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MLOpsエンジニアの職務経歴書例

MLOpsエンジニア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。

山崎 章

MLOpsエンジニア · 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担当したMLOpsエンジニア。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

2022年3月 - 現在

  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。

Microsoft

ワシントン州レドモンド · 米国

MLOpsエンジニア

2019年1月 - 2022年2月

  • 利用率と優先度に基づくGPUジョブスケジューリング。引き継ぎ後も少ない負荷で同じ業務を処理できる状態を維持した。
  • 公開指標と原記録の差異から母集団を変えた処理を追跡し、再現可能なクエリで計算を修正。
  • 直前の正常更新と失敗実行を比べ、入力欠損と変換エラーを分離。対象期間のみ再処理し、元クエリと修正結果を保存。

主要プロジェクト

MLOpsエンジニアの自主ケーススタディ

プロジェクト担当者

2024年2月 - 2024年6月

  • オンラインモデルのカナリア推論と自動復旧
  • 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

2013年9月 - 2017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

2024年6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

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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
      • 機械学習
      用語と実践経験を確認
      • 継続的インテグレーション
      同義表現で関連経験を確認

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

    “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
    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 · 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
    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 · Kohl's
  • 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
    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 · Kohl's
  • 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
      • SQL
      • Spark
      • ETL
      用語と実践経験を確認

    “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
    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 · Kohl's
参考資料2件確認日

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