MLエンジニアの最高のパートナーと言われるMLOpsエンジニアになり、プロダクトの成功に貢献する
機械学習の社会実装が叫ばれて久しいですが、実用に耐える性能のもちなおかつ利益を出せるプロダクトにするためには、依然として数々のハードルがあります。これらのハードルをMLエンジニアのみで乗り越えることは難しく、エンジニアリングによるサポートにより、MLエンジニアには、モデリングに集中してもらえる開発環境を構築したいと考えています。例えば、AWS, GCPを用いたIaCやセキュリティは、MLエンジニアからすると技術領域的に遠く手を出しづらい領域ですのでMLOpsエンジニアが積極的に担当するべきです。 結果的に、モデルの改善サイクルが高速になり、プロダクトの顧客への価値提供が大きくなり、成功するという流れを作り機械学習の社会実装をまた1つ実現したいと考えています。そのためには、プロジェクトのフェーズや規模に応じた環境を構築する必要があるため、CI, CD, CT, CMを順次拡張していく所存です。 これまでは比較的小規模のチームに所属することが多くスキルの幅は広がりましたので、今後は専任のMLエンジニアがプロジェクトに5人以上いるような環境でMLOps業務の深さを追求できれば最良と考えております。
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