うみがめ

# **今後身につけたい技術** MLOpsエンジニアとして活躍するために、以下の技術を重点的に身につけたいと考えています。 ## **1. 機械学習とMLOps関連技術** - **機械学習の応用力向上**（モデル最適化、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータチューニング） - **MLOpsパイプラインの構築**（SageMaker、Kubeflow、MLflow など） - **CI/CD for ML**（モデルの継続的トレーニング・デプロイ、モデル監視） - **データエンジニアリング**（ETL、データパイプラインの構築、リアルタイムデータ処理） ## **2. クラウド・インフラ・コンテナ技術** - **AWS/GCPなどのクラウド環境**（SageMaker、Vertex AI、Lambda、S3、IAM など） - **Kubernetes & Docker**（MLワークロードのスケーリングと管理） - **IaC（Infrastructure as Code）**（Terraform、CloudFormation） ## **3. ソフトウェアエンジニアリング・アーキテクチャ** - **マイクロサービスアーキテクチャ**（FastAPI、gRPC） - **分散システム・スケーラビリティ**（Kafka、Spark など） - **高品質なコード設計とリファクタリング**（クリーンアーキテクチャ、デザインパターン） ## **4. チーム・テックリードスキル** - **技術選定・アーキテクチャ設計のリード** - **チーム開発の最適化（コードレビュー、CI/CDの改善）** - **エンジニアリングマネジメント（チーム育成・技術戦略の策定）** これらのスキルを磨き、MLOpsエンジニアとしての専門性を深めつつ、テックリードとしてチームを牽引できるエンジニアを目指します。