役割分担：MLチームの職種

MLの本番投入は、1人で走るのではなくリレー競走です。複数の役割が作業を引き継ぎ、MLOpsがそれらの間をスムーズにつなぎます。🏃

データサイエンティストはデータを調査し、特徴量を選び、モデルを構築します。その問いはシンプルです。この問題をモデルでうまく解決できるでしょうか。

MLエンジニアは、その実験を本番用コードに変換します。信頼性の高いパイプライン、API、テストを用意し、モデルを大規模に動かせるようにします。

データエンジニアは、データを移動・加工するパイプを構築し、モデルが必要とする場所に、きれいで新鮮なデータが届くようにします。

プラットフォームエンジニアは、共有インフラを管理します。学習クラスター、サービング環境、他のメンバーが基盤として使うツールなどが対象です。

MLOpsエンジニアは、CI/CD、監視、自動化によってすべてをつなぎ、モデルを安全に学習環境から本番環境へ移行できるようにします。

プロダクトマネージャーは、ビジネス上の成功とは何かを定義します。見栄えのよい精度スコアではなく、価値にチームの目を向け続けます。

小規模なチームでは、1人が複数の役割を担います。これらは役割であって、必ずしも別々の人を指すわけではないため、実際には肩書きがかなり重なります。

MLの問題の多くは引き継ぎの場面で起こります。ノートブックだけが渡され、環境もドキュメントもない状態です。優れたMLOpsは、この摩擦を取り除きます。

全員が同じレジストリとパイプラインを使えば、引き継ぎは作り直しではなくリンクになります。共有ツールは、役割同士をつなぐ接着剤です。

最初からすべてのスキルが必要なわけではありません。役割を知ることで、今どこに適性があり、次にどこを伸ばせばよいかが見えてきます。

データサイエンティストが構築し、MLエンジニアが本番投入し、プラットフォーム担当者とMLOps担当者が道を整備します。MLOpsは、これらの役割間の引き継ぎをスムーズにします。🤝