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MLOpsエンジニアの職務経歴書例（インターン）

MLOpsエンジニア（インターン）の職務経歴書を参考に、担当業務と実績、プロジェクト、学歴、スキルのまとめ方を確認できます。

Kohl's参考求人の勤務地: ウィスコンシン州メノモニーフォールズ · 米国実在する社員の書類ではなく、架空の記入例です。
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架空の職務経歴書例です。氏名・職歴・成果は書き方を説明するために作成したもので、実在する社員の経歴ではありません。

山下 蓮

MLOpsエンジニアインターン · ウィスコンシン州メノモニーフォールズ · 米国

本番モデルの学習・検証・登録・デプロイ標準と利用率と優先度に基づくGPUジョブスケジューリングを指導の下で経験したMLOpsエンジニアインターン。主な実務分野：モデル配備 · 学習・配信の整合性 · モデル監視 · ロールバック試験。

職務経歴

Kohl's

ウィスコンシン州メノモニーフォールズ · 米国

MLOpsエンジニアインターン

2026年6月 - 2026年8月

  • 指導の下で、モデルレジストリを学習実行・特徴定義に紐づけ、現行モデルとカナリア配信を比較。データドリフト時の切戻し基準を記録。
  • メンターの指導の下で本番モデルの学習・検証・登録・デプロイ標準。調査準備と検証・文書化を支援。チーム全体では業務全体で最も長かった待機区間を取り除いた。自分の貢献は担当した支援業務と検証記録に限り、メンターと確認した。
  • メンターの指導の下で特徴量の鮮度・ドリフト・提供整合性アラート。調査準備と検証・文書化を支援。チーム全体では同じ障害要因による再発インシデントを減らした。自分の貢献は担当した支援業務と検証記録に限り、メンターと確認した。
  • 指導の下で、Docker・CI/CD試験を活用したモデル配信検証を主導し、学習・配信スキーマ差異を解消して復元検査を完了。
  • 指導の下で、SQL特徴検査とSpark ETLログを活用したPython監視を構築し、ドリフト調査を60分から25分へ短縮して状態画面を公開。

主要プロジェクト

MLOpsエンジニアの自主ケーススタディ

インターンのプロジェクトメンバー

2025年9月 - 2026年5月

  • メンターのレビューを受ける模擬実習で、Python機械学習サービスをDocker化し、モデル・スキーマ・依存版のCI/CD検証を追加。ノートブック状態でなく記録済み成果物から配備（deployment）を再現可能にした。
  • 続く指導付き実習で、予測エラー・入力ドリフト・推論遅延の監視（monitoring）を追加。前モデルへのロールバックを試し、切り替え後の特徴量版の互換性を確認した。
  • 指導の下で、メンターの指導の下でオンラインモデルのカナリア推論と自動復旧。調査準備と検証・文書化を支援
  • 重複・遅着・訂正値を含む合成原記録を作り、行数・キー一意性の検査と指標への期待影響を記録。
  • 分析結果と手計算基準表を照合して差異を変換工程まで追跡。修正クエリにデータ辞書・再実行手順を添付。
  • 手計算基準を活用した合成データ検証の責任を担い、重複集計を解消して訂正合計再現ノートを完成。

学歴

University of Washington

ワシントン州シアトル · 米国

コンピュータサイエンス学士・在学中

2023年9月 - 2027年6月

関連科目：アルゴリズム、OS、データベース、ネットワーク

スキル

職種別スキル

モデル配備 · 学習・配信の整合性 · モデル監視 · ロールバック試験

資格

Google Cloud Professional Machine Learning Engineer

Google Cloud

2025年12月

執筆・発表

  • 再現クエリを活用した自主手法ノートを公開し、粒度・除外記録・分母変更への感度を解説。

MLOpsエンジニアの職務経歴書と求人要件を比較

求人要件を裏付ける具体的な職歴の記述を確認できます。

Kohl's

Senior MLOps Engineer (Remote)

ウィスコンシン州メノモニーフォールズ · 米国中堅レベル

求人情報の原文を見る

この職務経歴書は架空の例です。最新情報は元の求人情報をご確認ください。

  • 求人の要件
      • Python
      • SQL
      • Spark
      • ETL
      用語と実践経験を確認

    “Extensive expertise in Python and machine learning libraries (e.g., TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)”

    “Extensive knowledge of distributed computing and big data technologies like Spark, Kubeflow, Airflow and SQL”

    “Collaborate with Data Scientists and Engineers across the full ML lifecycle, including building and scaling ETL pipelines, deploying models into customer-facing applications, and enabling efficient model development through cloud infrastructure and tooling”

    職務経歴書の該当箇所
    指導の下で、SQL特徴検査とSpark ETLログを活用したPython監視を構築し、ドリフト調査を60分から25分へ短縮して状態画面を公開。
    MLOpsエンジニアインターン · Kohl's
  • 求人の要件
      • Docker
      • 試験
      用語と実践経験を確認

    “Experience in MLOps or DevOps practices, including building and operating production ML systems using Docker, Kubernetes, CI/CD pipelines, Git-based version control, API development, model serving (batch and real-time), and automated testing frameworks”

    “Support development and maintain monitoring, alerting, and automated testing frameworks to ensure the reliability, performance, and integrity of data pipelines, models, and infrastructure”

    職務経歴書の該当箇所
    指導の下で、Docker・CI/CD試験を活用したモデル配信検証を主導し、学習・配信スキーマ差異を解消して復元検査を完了。
    MLOpsエンジニアインターン · Kohl's
  • 求人の要件
      • 継続的インテグレーション
      同義表現で関連経験を確認
      • 機械学習
      用語と実践経験を確認

    “Experience in MLOps or DevOps practices, including building and operating production ML systems using Docker, Kubernetes, CI/CD pipelines, Git-based version control, API development, model serving (batch and real-time), and automated testing frameworks”

    “As MLOps Engineer II, you will focus on supporting cross-functional teams in designing, deploying, and operating machine learning solutions while building scalable infrastructure, tools, and best practices across the Machine Learning Engineering (MLE) ecosystem.”

    職務経歴書の該当箇所
    メンターのレビューを受ける模擬実習で、Python機械学習サービスをDocker化し、モデル・スキーマ・依存版のCI/CD検証を追加。ノートブック状態でなく記録済み成果物から配備（deployment）を再現可能にした。
    MLOpsエンジニアの自主ケーススタディ
  • 求人の要件
      • 統計
      • PyTorch
      裏付ける経験が未確認

    “Bachelor’s degree in Data Science, Computer Science, Statistics, Applied Mathematics or equivalent quantitative field”

    “Extensive expertise in Python and machine learning libraries (e.g., TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)”

    職務経歴書の該当箇所

    裏付けとなる経験の記述が見つかりません。実際の経験がなければ、キーワードだけを追加しないでください。

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  • 求人の要件
      • 監視
      用語と実践経験を確認

    “Support development and maintain monitoring, alerting, and automated testing frameworks to ensure the reliability, performance, and integrity of data pipelines, models, and infrastructure”

    職務経歴書の該当箇所
    続く指導付き実習で、予測エラー・入力ドリフト・推論遅延の監視（monitoring）を追加。前モデルへのロールバックを試し、切り替え後の特徴量版の互換性を確認した。
    MLOpsエンジニアの自主ケーススタディ
参考資料2件確認日

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