MLOpsは、現代の機械学習開発と運用をつなぐ鍵となるアプローチです。データサイエンティスト、エンジニア、DevOpsチームが協力して、モデルの開発から展開までを一貫して効率的に実現するために不可欠な役割を担います。本記事では、MLOpsエンジニアとしての具体的な職務や日常業務、求められるスキルについて詳しく見ていきます。

MLOpsとは？

MLOpsとは、機械学習(ML)の開発と運用をつなぐ架け橋となる役割です。

この役割には、MLエンジニア、DevOpsチーム、ソフトウェアエンジニア、データサイエンティストなど、さまざまなチーム間の連携が求められます。

その目標は、信頼性だけでなく拡張性も備えたMLシステムの提供を確実にすることです。

MLOps：職務内容

MLOpsエンジニアは、ビジネスフレームワーク内での機械学習の円滑な運用と統合を確保する上で重要な役割を果たします。主な職務には以下のようなものがあります。

モデルの展開

機械学習モデルの開発から実装までを担当します。これには、モデルの正確性、効率性、および既存システムへのシームレスな統合を確保することが含まれます。

パイプラインの自動化

MLパイプラインを自動化します。これは、MLシステムの継続的な提供に不可欠です。これには、データが確実に処理され、モデルが効率的にトレーニング、評価、および導入されるようにする自動ワークフローの設定が含まれます。

インフラ管理

これには、ML運用をサポートするインフラの維持や監視など、DevOpsで求められる標準的な責任が含まれます。これらのシステムの拡張性と信頼性を確保することが重要です。

API開発と運用

大規模なシステムの開発や運用など、一部のケースでは、Pythonなどの言語を使用してAPIサーバーに取り組み、これらのサーバーの開発、展開、運用に重点的に取り組むことになります。

データエンジニアリングとパイプライン構築

データエンジニアリングの実務経験があり、大量のデータを処理するパイプラインの構築と管理、データ品質の確保、分析用データの準備を担当します。

MLOps：日常業務

フロントエンドエンジニアは、HTML、CSS、JavaScriptに精通している必要があります。会社によっては、React.js、TypeScript、Angularなどのフレームワークやライブラリの知識も必要です。

朝の日課

一晩中自動的に実行されたプロセスからの通知とアラートを確認する。
展開された機械学習モデルの更新や問題がないかを確認する。
チームの朝礼に参加し、その日の進捗状況、障害、計画について話し合う

モデルの開発と展開

データサイエンティストと協力して、既存のモデルを改善したり、新しいモデルを開発したりする。
機械学習アルゴリズムとモデルをテストし、検証する。
モデルを本番環境にデプロイするプロセスを自動化する。

インフラストラクチャ管理

機械学習パイプラインとモデルのデプロイをサポートするインフラストラクチャを監視し、維持する。
パフォーマンス、スケーラビリティ、費用対効果を最適化するために、インフラストラクチャリソースを最適化する。
発生したインフラストラクチャの問題やボトルネックをトラブルシューティングする。

継続的インテグレーションおよびデプロイメント(CI/CD)

機械学習モデルの自動テスト、構築、デプロイを行う CI/CD パイプラインを実装し、維持する。
開発、テスト、本番環境間の円滑な統合を確保する。

4. 顧客対応スキル

重要性： 効果的なコミュニケーションとクライアントの要求に対応する能力を示してください。
習得方法： フリーランスやクライアントと接する仕事を通じて経験を積んでください。

データ管理

データエンジニアと協力し、データの品質、可用性、セキュリティを確保する。
機械学習モデルで使用するデータの収集、前処理、保存を行うデータパイプラインを管理する。

文書化とコラボレーション

プロセス、手順、構成を文書化し、再現性と知識の共有を確保する。
データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア、DevOpsエンジニアを含む、部門横断的なチームと協力する。

研究と学習

MLOpsと機械学習における最新のトレンド、ツール、ベストプラクティスを常に把握する。
ワークフローの効率性とモデルのパフォーマンスを向上させるために、新しいテクノロジーや手法を試す。

プロジェクトのミーティングとコミュニケーション

プロジェクトのミーティングに参加し、進捗状況、要件、課題について話し合う。
ステークホルダーとコミュニケーションをとり、新機能や改善のためのフィードバックや要件を収集する。

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MLOpsとして必要なスキル・経験

この役割で卓越した成果をあげるには、技術スキルと個人的な特性の両方が必要です。

データエンジニアリングとデータパイプライン構築の経験：データパイプラインの構築と維持に関する実用的な知識が不可欠です。
DevOpsツールの習熟：MLの運用をサポートするインフラストラクチャの管理には、Docker、Kubernetes、その他のDevOpsツールに関する知識が不可欠です。
優れたコミュニケーションスキル：新しいチームであり、進化し続けているため、チーム開発やコラボレーションには優れたコミュニケーションスキルが不可欠です。
日本語能力：日本語の理解と会話能力は、日本の職場環境での効果的なコミュニケーションに重要です。
ウェブアプリケーション開発経験：ウェブアプリケーションの開発と運用経験が必要です。
APIサーバー開発経験：RESTまたはgRPCを使用したAPIサーバーの開発スキルが必要です。
チーム開発経験：コードレビューやアーキテクチャレビューなど、共同作業環境での経験は評価されます。
クラウドプラットフォーム経験：クラウドベースのML運用管理には、GCPなどのクラウドプラットフォームに関する知識が重要です。
実用的なデプロイ自動化経験：デプロイ自動化ツールや手法の実務経験は不可欠です。
サーバーサイドシステム設計・開発経験：レコメンデーションシステムなど、大規模なサーバーサイドシステムの設計・開発スキルはプラスとなります。
アルゴリズム開発およびデータサイエンスの経験：これらの分野での経験は、機械学習のライフサイクル全体を包括的に理解していることを示すため、非常に有利です。

あるとさらに良いスキル！

データ管理、特にデータウェアハウスやデータレイクでの経験は有益です。データパイプラインの管理スキルも価値があります。

これらの追加スキルを習得することで、応募者の価値は大幅に高まります。

データ管理の経験:特にデータウェアハウスやデータレイク環境における大量のデータ処理に関する専門知識。
データパイプライン管理:データレイクとデータウェアハウス間のパイプライン管理スキルは非常に評価が高い。
大規模システム設計経験:大規模なサーバーサイドシステムの設計および開発経験。
レコメンデーションシステム開発:レコメンデーションシステムの設計および開発経験。
アルゴリズム開発およびデータサイエンス経験:これらの分野のスキルはプラス評価となる。特に、システム障害の処理やトラブルシューティングに役立つ。

Manthilaが、就職のために重点的に取り組むべきスキルとして挙げたのは次の5つです。

MLOpsエンジニアとして自信をさらに目立てる5つのスキル

1. DevOpsの経験

なぜ重要なのか:DevOpsのスキルは、機械学習モデルを既存のシステムやワークフローにシームレスに統合することを保証するため、MLOpsにとって不可欠です。ソフトウェア開発、品質保証、IT運用間のギャップを埋めることです。
構築方法: 人気の高い DevOps ツールや手法の経験を積む。継続的な統合とデプロイ、自動化、システム監視を必要とするプロジェクトに参加する。 DevOps の手法や、Jenkins、Docker、Kubernetes などのツールの認定資格を取得するのも良いでしょう。

2. ML 経験

なぜ重要なのか: 機械学習を理解することは MLOps の基本です。データサイエンティストとの効果的な連携や、ML モデルの実用性と効率性を確保するために不可欠です。
習得方法:オンラインコースやワークショップで機械学習の基本を学びましょう。知識を応用するために、プロジェクトやKaggleのコンペに参加しましょう。MLチームとのコラボレーションや、オープンソースのMLプロジェクトへの貢献も有益です。

3. PyTorchの知識

習得の理由:PyTorchは最先端のMLライブラリです。PyTorchの知識は、特に研究開発における機械学習モデルの実装や修正に役立ちます。
習得方法:まずは PyTorch に焦点を当てたオンラインチュートリアルやコースから始めましょう。 PyTorch を使用した小規模なプロジェクトの開発やオープンソースプロジェクトへの貢献を通じて実践的に学びましょう。ライブラリの最新アップデートや新機能に常に目を向けることも重要です。

4. Python の習熟

習得の重要性:Python はプログラミングの世界、特にデータサイエンスや機械学習の世界では欠かせない存在です。 Python の習熟は、MLOps 環境で効率的で読みやすく保守可能なコードを書くために不可欠です。
習得方法: 鍛錬が鍵となります。Pythonプロジェクトに取り組んだり、オープンソースプロジェクトに貢献したり、LeetCodeのようなプラットフォームで問題を解決したりしましょう。Pythonの進歩に遅れずについていくことや、Python開発者コミュニティに参加することも役立ちます。

5. 問題解決スキル

習得の重要性: MLOpsでは、革新的なソリューションを必要とする独特な課題に直面します。問題解決スキルを磨くことは、トラブルシューティングやプロセスの最適化、効果的なソリューションの導入に必要です。
身につける方法:思考力を試される複雑なプロジェクトに携わる。頭の体操、コーディングの課題、現実世界の問題解決シナリオを実践する。過去のトラブルとそれに対するアプローチを振り返る。

6. 日本語能力

なぜ重要なのか:日本市場ではコミュニケーションが鍵となります。日本語に堪能であれば、現地チームとのシームレスなコラボレーションやビジネス文脈のニュアンスの理解に役立ちます。
どのように習得するか:定期的な言語練習、語学コースの受講、日本語のメディアに浸る、ネイティブスピーカーとの練習などにより、習熟度を高めることができます。語学力を証明する認定試験の受験も検討しましょう。

最後に

MLOpsの世界は、技術革新と共に進化し続けています。成功するためには、幅広い技術スキルとチームでの協力が重要です。これらを活かし、信頼性とスケーラビリティに優れたMLシステムを構築することで、あなたのキャリアはさらに広がっていくでしょう。

ぜひ、ご興味がある方は、弊社までご相談くださいませ！

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MLOpsとは？