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製品を作る / Machine Learning Engineer

MLエンジニア

学習データの準備からモデルの学習と評価、推論APIや学習パイプラインの構築、本番での監視までを担う領域です。既存のLLMをAPIで使う仕事と違い、モデルそのものの精度改善が成果に含まれます。確認した求人はどれも、機械学習を使った開発の実務経験を必須にしていました。

乗り換え元になる経験

  • 機械学習
  • データ
Pythonでのデータ処理とモデル実装バックエンド開発、API設計、クラウド運用統計と機械学習の基礎、データ分析

掲載出典の確認日

掲載している各出典の確認日（ページの更新日とは別）を示していますので、最新の募集状況と給与は公式の掲載元で確認してください。

公開求人に記載された給与

以下は2026-10-14に確認した、国内企業が自社の採用ページに掲載している求人です。単位や含まれる手当が求人ごとに違うため、求人ページの表記をそのまま載せています。職種名は求人ページ上の表記です。

企業・掲載元職種名給与の記載経験年数の記載
株式会社ELYZA 自社採用ページ（HERP）／確認日 2026-10-14機械学習エンジニア（プロダクト開発・MLOps）想定年収6,000,000円〜15,000,000円（月給400,000円〜。固定残業38時間分と深夜残業19時間分を含む）チームでのMLサービス開発・運用2年以上、クラウドでの開発・運用経験など
ファインディ株式会社 自社採用ページ（HERP）／確認日 2026-10-14MLエンジニア/データサイエンティスト_GenAI Enablement想定年収800万円〜1,400万円程度（固定残業代と賞与を含む）PythonとSQLでのモデル実装経験、ML・統計の基礎、生成AIのPoC経験など
匠技研工業株式会社 自社採用ページ（HERP）／確認日 2026-10-14機械学習エンジニア（画像処理、データ分析、LLM）入社時想定年収720万円〜1,440万円（月給600,000円〜1,200,000円）機械学習で業務課題を解決した経験、画像処理モデルの構築経験、クラウド開発経験など
株式会社NaLaLys 自社採用ページ（HERP）／確認日 2026-10-14AI・機械学習エンジニア年収840万円〜1,080万円（想定月給70万円〜90万円。固定残業30時間分と深夜20時間分を含む）ソフトウェア開発5年以上、LLMシステムの開発・運用経験、LLMのファインチューニング経験など

給与は求人ページの表記をそのまま載せたもので、当サイトが推定・換算した数値は含みません。提示額は経験や選考の結果で決まります。

給与とあわせて、経験と相談先を確認する

給与の記載は個別の求人例です。自分の経験を整理し、希望する職種の求人を扱っているか、相談先の対象や条件を確認しましょう。

転職相談先の対象と条件を比べる 今の経験と職種の接点を整理する

求人を掲載している企業の例

企業が公開した求人の確認例です。最新の募集状況と応募条件は、リンク先で確認してください。

ELYZA

機械学習エンジニア（プロダクト開発・MLOps）

仕事内容の抜粋
LLMを中核にしたプロダクトの要件定義から開発・検証までを担い、ML基盤の整備、LLM推論基盤の設計と運用、モデル監視も行う。
必須経験の抜粋
チームでのMLサービス開発・運用2年以上、クラウドでの開発・運用経験、機械学習・自然言語処理・画像・音声認識のいずれかの専門知識など。

企業の採用ページ掲載を確認確認日

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ファインディ

MLエンジニア/データサイエンティスト_GenAI Enablement

仕事内容の抜粋
自社データを使い、推薦・ランキングのモデルやLLM・RAGを使うAIエージェントを設計・実装し、本番運用と効果検証まで担う。
必須経験の抜粋
PythonとSQLでの分析・モデル実装経験、ML・統計の基礎、GitHubでのチーム開発、生成AIのPoC経験など。アプリケーション開発の経験は歓迎条件。

企業の採用ページ掲載を確認確認日

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匠技研工業

機械学習エンジニア（画像処理、データ分析、LLM）

仕事内容の抜粋
CTOと共に、ML・AI開発のインフラ、MLシステムを提供するアプリ、MLOps基盤を作る。
必須経験の抜粋
機械学習・統計の基礎、機械学習で業務課題を解決した経験、画像処理モデルの構築経験、クラウド開発経験など。すべての経験がある必要はないと注記あり。

企業の採用ページ掲載を確認確認日

求人ページを見る

MLエンジニア（機械学習エンジニア）は、機械学習モデルを作り、製品の中で動かし続けるところまでを担う職種です。学習データの準備、モデルの学習と評価、推論の提供、本番での監視が仕事に含まれます。

DeNAは2021年の記事で、データサイエンティストがアルゴリズムを実装し、MLエンジニアがそれをサービスに組み込んで運用すると説明しています。ただし境界は企業ごとに違い、同じ記事も両者の境界にあいまいな面が残ると述べています。

2026-10-14に確認した国内の公式求人は、どれも機械学習を使った開発の実務経験を必須条件に含めていました。アプリケーション開発の経験は、歓迎条件として挙げる求人がありました。

MLエンジニアとは：モデルを製品で動かすまでを担う

ZOZOのMLエンジニアは2023年の記事で、自分たちの仕事を、推薦モデルを作ることと、そのモデルを提供するAPIを作ることだと説明しています。定期的に学習し直すパイプライン、リアルタイムの推論API、効果を確かめるダッシュボードまでが範囲です。

DeNAの2021年の記事は、データサイエンティストが作ったアルゴリズムをクラウド基盤に組み込み、サービスとして安定して運用することを、MLエンジニアの主な仕事として説明しています。インフラ、事業側との調整、法務との連携まで含むため、記事では「AI以外のほぼすべて」とも表現されています。

2026-10-14に確認した国内求人では、仕事内容に次の作業が並んでいました。

データを整える
学習に使うデータを集め、モデルが使える形に加工します。
モデルを学習・評価する
推薦やランキング、画像認識などのモデルを作り、精度を比べて改善します。ファインディの求人は、LLMやRAGを使う開発も範囲に含めています。
推論を製品に組み込む
学習済みモデルを、製品から呼べるAPIとして提供します。匠技研工業の求人は、MLシステムを提供するアプリの開発を挙げています。
本番で監視し、作り直す
精度や応答時間を監視し、必要に応じて学習し直します。ELYZAの求人は、モデル監視とLLM推論基盤の運用を挙げています。

データサイエンティスト、AIアプリ開発、MLOpsとの違い

近い職種との境界は企業ごとに違い、業界で統一された定義はありません。以下は、企業が公開している記事から読み取れる分け方です。

メルカリは2025年11月の記事で、MLエンジニアの役割を、統計学と機械学習の知識でモデルを開発することと説明しています。一方で、MLOpsのパイプライン設計はデータエンジニアの今後の専門性にも挙げており、どちらが持つかは記事の上では分かれていません。

既存のLLMをAPIで呼んで製品に組み込む仕事はAIアプリケーションエンジニアの仕事内容で、モデルを動かす共通基盤の仕事はAIプラットフォームエンジニアの仕事内容で扱っています。学習や分析に使うデータの基盤はデータエンジニアの仕事内容を参照してください。

データサイエンティスト
DeNAの整理では、アルゴリズムを実装するところまでを担います。MLエンジニアは、それをサービスに組み込んで運用します。
AIアプリケーションエンジニア
既存のLLMをAPIで使い、製品の機能に組み込みます。モデルそのものを学習・最適化するかどうかが分かれ目です。個人の技術ブログには、学習・最適化する側を「APIラインの下」、APIで使う側を「上」と分ける整理もあります。
MLOps・AI基盤
ZOZOは2021年の記事で、MLOpsチームがモデルを試作から本番の水準に引き上げ、MLエンジニアがモデル開発に集中できる状態を目指すと述べています。

国内の公式求人が求めるもの

2026-10-14に、国内企業が自社の採用ページ（いずれもHERP）に掲載している機械学習エンジニアの求人を確認しました。どの求人も、機械学習を使った開発の実務経験を必須条件に含めています。

求める経験の重さは求人によって違います。ELYZAはチームでのMLサービス開発・運用2年以上、NaLaLysはソフトウェア開発5年以上に加えてLLMのファインチューニング経験を必須にしています。一方、ファインディは年数を指定せず、PythonとSQLでのモデル実装経験とML・統計の基礎を必須にし、アプリケーション開発の経験を歓迎条件にしています。

企業・出典職種名担当範囲（公式の記述の要約）
ELYZA 確認日 2026-10-14機械学習エンジニア（プロダクト開発・MLOps）LLMを中核にしたプロダクトの要件定義から開発・検証までを担い、ML基盤の整備、LLM推論基盤の設計と運用、モデル監視も行う。
ファインディ 確認日 2026-10-14MLエンジニア/データサイエンティスト_GenAI Enablement自社データを使い、推薦・ランキングのモデルやLLM・RAGを使うAIエージェントを設計・実装し、本番運用と効果検証まで担う。
匠技研工業 確認日 2026-10-14機械学習エンジニア（画像処理、データ分析、LLM）小規模なAIチームで、ML・AI開発のインフラ、MLシステムを提供するアプリ、MLOps基盤を作る。
NaLaLys 確認日 2026-10-14AI・機械学習エンジニアLLMによるリスク検知の仕組み、ファインチューニング、評価基盤、GPU推論基盤の構築と運用を一貫して担う。

担当範囲は公式求人の記述を当サイトで要約したものです。募集の継続は保証しないため、最新の内容は各求人で確認してください。

Web・バックエンド開発の経験のどこが接点になるか

APIを設計し、クラウドで動かし、障害に対応してきた経験は、推論の提供と本番運用に関わります。匠技研工業の求人はWebサービス開発の経験を、ファインディの求人はアプリケーション開発の経験を、歓迎条件に挙げています。

足りなくなりやすいのは、モデルの学習と評価そのものです。ELYZAとNaLaLysは、機械学習またはLLMの開発・運用の実務経験を必須にしています。機械学習を含めて身につけたい技術は学習ロードマップの「キャッチアップすべき4つの技術」で整理しています。

Web開発の経験だけで応募要件を満たすとは限りません。既存のLLMを製品に組み込むAIアプリケーションエンジニアで実務を積み、モデルの学習に広げる道もあります。

仕事内容と成果

  • 学習データを整え、モデルを学習・評価して精度を改善する。
  • 学習パイプラインと推論APIを作り、モデルを製品に組み込む。
  • 本番のモデルを監視し、精度の劣化や運用の問題に対応する。

目指す状態：機械学習モデルを検証で終わらせず、製品の中で安定して価値を出す状態にする。

経験の接点

以下は経験を整理するための軸であり、採用要件ではありません。

機械学習データバックエンドクラウド生成AI品質

ある求人例の要件

職種全体の要件ではなく、公開情報で確認した個別の例です。

  • ELYZAの例では、チームでのMLサービス開発・運用2年以上と、クラウドでの開発・運用経験を必須条件としている。
  • ファインディの例では、PythonとSQLでのモデル実装経験とML・統計の基礎を必須とし、アプリケーション開発の経験は歓迎条件としている。

応募前に準備すること

  1. 01

    学習から評価までを1本通す

    公開データで学習、評価、誤りの分析までを行い、どこで精度が決まったかを説明できるようにする。

  2. 02

    推論をAPIとして提供する

    学習済みモデルをAPIで呼べる形にし、入力の検証、応答時間、モデルの版の管理を実装する。

  3. 03

    本番での劣化を想定する

    入力データの傾向が変わったときに精度を確かめる方法と、学習し直す手順を書き出す。

AI分野の学習ルートを探す

面談で確認する質問

  • モデルの学習と本番運用は、同じチームが担いますか。
  • 既存のLLMを使う開発と、自社でモデルを学習する開発の割合はどのくらいですか。
  • モデルの精度が下がったとき、誰がどの指標で学習し直すかを判断しますか。

よくある質問

MLエンジニアとデータサイエンティストの違いは何ですか？

DeNAの整理では、データサイエンティストがアルゴリズムを実装し、MLエンジニアがそれをサービスに組み込んで安定して運用します。ただし境界は企業ごとに違い、ファインディのように1つの求人で両方の職種名を併記する例もあります。

MLエンジニアと機械学習エンジニアは同じ職種ですか？

MLはMachine Learning（機械学習）の略で、同じ職種を指す呼び方です。今回確認した求人でも、ELYZAや匠技研工業は「機械学習エンジニア」、ファインディは「MLエンジニア」と表記していました。担当範囲は呼び方ではなく、求人の仕事内容で確かめてください。

未経験からMLエンジニアを目指せますか？

今回確認した公式求人は、どれも機械学習を使った開発の経験を必須条件に含めていました。Web・バックエンドの開発経験がある場合は、公開データでモデルを学習・評価し、APIとして提供して監視するところまでを自分で作ると、要件に照らして説明できる材料になります。

このページの出典

本文で引用した公開情報です。掲載内容は確認日時点のもので、以後の変更は反映していません。