
必須スキル
1. Python + MLフレームワーク
PyTorch/TensorFlow/JAXのいずれか。PyTorchが現在の主流。scikit-learnも基本として必須。
2. MLOps / パイプライン構築
MLflow/Kubeflow/AWS SageMaker/Vertex AI等。モデルの学習→デプロイ→モニタリング→再学習を自動化する仕組みを構築できること。
3. Docker / Kubernetes
コンテナ化とオーケストレーション。モデルのデプロイに不可欠なインフラスキル。
4. 数学 / 統計学
線形代数、確率統計、最適化理論。アルゴリズムの選択理由を説明できるレベルの理論的基盤。
5. 実験設計 / モデル評価
A/Bテストの設計、交差検証、適切な評価指標(Precision/Recall/AUC等)の選定。
6. クラウド(AWS/GCP/Azure)
GPU/TPUの管理、SageMaker/Vertex AI等のマネージドMLサービスの利用経験。
あると差がつくスキル
上級スキル:
・LLM/生成AI関連(プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング)
・分散学習(Horovod/DeepSpeed)
・リアルタイム推論システムの設計
・Rust/C++でのパフォーマンス最適化
・論文実装の経験(NeurIPS/ICML等の最新手法を実装できる力)