AIや機械学習を活用する企業が増える中、モデルの開発から運用までを一貫して支える「MLOpsエンジニア」の需要が急速に高まっています。データサイエンティストが作成したモデルを本番環境で安定的に動かすためには、MLOpsの専門知識が欠かせません。この記事では、MLOpsエンジニアの仕事内容や必要なスキル、キャリアパスについて詳しく解説します。

MLOpsエンジニアとは

MLOpsエンジニアとは、機械学習モデルを開発から運用・保守まで継続的に管理する専門職です。DevOpsの考え方をAI領域に応用し、モデルの自動化や継続的デリバリーを可能にします。

主な役割は以下の通りです。

• 機械学習モデルのデプロイ
• モデルの精度監視・改善
• データパイプラインの構築
• CI/CD環境の整備
• インフラ管理（クラウド・コンテナ技術の活用）

MLOpsエンジニアの仕事内容

モデルのデプロイと運用

データサイエンティストが構築したモデルを本番環境にデプロイし、スケーラブルに運用します。

モニタリングと改善

モデルは時間の経過とともに精度が低下するため、モニタリング体制を整え、データの変化に応じた再学習や改善を実施します。

データパイプラインの設計

大量のデータを効率的に取り込み、前処理、学習、推論に利用できるパイプラインを設計します。

CI/CDと自動化

ソースコードやモデルの更新をスムーズに本番環境へ反映できるよう、自動化されたワークフローを構築します。

インフラ管理

AWS、GCP、AzureなどのクラウドやKubernetes、Dockerを活用し、安定的な運用環境を整備します。

必要なスキル

プログラミング

• Python（機械学習・データ処理で必須）
• BashやSQLのスキルもあると有利

機械学習の基礎知識

モデルの仕組みや評価指標を理解していないと運用に支障をきたします。

クラウド・インフラ知識

AWS/GCP/Azure、Kubernetes、Dockerなどの利用経験が求められます。

DevOpsツール

CI/CD（GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins など）の理解と運用経験。

モニタリング・ログ管理

PrometheusやGrafanaなどの監視ツールの活用。

MLOpsエンジニアのキャリアパス

• データサイエンティスト出身：モデル開発経験を活かし、運用へシフト
• インフラエンジニア出身：クラウドやコンテナの知識を活かしてMLOpsへ転向
• ソフトウェアエンジニア出身：開発スキルを活かし自動化やシステム連携を担当

将来的には、MLOpsリードエンジニアやAIアーキテクトとして、AI基盤全体の設計・マネジメントを担うキャリアも広がります。

MLOpsエンジニアに向いている人

• 新しい技術を積極的に取り入れるのが好きな人
• 開発から運用まで幅広く関わりたい人
• チームでの協働や自動化による効率化に関心がある人

まとめ

MLOpsエンジニアは、AIを事業に活用するために欠かせない存在です。開発・運用・インフラの知識をバランスよく持ち、継続的にモデルを改善できるスキルが求められます。今後ますます需要が高まるポジションであり、キャリアアップや転職市場でも大きな強みとなるでしょう。