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Episode

• 第60回（2023/03/13）: 記事紹介 - What An MLOps Engineer Does
  • リンク: https://podcasters.spotify.com/pod/show/double-m2/episodes/60----What-An-MLOps-Engineer-Does-e2075kr

Agenda

• MLOpsエンジニアは一体何をやっているのか
  • MLOpsエンジニアとはなにか
  • MLOpsエンジニアの役割や責任範囲
  • 責任範囲をもっと詳しく
  • DevカテゴリとOpsカテゴリ
  • 1週間のスケジュール

Contents

What is an MLOps Engineer?

• MLOpsとは：機械学習の成果物をスケーラブルかつ信頼性の高い方法でプロダクションに適用する
• MLOpsチームとして、MLOpsシステムの開発、改善、プランニングを実施する

What is their scope of responsibilities?

• MLOpsエンジニアの主な役割
  • データサイエンティストやMLエンジニアの開発やデプロイをサポート
  • モデル開発に伴うインフラの開発、運用
• 大企業とスタートアップ企業の比較
  • 大企業
    • 分業性
      • モデリングや安定運用などで役割が明確化されている
  • スタートアップ
    • 一人で複数ロールを担う
    • モデル開発～パイプライン～運用まで

Detailed Breakdown of responsibilities

• MLOpsエンジニアの役割は2つの業務カテゴリに分けられる
  • DevカテゴリとOpsカテゴリに分けられる
• Devカテゴリ
  • Keyword: Scale, Automation
  • デプロイのためのインフラ整備
    • それに伴うツール開発など
  • リファクタリング
  • 最適化
• Opsカテゴリ
  • Keyword: Adoption, Enablement, Manual
  • データサイエンティストやMLエンジニアの作業プロセスの改善
  • 自動化検討
• エンジニアの階級による追加作業（MLOpsエンジニアに限らず）
  • 採用や面接
  • 部門横断的な取り組み

Distribution of Responsibilities Through Week

• MLOpsエンジニアの1週間の仕事内容
• 2パターンのペルソナを元に紹介

ペルソナ1: 成熟企業のシニアMLOpsエンジニア

• データサイエンティストやMLOpsエンジニアが30名超の大きい組織
• 特徴
  • 定期的なミーティングが多い
    • チーム定例
    • 1on1
    • プロジェクト毎の定期MTG
    • 組織会議など
  • DevカテゴリやOpsカテゴリの業務は全体の20%程度しかない

ペルソナ2: スタートアップのデータ,MLエンジニア

• 全体で10名弱の小さい組織
• 特徴
  • 組織ミーティングはほぼない
  • 開発業務がほぼ全てを締める
  • 製品やマネタイズの可能性について議論も多い

navi, asteriamはどちらに該当する？

• navi
  • ペルソナ1に近い
  • ミーティングが多く開発の時間が取れない
  • 開発したい気持ちがある一方で、組織として大きいプロジェクトに関われている意識もある
  • 成熟したモデルの運用や改善
• asteriam
  • ペルソナ2に近い
  • チームの定例や1on1, プロジェクトの定例はあるものの、開発する時間は確保できている
  • チーム内で完結することが多く、ビジネス側とのやり取りは少なめ

Reference

• What An MLOps Engineer Does