MLOpsとは「機械学習(Machine Learning)」と「運用(Operations)」の造語。 そんな企業のDXの中心的役割を担うであろうMLエンジニアには2つのスキルが必要だと言われている。それは「技術的スキル」「非技術的スキル」である。 技術面では、高度なプログラミングスキルはもとより、アルゴリズムへの本質的理解、機械学習モデルの設計・最適化に必要な数学的知識、データの適切な解釈、結果の信頼性を評価するための統計学の深い理解が不可欠である。特に、深層学習や強化学習などの先端技術に関する知識と実装能力は、今後ますます重要になると予想される。また、大規模なデータ処理や分散コンピューティングの技術、クラウドプラットフォームの活用能力、AIモデルの運用や保守、継続的な改善を行うためのMLOps(Machine Learning Operations)の知識と経験も重要性を増している。
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