
• pocket

CATEGORY

フリーランス

TAGS

AI(人工知能) AIエンジニア MLOps