近年、DX（デジタルトランスフォーメーション）推進の加速に伴い、企業における機械学習モデルの導入と実運用へのニーズが急速に高まっています。これに伴い、モデルの開発からデプロイ、運用、監視までの一連のプロセスを効率化・自動化するMLOps（機械学習運用）の専門家が、引く手あまたの状況となっています。特に、本業を持ちながらもスキルを活かして追加収入を得たいと考えるエンジニアにとって、MLOpsは副業として非常に魅力的な選択肢と言えるでしょう。
高度な専門性が求められるMLOpsのスキルは、高単価な案件に繋がりやすく、週1〜2日の低稼働や土日といった限られた時間でも、効率的に稼ぐことが可能です。さらに、多くの案件がリモート・在宅ワークに対応しているため、場所を選ばずに柔軟な働き方が実現できる点も大きな魅力です。
この記事では、そんなMLOpsエンジニアが副業で稼ぐためのポイントから、効率的な案件の探し方までを詳しく解説していきます。
MLOpsエンジニアの副業で稼げる？
MLOpsエンジニアの副業でお金を稼ぐことはできるのでしょか。人材需要、副業マッチングの仕組み、収入アップのポイントについて紹介します。
MLOps（機械学習運用）
MLOpsは、機械学習モデルの開発から運用、監視、そして再学習に至るまでのライフサイクル全体を効率化・自動化するための取り組みです。これは単なる技術的な側面に留まらず、開発チームと運用チームが密接に連携し、ビジネス価値を最大化するための文化的な変革も意味します。現在の市場環境において、企業がAIや機械学習の導入を進める中で、PoC（概念実証）段階から実運用への移行が大きな課題となっています。
この課題を解決するためには、モデルの品質管理、バージョン管理、継続的なデリバリー、そして本番環境での安定稼働を保証する基盤運用の専門知識が必要です。
クラウドプラットフォームの進化により、MLOpsの導入は以前よりも容易になりましたが、その複雑性ゆえに専門家の需要は高まっており、副業としても魅力的な分野となっています。
副業マッチングの活用
会社員のMLOpsエンジニアが業務委託の案件を探す上で、副業マッチングの仕組みが効果的です。エージェントやクラウドソーシングなどのプラットフォームでは、多様な業界や規模の企業がビジネスに関する特定の課題解決やプロジェクト支援を求めており、自身のスキルや経験に合った案件を見つけやすいという利点があります。プラットフォームによっては、専門エージェントによるキャリア相談や案件紹介、契約交渉のサポートなども受けられるため、副業初心者でも安心して利用できます。
また、自身のスキルセットや実績を登録しておくことで、企業側からのスカウトを受ける機会も増え、より効率的に案件を獲得できる可能性があります。継続的に案件を受注するためには、プラットフォーム上での評価を積み重ねることも重要であり、プロジェクトの品質とコミュニケーション能力が問われます。
稼ぐためのポイント
MLOpsエンジニアとして副業・兼業で稼ぐためには、いくつかのポイントがあります。まず、自身の専門領域を明確にし、そこに特化したスキルを深く磨き上げることが不可欠です。例えば、特定のクラウドプラットフォーム（AWS SageMaker、GCP AI Platformなど）でのMLOps構築経験や、CI/CDパイプラインの自動化、モデルの監視・運用に関する専門知識は高く評価されます。次に、過去のプロジェクト実績を具体的に示すポートフォリオを作成するとよいでしょう。これにより、潜在的なクライアントに対して自身の能力と信頼性をアピールできます。
さらに、単に技術的な課題を解決するだけでなく、クライアントのビジネス課題を理解し、MLOpsを通じてどのように貢献できるかを提案するコンサルティング能力も高単価案件を獲得するための鍵となります。継続的な学習と最新技術へのキャッチアップも、市場価値を維持・向上させる上で気をつけたい点としてあげられます。
MLOpsエンジニア副業案件の現状：スキルと単価相場
MLOpsエンジニアの副業で必要なスキルと報酬の単価相場について紹介します。
MLOpsの副業で求められるスキル
MLOpsの副業案件で求められるスキルは多岐にわたりますが、実運用を見据えた実践的な経験が重視されます。まず、DevOpsの考え方を理解し、CI/CDパイプラインの設計・構築経験は不可欠です。具体的には、Jenkins、GitLab CI、GitHub ActionsなどのCI/CDツール、DockerやKubernetesを用いたコンテナ技術の知識が挙げられます。また、AWS、GCP、Azureなどの主要なクラウドプラットフォーム上での機械学習サービスの利用経験は必須であり、SageMakerやAI Platformといった各プラットフォームのMLOps関連サービスを使いこなせるかがポイントとなります。
さらに、Pythonによる開発スキルはもちろん、MLflowやWeights & BiasesといったMLOpsツールの活用経験、そしてモデルの監視やデータドリフト・モデルドリフト検知に関する知識も強く求められます。
MLOpsエンジニア副業の単価相場
MLOpsエンジニアの副業における単価相場は、個人のスキルレベル、経験年数、案件の難易度、そして稼働時間によって大きく変動します。一般的に、時間単価制の案件では、実務経験1～2年の初級者で時給2,000円～3,500円程度、3～5年の中級者で4,000円～6,000円程度、5年以上の経験を持つ上級者や専門性の高い分野では7,000円～10,000円程度が相場とされています。
固定報酬制の案件では、小規模なパイプライン構築や既存システムの改修であれば報酬額の相場は10万円～30万円、より複雑な新規構築や大規模な運用支援では報酬額が50万円を超える案件も見られます。コンサルティングやアドバイザリーといった高単価業務にMLOpsのスキルを組み合わせられると、さらに高い報酬が期待できます。
MLOpsエンジニア副業案件の種類
MLOpsエンジニアの副業で獲得できる案件の種類についてみていきましょう。
MLOps構築・改善
MLOpsエンジニアの副業案件において、MLOpsパイプラインの構築と既存パイプラインの改善は中心的な依頼内容の一つです。具体的には、機械学習モデルのライフサイクル全体を自動化し、効率化するためのCI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）パイプラインの設計、開発、および実装が求められます。これには、コードのバージョン管理からモデルの学習、評価、テスト、そして本番環境へのデプロイまでの一連のプロセスを、信頼性高く、かつスケーラブルに実現する知識と経験が必要です。既存のMLOpsプロセスがある場合は、そのボトルネックを特定し、パフォーマンスや安定性、コスト効率を向上させるための具体的な改善提案と実装も重要な役割となります。様々なクラウドプロバイダのMLサービスやオープンソースツールを適切に組み合わせる能力が必要です。
モデルデプロイ・運用・監視
機械学習モデルの開発環境を用意するだけでなく、それを本番環境で安定稼働させ、継続的にその性能を監視する業務もMLOpsエンジニアのタスクです。この種の案件では、学習済みモデルをAPIとして提供したり、バッチ処理として実行したりするためのデプロイ戦略の策定と実装が求められます。さらに、デプロイ後のモデルが期待通りの性能を発揮しているかを常時監視し、データドリフトやモデルドリフトといった性能劣化の兆候を早期に検知する仕組みを構築する必要があります。異常が検知された際には、自動的にアラートを発したり、場合によってはモデルの再学習をトリガーしたりするような、堅牢な運用・監視体制の構築が期待されます。本番環境でのトラブルシューティング能力も重要です。
データ基盤・データパイプライン構築支援
MLOpsにおいて、高品質なデータはモデルの性能を左右する最も重要な要素の一つです。そのため、機械学習モデルの学習に必要なデータの収集、加工、そして管理を行うデータ基盤やデータパイプラインの構築支援も、MLOpsエンジニアが担当する副業案件として挙げられます。具体的には、様々なデータソースからのデータ統合、ETL/ELT（抽出/変換/ロード）処理の設計と実装、データ品質管理メカニズムの導入などが含まれます。大規模なデータを効率的に処理するためのデータレイクやデータウェアハウスの設計、およびクラウド上のストレージサービスやデータ処理サービス（例：BigQuery、Snowflake、Apache Sparkなど）の活用経験が求められます。データガバナンスやセキュリティに関する知見も重要視される傾向にあります。
MLOpsツール導入支援
市場には多種多様なMLOpsツールが存在するため、顧客企業が自社の課題や目的に合致したツールを選定し、適切に導入・運用できるよう支援することも、MLOpsエンジニアの副業案件として増加しています。この種の案件では、顧客の既存システムやワークフローをヒアリングし、最適なMLOpsツールスタックを提案するコンサルティング能力が求められます。具体的なツールの例としては、MLflow、Kubeflow、DVC（データバージョン管理）、Seldon Core、FastAPIなどが挙げられます。ツールの選定だけでなく、その導入計画の策定、実際のセットアップ、既存システムとの連携、そして運用担当者へのトレーニングやドキュメント作成までを一貫して支援する役割を担います。
コンサルティング・アドバイザリー
コンサルティング・アドバイザリー案件では、顧客企業の機械学習プロジェクト全体を俯瞰し、MLOps導入における戦略立案から具体的なロードマップ策定までを支援します。これは技術的な実装だけでなく、組織体制や文化、プロセスに関するアドバイスも含む広範な支援となります。例えば、MLOps導入によってビジネス目標をどのように達成するか、どのフェーズから着手すべきか、どのような人材が必要かといった経営層に近い視点からの提言が求められます。特定の技術に限定されず、機械学習基盤の運用に関する深い知識と豊富な経験に基づき、顧客の課題を多角的に分析し、最適な解決策を導き出す能力が不可欠です。中長期的な視点でのMLOps推進をサポートします。
研修講師
業務に関するノウハウや専門知識を持つエンジニアは、企業内の開発者やデータサイエンティスト向けに、MLOpsに関する研修講師としての副業案件も担当することがあります。この種の案件では、自身のMLOpsに関する深い知識と実践的な経験を活かし、参加者に対してMLOpsの概念、主要なツール、ベストプラクティスなどを体系的に教える役割を担います。座学だけでなく、ハンズオン形式で実際のパイプライン構築やツール操作を指導することも多く、教育スキルやコミュニケーション能力が重要になります。企業のニーズに応じて、基礎的な内容から特定のクラウドサービスにおけるMLOpsの実践、あるいは特定のツールの使い方に特化した研修まで、多岐にわたるテーマが想定されます。
MLOpsエンジニアの副業で案件の探し方
MLOpsエンジニアの副業で業務委託の案件を探す方法について紹介します。
エージェント
MLOpsエンジニアが副業案件を探す上で、専門のエージェントサービスを利用する方法は非常に有効です。これらのエージェントは、企業が抱えるMLOps関連の具体的な課題や求めているスキルセットを理解しており、あなたの経験や希望に合致する案件を効率的に紹介してくれます。特に、非公開案件や、一般には募集が出ていないような高単価な案件にアクセスできる点が大きなメリットです。
また、契約条件の交渉や、案件参画後のトラブルシューティング、さらには副業と本業のバランス調整に関するアドバイスなど、多岐にわたるサポートを受けられるため、副業初心者でも安心して活動できます。
登録時にはスキルシートや職務経歴書の準備が必要ですが、エージェントがその作成を支援してくれる場合も多く、自身の強みを最大限にアピールするためのアドバイスも期待できます。
クラウドソーシング
クラウドソーシングプラットフォームも、MLOpsエンジニアが副業案件を見つけるための有力な選択肢です。これらのプラットフォームでは、中小企業からスタートアップ、個人事業主まで、幅広いクライアントから様々なニーズを収集しており、比較的手軽に案件を探し始められます。短期間で完結するプロジェクトや、特定のタスクに特化した案件が多く見られるため、自身の空き時間や得意分野に合わせて柔軟に仕事を選べます。
プログラミングやデータ分析系のカテゴリでMLOps関連のキーワードを検索したり、自身のスキルをプロフィールに明記したりすることで、クライアントからのスカウトを受ける可能性もあります。
ただし、単価はエージェント経由の案件に比べて低い傾向があるため、実績を積む目的や、隙間時間での作業に重点を置く場合に適しています。
知人からの紹介
知人からの紹介は、MLOpsエンジニアの副業案件獲得において、最も信頼性が高く、かつ高単価な案件に繋がりやすい方法の一つです。業界内のネットワークや、過去のプロジェクトで築いた人間関係を通じて、自身のスキルや人柄を既に知っている人から直接依頼が来るケースがこれに当たります。
紹介案件のメリットは、事前の信頼関係が構築されているため、ミスマッチが少なく、契約交渉もスムーズに進みやすい点です。また、プロジェクトの立ち上げ段階から深く関われる機会や、自身の専門性を存分に発揮できるような重要な役割を任されることも少なくありません。
日頃から積極的に業界のイベントに参加したり、SNSで自身の知見を発信したりするなど、人脈を広げ、自身の専門性をアピールする努力が、結果的に紹介案件へと繋がります。
直接営業
MLOpsエンジニアとして副業案件を獲得するために、企業への直接営業も有効な手段です。これは、自身のスキルセットや提供できる価値を明確にした上で、MLOpsの課題を抱えている可能性のある企業に対し、自らアプローチしていく方法です。例えば、企業の採用ページや事業内容を調査し、MLOpsの導入や改善に課題を抱えていそうな企業に対して、具体的な提案書を送付したり、問い合わせフォームからコンタクトを取ったりします。
このアプローチでは、自身で案件を「作り出す」ことができるため、自分の得意分野や興味のある領域に特化したプロジェクトを獲得しやすいという利点があります。
成功のためには、企業の課題を正確に把握し、それに対する具体的な解決策を提示できる提案力や、自身の専門性を的確に伝えるコミュニケーション能力が求められます。
MLOpsエンジニアの副業におすすめのエージェント
MLOpsエンジニアの副業探しにおすすめのエージェントを紹介します。
レバテックフリーランス
レバテックフリーランスは、IT・Web系のフリーランスエンジニアに特化した国内最大級のエージェントサービスです。MLOpsエンジニアの案件についても豊富な実績を持ち、大手企業からスタートアップまで幅広い案件を取り扱っています。専任のキャリアアドバイザーがつき、個々のスキルや経験、希望に合わせた案件を厳選して紹介してくれるため、ミスマッチのリスクを低減できます。また、契約交渉や参画後のフォロー体制も充実しており、初めての副業でも安心して利用できるでしょう。最新の技術トレンドを反映した案件も多く、スキルアップを目指したいMLOpsエンジニアにとって魅力的な選択肢となります。
エクストリームフリーランス
エクストリームフリーランスは、デジタル人材の案件に強みを持つフリーランスエージェントです。MLOpsに関する専門知識や実践経験が豊富なエンジニア向けに、より高度なスキルが求められる案件や、企業のDX推進の中核を担うような重要なプロジェクトを多く紹介しています。クラウドネイティブな環境でのMLOps構築や、大規模なデータパイプライン構築の経験があるMLOpsエンジニアは、高単価案件を獲得しやすいでしょう。コンサルティングファームや大手SIerからの案件も多く、自身の市場価値を高めながら、やりがいのあるプロジェクトに挑戦したい方に適しています。
ハイパフォコンサル
ハイパフォコンサルは、その名の通り、高パフォーマンス人材向けのコンサルティング案件に特化したエージェントサービスです。MLOpsエンジニアの場合、単なる技術的な実装だけでなく、企業のML戦略立案やMLOps導入のコンサルティング、あるいはチームビルディング支援といった上流工程の案件が多く見られます。ビジネス課題の解決に深くコミットしたい、自身の知識と経験を活かして企業の変革を支援したいと考えるMLOpsエンジニアにとって、非常に魅力的な選択肢となるでしょう。高度なコミュニケーション能力と提案力が求められる一方で、それに見合った高単価が期待できる案件が豊富に用意されています。
MLOpsエンジニアの副業求人を探す際のポイント
週1日、土日稼働、在宅勤務など副業に向いたMLOpsエンジニアの求人を探す際のポイントについてみていきましょう。
週1〜2日など低稼働の案件があるか
MLOpsエンジニアが副業案件を探す際、自身の本業とのバランスを考慮し、週1〜2日程度の低稼働で参画できる案件の有無は確認したいポイントです。すべてのMLOps案件がフルタイム勤務を前提としているわけではなく、特定の専門知識や経験を短期間で提供することを目的としたスポット案件や、進捗に応じて柔軟に稼働時間を調整できる案件も存在します。例えば、既存のMLOpsパイプラインの特定の改善点に対するアドバイスや、特定のツールの導入支援、あるいは緊急性の高いトラブルシューティングなど、短期集中型のタスクに特化した案件であれば、低稼働でも貢献可能です。副業マッチングサービスやエージェントでは、稼働日数を指定して案件を検索できる機能が提供されていることが多いため、これを活用することで効率的に希望に沿った案件を見つけられるでしょう。
平日夜、早朝、土日で稼働できるか
副業としてMLOps案件を探す場合、多くのMLOpsエンジニアは本業の勤務時間外に作業することになります。そのため、平日夜間や早朝、または土日祝日といった自身の都合の良い時間に柔軟に稼働できる案件であるかどうかも、検討すべき事項となります。クライアントによっては、海外拠点との連携や緊急対応の必要性から特定の時間帯での稼働を求める場合もありますが、多くの場合、タスクベースでの成果物納品であれば、稼働時間はエンジニアの裁量に任される傾向にあります。案件を探す際には、募集要項に記載されている稼働時間帯の条件を注意深く確認し、自身のライフスタイルや本業との両立が可能かどうかを事前に把握することが不可欠です。リモートワークと組み合わせることで、時間的な制約をさらに緩和できる可能性があります。
リモート・在宅ワークで作業できるか
MLOpsエンジニアの副業案件を探す上で、リモートワークや在宅勤務が可能であるかは、柔軟な働き方を実現する上で非常に大きな要素となります。MLOpsの業務は、多くの場合、開発環境やクラウドプラットフォームへのリモートアクセスを通じて完結できるため、物理的なオフィスへの出社を必須としない案件が増加しています。これにより、通勤時間を削減できるだけでなく、居住地に関わらず全国、さらには海外の案件にも応募できるようになり、選択肢が大幅に広がります。リモートワークの可否は求人票に明記されていることが多いため、検索フィルターを活用して効率的に絞り込むことをお勧めします。ただし、チームとの円滑なコミュニケーションを保つために、オンラインミーティングへの参加やチャットツールでの迅速な応答が求められることは留意すべき点です。
本業と競合しないか
MLOpsエンジニアが副業案件を探す際には、その案件が現在従事している本業の業務内容や事業領域と競合しないかを慎重に確認することが極めて重要です。本業の企業によっては、兼業や副業に関する規定が存在し、競合他社での業務を禁止している場合があります。意図せず競業避止義務に抵触してしまうと、本業の企業との信頼関係を損ねるだけでなく、最悪の場合、契約違反として法的な問題に発展する可能性もあります。そのため、案件に応募する前には、本業の就業規則を必ず確認し、必要であれば上司や人事部門に相談するなどして、トラブルを未然に防ぐための措置を講じるべきです。自身のキャリアを守るためにも、この点は決して軽視してはならないポイントと言えます。
MLOpsエンジニアの副業の始め方
MLOpsエンジニアの経験をつみ、副業を始める手順について解説します。
就職して実務経験を積む
MLOpsエンジニアとして副業を始めるには、まず新卒採用や中途採用で企業に就職して、本業でしっかりと実務経験を積むことが最も重要です。MLOpsは比較的新しい分野であり、モデルの学習からデプロイ、運用、監視まで、多岐にわたる専門知識と実践的なスキルが求められます。クラウド環境での開発経験、CI/CDパイプラインの構築・運用、DockerやKubernetesなどのコンテナ技術、そして各種MLOpsツールの利用経験は必須となるでしょう。
配属された先で実際の機械学習プロジェクトに携わり、これらの技術を駆使して課題解決に取り組むことで、副業案件で求められる実践力を身につけることができます。
特に、本番環境でのモデル運用やトラブルシューティングの経験は、副業案件で高く評価されるポイントです。まずは、自身のキャリアパスとしてMLOpsに注力できる企業を選ぶことが、副業成功への第一歩となります。
スキルシートやポートフォリオを準備する
副業案件を獲得するためには、自身のスキルや実績を効果的にアピールするためのスキルシートとポートフォリオの準備が不可欠です。スキルシートには、これまでの職務経歴、MLOpsに関する具体的なスキル（使用ツール、言語、クラウドサービスなど）、参加したプロジェクトでの役割や成果を詳細に記述しましょう。特に、数値で表せる成果（例：デプロイ時間の〇〇%削減、モデル推論速度の〇〇%向上など）は説得力が増します。
ポートフォリオでは、自身が関わったMLOpsプロジェクトの具体的な内容を、GitHubのリポジトリやブログ記事などを通じて公開するのが効果的です。
例えば、自分で構築したCI/CDパイプラインの構成図や、モデル監視ダッシュボードのスクリーンショット、データドリフト検知の実装例などを提示することで、潜在的なクライアントに対して自身の専門性を明確に示し、信頼を得ることができます。
副業先の案件を探す
スキルシートやポートフォリオが準備できたら、いよいよ副業案件を探すフェーズです。案件探しの主な方法はいくつかありますが、自身のスキルレベルや希望する働き方に合わせて使い分けることが重要です。一つは、レバテックフリーランスやエクストリームフリーランス、ハイパフォコンサルといったフリーランス向けエージェントサービスを利用する方法です。これらのエージェントは、非公開案件を含む豊富な求人情報を持っており、自身の希望に沿った案件を効率的に紹介してくれます。次に、クラウドソーシングプラットフォームも選択肢の一つですが、比較的単価が低い傾向にあるため、まずは実績作りの場として活用するのも良いでしょう。
また、知人からの紹介や、自身のSNSでの発信を通じて企業から直接営業を受けるケースもあります。これらの方法を組み合わせながら、自身に最適な副業案件を見つけ出すことが、MLOpsエンジニアとしての副業を成功させる鍵となります。
MLOpsエンジニアが副業を始める際の注意点
会社員のMLOpsエンジニアが副業を始める際の注意点についてみていきましょう。
就業規則を確認し副業の許可を取る
MLOpsエンジニアとして副業を始める前に、最初に確認すべき点は、現在勤めている会社の就業規則です。多くの企業では、従業員の副業に関して何らかの規定を設けています。副業が完全に禁止されているケースもあれば、許可制であったり、特定の条件を満たせば認められたりするケースもあります。
特に、競合他社での業務や、本業で得た知識・情報を利用する副業は厳しく制限される傾向にあります。就業規則を無視して副業を行った場合、懲戒処分や解雇といった重大なリスクを負う可能性があります。
トラブルを未然に防ぐためにも、事前に就業規則を確認し、必要であれば上司や人事部に相談して正式な許可を得るようにしましょう。これにより、安心して副業に取り組むことができます。
確定申告を忘れないようにする
副業で収入を得るMLOpsエンジニアは、本業の給与とは別に、確定申告が必要になる場合があります。一般的に、給与所得以外の所得が年間20万円を超える場合は、確定申告が義務付けられます。副業で得た収入は雑所得や事業所得として扱われ、所得の種類によって申告方法や経費にできる範囲が異なります。
確定申告を怠ると、延滞税や無申告加算税といったペナルティが課されるだけでなく、将来的に住宅ローンなどの審査に影響が出る可能性もあります。
副業を開始する際には、収入と支出を記録するための帳簿をつけたり、領収書を保管したりするなど、日頃から準備を進めておくことが重要です。税金に関する専門知識がない場合は、税務署の相談窓口や税理士に相談することをおすすめします。
本業とのバランスに注意する
MLOpsエンジニアとして副業に挑戦する際、最も重要なことの一つが、本業とのバランスを適切に保つことです。副業に時間を割きすぎた結果、本業の業務に支障が出たり、パフォーマンスが低下したりすることは避けなければなりません。疲労の蓄積は、集中力の低下や体調不良に繋がり、結果として本業と副業の双方に悪影響を及ぼす可能性があります。
無理のない範囲で副業に取り組むためには、自身の体力や時間を考慮し、週あたりの稼働時間や請け負う案件数をあらかじめ決めておくことが賢明です。
また、本業が忙しい時期には副業の量を調整するなど、柔軟に対応することも求められます。健康的かつ持続的に副業を続けるために、自己管理を徹底し、良好なワークライフバランスを維持する意識を持つことが求められます。
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