MLOpsとは
MLOpsとは、機械学習システムをユーザーに提供するための手法や概念のことです。 機械学習（ML）と、運用（Operations）を組み合わせた造語となっており、機械学習を取り入れたシステムの開発・運用を行いながら安定したサービスをユーザに届ける役割があります。
MLOpsエンジニアのフリーランス求人案件
機械学習を取り入れたシステムの開発・運用には、MLOpsエンジニアの人材が必要です。 MLOpsは機械学習のワークフローとデプロイを自動化できるため、対応できる人材需要が高まりを見せています。
しかし、これからMLOpsエンジニアとして独立を検討している方のなかには「求人案件があるのか心配」という悩みもあるでしょう。 当記事では、MLOpsエンジニアのフリーランス求人案件について詳しく解説します。
近年チャットボットによる問い合わせ対応やECサイトのレコメンデーションなどの機械学習を取り入れたサービスが増加傾向にあり、システム開発や運用を行えるエンジニアが注目されています。
MLOpsはソフトウェア開発の「DevOps」という手法から派生したものである、開発担当者と運用担当者が連携しながらソフトウェア開発を効率化する開発手法です。 機械学習のプロセスを担当するデータサイエンティストと運用担当者が連携し、システム開発や実装、品質保証などを行うことがMLOpsとなっています。
MLOpsの特徴とメリット
MLOpsは、バージョン管理や自動化、コンテナ化、監視、ワークフロー管理、モデル更新・改善などの段階をカバーしながらシステムの開発・運用・保守を総合的に管理します。
システムの品質を保証するために自動テストを活用し、エンジニアは予測性能やバグ検出を行います。
MLOpsは機械学習プロジェクトに特化した手法となっており、自動化を取り入れることで開発者とデータサイエンティストの負担を軽減しながら生産性を向上可能です。
また、MLOpsによってセキュリティとコンプライアンスの遵守も確保されるため、データセキュリティや法的規制への対応も強化できるようになります。
MLOpsの必要性が高い理由
MLOpsを活用しない環境では、システムの運用やメンテナンスを手動で実行しなければいけません。
手動で実行するとシステムエラーや障害が発生しやすくなるため、本番環境でも悪影響を及ぼします。
MLOpsを取り入れると、システムの全体的なライフサイクルを総合的に管理できるようになります。
また、MLOpsに自動化を取り入れることで反復作業の時間短縮へとつながり、開発者やデータサイエンティストの負担を軽減可能です。
そのため機械学習プロジェクトの環境では、MLOpsは必要不可欠な手法となっています。
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、以下の通りです。
- 機械学習モデルの開発・実装
- MLパイプラインの自動化
- インフラ管理
- API開発と運用
- データエンジニアリングとパイプライン構築・管理
それでは詳しく説明します。
機械学習モデルの開発・実装
MLOpsエンジニアは、機械学習モデルの開発・実装を担当します。
機械学習システムのトレーニングに必要な設計や作成、変換、ハイパーパラメータ調整など開発をサポートすることが仕事です。
エンジニアはモデルの正確性や効率性、既存システムへのシームレスな統合を確保し、効率的にトレーニングを行っていきます。
MLパイプラインの自動化
MLパイプラインとは、MLモデルの操作プロセスを合理化するための相互接続された一連のデータ処理やモデリングのステップです。
MLOpsエンジニアはMLパイプラインを自動化し、モデルのトレーニングやテストなどのプロセスを効率化します。
MLパイプラインの自動化はMLシステムの継続的な提供に必要なので、エンジニアが自動ワークフローを設定することでモデルの効率的なトレーニングや評価、導入が可能です。
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インフラ管理
ML運用をサポートするインフラの維持・監視などもMLOpsエンジニアの仕事に含まれます。
システムの拡張性や信頼性を確保することが重要になるため、エンジニアは実行環境やアプリケーションの準備を行います。
機械学習システムの開発や運用には複数人の開発担当者と運用担当者が関わるので、インフラ管理はMLOpsエンジニアの重要な仕事です。
API開発と運用
API（Application Programming Interface）はアプリケーション・プログラミング・インターフェースの略称であり、ソフトウェアやプログラム、Webサービスの間をつなぐインターフェースを指します。
MLOpsエンジニアはPythonなどのプログラミング言語を使用し、APIサーバーに取り組みながら開発や展開、運用などを行います。
データエンジニアリングとパイプライン構築・管理
データエンジニアリングとは、ビッグデータや機械学習の分析・予測に必要なデータのETLプロセスの設計・開発・管理を包括的に行う分野です。
機械学習システムの開発にはデータエンジニアリングが必要になるため、パイプラインの構築や管理もMLOpsエンジニアの仕事です。
大量のデータを処理するパイプラインの構築や管理、データ品質の確保、分析用データの準備などがエンジニアの仕事に含まれています。
MLOps案件のフリーランス求人動向・案件傾向
AI・データ分析のフリーランス向け案件を取り扱うBIG DATA NAVIの調査結果によると、MLOpsの案件は3件見つかりました。
ほかの業種に比べて案件数は少ない傾向にありますが、MLOpsエンジニアとして幅広い業務に対応できる案件となっています。
将来的にも機械学習システムを取り入れた事業は増加すると予想されているため、開発や運用ができるMLOpsエンジニアは需要が高いです。
クラウドソーシングサービスやSNS、エージェントなどを利用すれば、効率良くMLOpsエンジニアの案件を見つけられるでしょう。
MLOps案件の求人案件
フリーランスMLOps案件の単価・年収相場
AI・データ分析のフリーランス向け案件を取り扱うBIG DATA NAVIを参考にした結果、フリーランスMLOps案件の単価は70万円〜120万円/月となっています。
ほかの業種に比べて高単価案件が多いため、対応できる経験とスキルがあればフリーランスとして安定した働き方ができます。
例えば月70万円の単価で1年間対応した場合、年収は840万円です。
MLOpsエンジニアとして対応範囲を広げながら、実績や経験を増やしていけばより高い年収を期待できるでしょう。
MLOpsのフリーランス案件を獲得するために必要な経験やスキル
MLOpsのフリーランス案件を獲得するためには、以下のような経験やスキルが必要です。
- 機械学習に関する基礎知識
- Jupyter Notebook(またはJupyterLab)に関する基礎知識
- 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（AWS / Azure / GCP）の活用
それでは詳しく解説します。
機械学習に関する基礎知識
MLOpsエンジニアは機械学習システムの開発や運用を担当するため、基礎知識は必ず必要です。
機械学習の基礎知識には、データの前処理や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。
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れば、モデルの開発段階で状況に合った判断ができるようになります。
モデルの品質を確保するための評価指標や過学習の防止方法などを理解することで、高品質なビジネス価値を提供可能です。
Jupyter Notebook(またはJupyterLab)に関する基礎知識
Jupyter Notebookとは、データ分析や機械学習のプロジェクトで使われてい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。
データの探索や実験、視覚化などの作業を行うために、データサイエンティストや機械学習エンジニアに使われています。
データ関連のプロジェクトでは必要不可欠なITツールとなっているため、基礎知識を身につける必要があります。
Jupyterはコードと説明を統合するときに役立ち、プロジェクトの透明性を高めてチームとのコミュニケーションに役立ちます。
プロジェクト間の協力がしやすくなるので、Jupyterに関する基礎知識を身につけておきましょう。
機械学習基盤の構築経験
MLOpsエンジニアは、機械学習基盤の構築経験が必要です。
機械学習プロジェクトはデータ収集や前処理、モデルトレーニング、デプロイメント、監視などを担当するため、効果的に統合や自動化する基盤が求められます。
機械学習基盤の構築経験があれば、ツールの選定やセキュリティの確保、データパイプラインの設計などのスキルが向上します。
そのため機械学習基盤の構築経験を増やすことで、効率的なMLOpsプロセスの構築ができるようになるでしょう。
機械学習ライブラリの活用経験
MLOpsエンジニアは、機械学習ライブラリの活用経験も必要です。
エンジニアはライブラリを活用しながらデータの前処理や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行います。
ライブラリの活用経験が多ければ、状況に合わせて使用すべきライブラリがわかるようになります。
効率的な開発作業を行うためにも、機械学習ライブラリの活用経験はMLOpsエンジニアに必要といえるでしょう。
クラウドサービス（AWS / Azure / GCP）の活用
AWSやAzure、GCPなどのクラウドサービスは、機械学習プロジェクトに必要なストレージやデータベース、計算リソースなどを提供しています。
クラウドサービスをうまく活用すれば、モデルトレーニングやデータ処理をスムーズに実行できるようになります。
また、機械学習モデルのデプロイメントと運用にも活用でき、モデルのサーバーレスデプロイメントやコンテナ化などの機能を使えば本番環境で安定したモデルの動作を確保できるようになるでしょう。
MLOpsの今後の需要や将来性
今回は、MLOpsエンジニアのフリーランス求人案件について詳しく解説しました。
MLOpsは機械学習システムをユーザーに提供する手法であり、開発や運用、保守に対応できるエンジニアが必要です。
自社サービスに機械学習システムを取り入れる企業も増えているため、MLOpsエンジニアの需要は将来的にも高まりが予想されます。
将来フリーランスとして独立すれば、高単価の案件に挑戦することも十分可能です。
まずはMLOpsを取り入れている企業で実績を重ね、十分な経験とスキルを身につけることができればフリーランスとして活躍してみましょう。
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