MLOps 工程師薪資解密：市場規模、技能需求與職涯發展全方位分析

隨著人工智慧技術快速發展，機器學習營運（Machine Learning Operations，MLOps）的重要性與日俱增。根據 Precision Reports 研究報告指出，2021 年全球 MLOps 市場規模達到 7.6 億美元，預計在未來幾年將以 26.4% 的年複合成長率擴張，到 2027 年更可望突破 31 億美元規模。本文將深入探討 MLOps 的定義、產業趨勢、人才需求，以及職涯發展方向。

在了解 MLOps 之前，我們先來認識「Ops」的概念。Ops 指的是營運（Operations），主要負責維護與管理系統運作。隨著科技演進，衍生出多種專業的 Ops 領域：

• DevOps（開發維運）：整合軟體開發（Development）和 IT 營運（Operations），以提升軟體交付速度和品質

• DataOps（資料維運）：專注於數據管理和分析的自動化和流程改進

• AIOps（人工智慧維運）：使用人工智慧來增強 IT 營運，例如自動化事件管理和根本原因分析，也就是運用 AI 技術來改善 IT 營運效率

MLOps 則是機器學習操作 (Machine Learning Operations) 的縮寫，是一種將 DevOps 概念應用於機器學習系統的學科，目的在簡化將機器學習模型投入生產環境、監控和維護它們的過程，它結合了機器學習（ML）、軟體/資料工程和 DevOps ，讓機器學習模型能夠成功地在生產環境中部署和管理。

在沒有 MLOps 的情況下，資料科學家常常需要手動準備和部署資料到生產環境，而營運團隊則需要監控模型的效能，並在出現問題時手動介入。這會導致：

●模型部署複雜：許多企業組織發現將機器學習模型部署到其工作流程中很複雜。

●模型效能緩慢：已部署的機器學習模型通常效能緩慢，並且可擴展性有限。

●缺乏標準化：沒有標準化的流程，模型的部署和維護變得困難且容易出錯。

●模型管理困難：隨著模型數量增加，追蹤和管理不同的版本和更新變得越來越困難。

反之，企業如果引進 MLOps，則可以縮短機器學習模型從開發到部署的時間，更好的進行模型效能的持續監控與改善，更確保模型品質與穩定性，並降低長期的營運成本，達到團隊協作效率的提升。

人工智慧的快速發展推動了對 MLOps 的需求。隨著越來越多的企業採用 AI 驅動的解決方案，有效管理和部署機器學習模型的需求也隨之增加。反過來，MLOps 的進步也有助於加速 AI 的採用，使其更容易將 AI 整合到實際應用中。以下，我們整理了幾個 MLOps 的常見應用與亮點企業，帶你更深入認識這個新興產業。

AI 技術與 MLOps 之間展現出強大的相互推動效應。不僅為產業帶來創新，也加速新技術的發展進程：

1. AI 模型複雜度提升帶動 MLOps 需求
   • 隨著深度學習模型規模越來越大，從 GPT-3 到 GPT-4，模型參數量呈現指數成長
   • 大規模 AI 模型的訓練、部署與維護需要更完善的 MLOps 支援
   • 企業需要強大的 MLOps 平台來管理日益複雜的 AI 專案
     
     
2. MLOps 協助 AI 落地應用
   • 標準化的 MLOps 流程加速 AI 模型從實驗到生產的轉換
   • 自動化測試與部署降低 AI 專案的失敗風險
   • 完整的監控機制確保 AI 模型在生產環境的穩定性
     
     
3. 市場需求推動創新
   • 企業對 AI 應用的需求帶動 MLOps 工具的創新發展
   • MLOps 平台功能持續演進，整合更多自動化與智慧化特性
   • 新型態的 MLOps 工具出現，例如專注於特定領域或應用場景
     
     
4. 技術生態系統的擴張
   • 開源框架與商業解決方案相輔相成
   • 雲端服務供應商提供更完整的 MLOps 工具鏈
   • 專業社群的發展促進知識分享與最佳實務的傳播

而 MLOps 的應用範圍也十分廣泛，以下整理了 5 項 MLOps 經常被運用的場景，讓你對於這項技術有更實際的了解：

企業若要自行研發 MLOps 流程，其所需要耗費的成本與所需技術門檻皆會是負擔，因此可以考量導入外部解決方案，事前也可了解各家科技巨頭都提供的完整 MLOps 解決方案：

• Amazon：提供 Amazon  SageMake 端到端的機器學習平台，包含模型訓練、部署與監控功能
• IBM：IBM Cloud Pak for Watson AIOps 等 MLOps 解決方案
• Microsoft：提供 Azure Machine Learning 等完整的 MLOps 工具鏈，支援模型生命週期管理

MLOps 工程師與資料科學家、軟體工程師和 DevOps 工程師等角色雖有許多共同點，但仍有一些關鍵的區別。以下為 MLOps 工程師與其他相關職務的主要差異：

• 資料科學家：著重在模型開發與優化，較少參與模型的部署和維護。
• 軟體工程師：專注在應用程式開發，可能不熟悉機器學習的特定需求。
• DevOps 工程師：負責部署與維運，可能不熟悉機器學習的生命週期管理。
• MLOps 工程師：整合上述三個領域，確保機器學習專案的順利執行。

MLOps 工程師需要具備廣泛的技能，包括：

• 機器學習和資料科學：了解機器學習演算法、模型和統計概念。熟悉資料預處理、特徵工程和模型評估。
• 程式設計：精通 Python 等程式語言，以及其他常用的資料科學語言，如 R 或 Julia。
• 軟體開發：熟悉 Agile、DevOps 和 CI/CD 等軟體開發方法和方法。
• 雲端計算：熟悉 AWS、Azure 或 Google Cloud Platform 等雲端平台。
• 容器化技術：熟悉 Docker 和 Kubernetes 等容器化技術。
• 資料工程：熟悉 SQL、NoSQL、Hadoop 和 Spark 等資料儲存和處理技術。
• MLOps 工具：熟悉常用的 MLOps 工具，例如 MLflow、Kubeflow 和 Airflow 等。
• 版本控制：熟悉 Git 等版本控制系統。
• 監控和日誌記錄：能夠應用監控解決方案來追蹤模型效能和系統健康狀況。熟悉日誌記錄工具，以便在模型推論過程中擷取相關資訊。
• 安全性：了解機器學習系統的安全性最佳實務。具備加密、存取控制和資料隱私法規的知識。

• 溝通協調：能夠與資料科學家、工程師和業務負責人等不同利益相關者有效溝通。
• 團隊合作：能夠在跨職能團隊中有效合作。
• 問題解決：能夠識別和解決機器學習模型生命週期中的各種問題。

求職者在撰寫履歷時，應著重強調與 MLOps 相關的技能和經驗，例如：

• 量化你的成就：使用具體的數字和指標來描述你在過去專案中的貢獻。
• 強調你的技能：在技能列表中列出所有與 MLOps 相關的技能，並在工作經歷中提供相關的例子。
• 使用關鍵字：在履歷中使用與 MLOps 相關的關鍵字，例如「機器學習操作」、「模型部署」等。
• 保持簡潔：履歷應不超過 2 頁（1 頁更佳）。
• 保持緊湊：履歷不應有太多空白/空白區域，也不應有太寬的邊距。
• 善用資源：使用超連結到你的 LinkedIn 個人檔案、個人/指導教授的網頁、GitHub 專案，以及在內容部分引用相關專案/論文等。
• 保持一致性：履歷應在整個文件中使用相同的格式。確保縮排、字體大小、文字格式等在整個文件中保持一致。
• 保持更新：確保你的履歷是最新的。在履歷末尾加上「上次更新」標籤，讓讀者知道履歷上次更新的時間是個好習慣。
• 少用顏色：履歷上的顏色太多會分散注意力。使用全黑白履歷，或者如果你想使用顏色，請確保不超過兩種顏色。彩色文字的目的是突出重要部分。此外，你選擇的顏色應該是高對比度的。
• 格式：切勿共用可編輯的檔案（.doc、.docx 等），並以 PDF 檔案格式共用你的履歷。

MLOps 工程師的薪資範圍通常在 10 萬美元到 17 萬美元之間，具體取決於地點、經驗和產業。由於 MLOps 是一個相對較新且不斷發展的領域，隨著對合格人才的需求增加，薪資範圍可能會隨著時間推移而增加。

MLOps 產業正處於蓬勃發展階段，對於想要進入這個領域的人才來說，現在正是最好的時機。不論是資料科學家、軟體工程師，還是 DevOps 工程師，都可以透過補強必要技能，轉型成為 MLOps 工程師。隨著市場需求持續成長，MLOps 專業人才的發展前景十分看好。

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