- MLOpsエンジニアはAIとMLの最先端アルゴリズムと実世界の展開をつなぐ専門家であり、MLモデルを本番環境にシームレスに統合し、拡張性、信頼性、効率性を確保する役割を果たす。
- ビジネスがAIとMLを採用し競争力を高める中で、MLOpsエンジニアの需要が急増しており、2022年には720億ドルだったグローバルMLOps市場は2030年には130億ドルに成長する見込み。
- MLOpsはML、ソフトウェアエンジニアリング、DevOpsの原則を組み合わせた多分野の分野であり、MLモデルの展開、監視、保守を効率化する。
- MLOpsエンジニアには多様なスキルが必要であり、コンピュータサイエンス、ソフトウェアエンジニアリングなどの強固な基盤を持つことが重要。
- 形式教育も重要だが、実践経験も欠かせず、多様なプロジェクトのポートフォリオを構築し、実践経験を積むことでAI分野での就職の可能性が大幅に向上する。
- AIとMLの分野は急速に進化しており、新技術、ツール、ベストプラクティスが継続的に登場しているため、MLOpsエンジニアとしては成長志向を持ち続け、継続的な学習を優先することが重要。
- MLOpsエンジニアとしてのキャリアパスは様々な産業で広範囲な機会を提供し、様々な役割やキャリアの軌道が考えられる。
自分の専門知識やスキルを活かしながら、AIやML技術の実用化に貢献できるMLOpsエンジニアの重要性が高まっています。この分野で成功するためには、幅広いスキルと継続的な学習意欲が不可欠であり、成長志向を持ち続けることが重要です。AIとMLの需要が高まる中、MLOpsエンジニアとしてのキャリアは多様でやりがいのあるものとなり、教育や実践経験に投資し、強力なプロフェッショナルネットワークを構築することで、AI分野で価値ある存在となれるでしょう。
元記事: https://www.unite.ai/mastering-mlops-the-ultimate-guide-to-become-a-mlops-engineer-in-2024/