DevOpsエンジニアとは|仕事内容・年収・転職・将来性

ビジネスの価値をより迅速にユーザーへと届けることを目的にDevOpsという概念が提唱されました。ソフトウェア開発においてローンチ後の運用改善がより重要になるとともに「DevOpsエンジニア」の求人需要も増加しています。

この記事では、DevOpsエンジニアの役割や仕事内容、年収について紹介するとともに、未経験からスキルをみにつける方法も解説します。

DevOpsエンジニアとは

DevOpsエンジニアは、アジャイル開発やCI/CDなどを取り入れた開発現場で活躍する技術者です。

ビジネスの価値をより迅速にユーザーへと届けることを目的に、ソフトウェア開発のワークフローやプロセス改善に取り組む組織も増えてきました。

DevOpsエンジニアの役割

DevOpsエンジニアとして働く際は、インフラと開発の橋渡しのような役割が求められるでしょう。

運用監視やインフラストラクチャを自動化することでシステムの安定稼働を支え、開発スピードを向上していきます。

DevOpsエンジニアの仕事内容

業務では、クラウド環境でのインフラ構築や運用プロセスを自動化するツールの導入、開発プロセスの円滑化などを担当します。

開発エンジニアとして、コードを書くエンジニアリング能力とともにAWSGCPなどパブリッククラウドや最新のツールに関する知識が求められます。

DevOpsエンジニアに必要なスキル

ここでは、DevOpsエンジニアに求められるスキルセットを見ていきましょう。

プログラミングスキル

ソフトウェア開発でもちいられるプログラミング言語のうち、ひとつ以上の経験があるとよいでしょう。国内の開発でよく利用される言語としては、JavaRubyPythonなどがあげられます。

サーバー管理やOSの知識

プロセス管理や仮想化などLinuxなどのOSに関する知識を学ぶとともに、サーバー管理やネットワークの運用経験もあるとよいでしょう。ターミナルコマンドやシェルスクリプトを使えるようにしておきましょう。

運用においては、サーバーの負荷分散やスケーラビリティ確保のスキルが求められることもあります。

ツールやテクノロジーの理解

継続的インテグレーションやインフラストラクチャの自動化、コンテナオーケストレーションなどDevOpsを構成するツールやテクノロジーに精通していることが求められます。

Jenkins、Docker、Kubernetes、Mesosなどモダンな開発環境で利用されるツールに習熟したうえで目的や用途に応じて適切なアーキテクチャを設計できるエンジニアは、どこの職場でも引っ張りだこでしょう。

クラウドサービスを扱う知識

DevOpsを進めるうえで、オンプレミスよりもAWSなどクラウドプラットフォームを活用した経験が重視されます。

Terraform、CloudFormationなどインフラストラクチャを管理する手段についても慣れておくとよいでしょう。

ネットワークとセキュリティ

インフラエンジニアとしての経験があれば、ネットワークや構成管理に関する知識は備わっているでしょう。最近ではセキュリティに配慮したシステム構成がもとめられる現場も増えています。

DevOpsエンジニアの年収

DevOpsエンジニアの給料は、年収にして500から800万円程度が相場です。リードエンジニアやマネージャーとして働く場合は1000万円を超えるオファーもあるでしょう。一般的な ITエンジニアの平均年収と比べても高い水準といえます。アメリカの求人情報サイトGlassdoorのランキングにおいても、DevOpsエンジニアの平均年収は10万ドルをこえており、データエンジニアやソフトウェアエンジニアよりも高い給与水準となっています。

DevOpsエンジニアになるには

ここまで見てきたとおり、DevOpsエンジニアとして働くためには幅広いスキルと豊富な知識が要求されます。そのため、未経験者がいきなりDevOpsエンジニアになることは難しいといえそうです。

未経験からDevOpsエンジニアになれる?

未経験からDevOpsエンジニアを目指すなら、まずはWebエンジニアやプログラマーとして就職することが重要です。転職して半年から1年程度は業務経験を積みましょう。

エンジニアからキャリアチェンジを目指す

すでにエンジニアとして働いている場合は、DevOpsエンジニアに必要なスキルを勉強しながら、転職活動をおこなうとよいでしょう。すぐに内定がでない場合でも、クラウドやモダンな開発環境の職場を目指して活動しましょう。

DevOpsエンジニアの将来性

DevOpsでは、デプロイや運用監視など技術者が手動でおこなっていた多くの業務を自動化します。それにより、IT運用でのオペレーションミスをなくし、システムの安定稼働や開発スピードの向上をもたらします。

また、AWSGCPなどのパブリッククラウドサービスは、DevOpsを助ける様々なツールを提供しています。AWSAmazon Web Service)では、『AWS認定DevOpsエンジニア–プロフェッショナル』と呼ばれる認定資格を提供しており、DevOps業務に必要なスキルセットも徐々に定まってきています。

DevOpsエンジニアに求められる知識や経験はとても範囲が広く、短期間ですべてを身につけることは難しいといえます。ネットワークやサーバー、データベースなどのインフラ知識に加え、バックエンド開発の技術を学びましょう。

開発チーム(Development)と運用チーム(Operations)が協調するワークフローを採用する組織も増えています。ITエンジニアは、この機会に転職やキャリアチェンジを検討してみるのもよいでしょう。

AIエンジニアの年収・給料

メディアの報道などからAI人材は高収入という印象があります。実態について求人情報サイトなどから調査しました。

AIエンジニアの平均年収・給料

AI人材の代表とも呼べる職業「AIエンジニア」の平均年収はおよそ600万円です。これは国内の求人情報を多く扱うindeed、求人ボックスの給与データを参考にした数値です。

転職サイト「indeed」が掲載中の求人票をもとに作成した給与データによるとAIエンジニアの平均年収は642万円です。また、価格コムが運営する「求人ボックス」のデータでは597万円とされています。

それらのデータは、未経験可もマネジメントポジションもすべて含め算出されているため幅はあるものの、求人データから読み解くAIエンジニアの平均年収は一般的なITエンジニアの給料に比べ高い傾向にあるといえるでしょう。

海外のAIエンジニアは、日本のAIエンジニアよりも給与面ではさらに恵まれており「機械学習エンジニア(Machine Learning Engineer)」と呼ばれる開発スペシャリストの平均年収は約1300万円。AIで実績を残した研究者の年収は3000から5000万円と人材の獲得競争が過熱しています。

将来の給与に関して、その時の需要と供給により変動するためAIエンジニアについても確実なことはわかりません。ただし、国内でもAI人材の需要は今後も増加するとみられており、その点でAIスペシャリストの立ち位置は将来有望なマーケットといえるでしょう。

新卒でも高い年収が期待できる

米国や中国などのAI先端企業では、国際会議や論文発表など学術分野で実績を残した研究者を高い報酬で雇用する企業もあります。中国ファーウェイでは、新卒のトップ社員の年俸が3200万円と話題になりました。

現在、機械学習や深層学習(ディープラーニング)の開発需要が急増しており、テクノロジー系の企業にとどまらず多種多様な分野で「AIエンジニア」を募集する企業が増えています。

国内でも、ソニートヨタ自動車NECなどの大手企業が新卒のAI人材の獲得に乗り出し、新卒社員の年収に最高1000万円など通常の職種よりも給与面で優遇する施策を発表するなどの動きがみられます。

年収を伸ばしていくために

AI市場の拡大に伴い、今後AIエンジニアは各社で増員が見込まれています。未経験から挑戦するタイミングとしてもチャンスは大きいといえるでしょう。そのなかで、年収を上げていくために必要なポイントは業務で実績をあげることです。

トレンドの移り変わりが早いAI分野では、技術力やスキルの高さが給与に結びつくとは限りません。技術職である以上、AI技術に関する最新動向のキャッチアップやスキルの研鑽は欠かせませんが、それ以上に仕事で成果をあげることこそが重要です。

給料が高い人材は何かしらの実績や経歴を保有していることが多いです。そのため、AIプロジェクトを成功に導いた実績のあるデータサイエンティストや実際にプロダクトをローンチした経験を持つAIエンジニアの市場価値は高いです。

また、プレイヤーとして現場で働くエンジニアとしても、自然言語処理、画像解析、音声解析などAI/データサイエンスに関する特定分野での実務経験やノウハウを保有することは、今後のキャリアを構築するうえでプラスになるでしょう。

 

AI関連の職種は?AI分野のエンジニア・プログラマーになるために

機械学習、深層学習(ディープラーニング)などAI技術者への転職を考えるエンジニア・プログラマーが増えています。AI技術は今後さらに普及していくことが予想されますし、AI人材は高給ということも興味をひくポイントでしょう。

転職の場合は基本的に経験者採用がほとんどですが、AIの場合は人材が不足していることもあり、未経験者にも転職のチャンスがある状況です。

今回は、そのようなAI関連の職種について解説するとともに、ITエンジニアがAI分野に転身するためのポイントを紹介します。

AI・IoTなどを開発する先端技術者は人材不足

AIの開発には、統計や数学を理解しコンピュータサイエンスの知見を備えたIT技術者が必要です。しかしながら、それらの高度なITスキルを持ったエンジニアは需要に対して供給が不足しています。経済産業省の調査では、2020年までに4.8万人が不足すると推定されています。

AI人材について、大学などで専門教育も始まっていますが、育成には時間がかかるため足りない人員に対して、ITからAIへの転換に期待される部分も大きく、転職のチャンスがある分野ともいえるでしょう。

AI分野の技術職

AIに関連する職業のうち技術職は「AIエンジニア」と「データエンジニア」の2つに分類されます。

どの職種についても、未経験からチャレンジは可能ですが採用の難易度は異なります。まずは、AIエンジニアについてみていきましょう。

AIエンジニア

AIを開発する技術者を一括りにした呼び方がAIエンジニアです。その名の通り、先端技術であるディープラーニング機械学習などの人工知能を活用したデータ解析に取り組みます。

AIエンジニアと呼ばれる職種は、アナリティクスや解析業務を主とする「データサイエンティスト」とシステム開発やエンジニアリングを主とする「機械学習エンジニア」にわかれます。

それぞれの仕事内容について、以下で紹介します。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、目的に応じたAIを提供するためにモデルやアルゴリズム開発の仕事に取り組みます。実際のデータを解析し、特徴やパターンを把握したり、クレンジングや前処理といった業務も行います。

統計解析の手法をもちいて分析・レポーティング業務に携わるデータサイエンティストもおり、その場合「データアナリスト」と呼ばれることもあります。

また、データサイエンティストは、AIで何を解決できるかといった課題に対しビジネスやコンサルタント的な立ち位置から全体の設計や解決策の提案に取り組むこともあります。

機械学習エンジニア

データサイエンティストが開発したAIをシステムに実装したりサービスとしてローンチする役割が機械学習エンジニアです。AIをシステム上で稼働させるためには、バックエンドの処理やUIなどのアプリケーション開発が必要です。

また、Webサービスなど既存サービスに機械学習を活用した機能追加や改善に取り組む機械学習エンジニアもいます。その場合は、データサイエンティストと同じAIを調整する業務に取り組むことも多いです。

最近では、スクラッチでAIを開発するよりもTensorFlowやKeras、Chainerといったライブラリを活用した開発も増えており、Pythonでのコーディング、ハイパーパラメータ調整やクラウドを扱うスキルが求められます。

データエンジニア

データエンジニアは、データ基盤やインフラの設計・開発を行う職種です。NoSQL、RDBなどデータベースの設計や機械学習を処理するインフラの構築・運用を行います。

大量のデータを扱うAIの開発には、それらを処理するための計算リソースの調整や効率化の技術が必要です。

Spark/Hadoopなどでのバッチ処理、ストリーム処理などの分散処理技術やBigQuery、Redshiftなどの実務経験はスキルとして評価されます。

データエンジニアは、サーバーサイド開発やインフラエンジニアとしての経験を活かすことができるため、IT職種からAI職種への転向の際におすすめです。

AI分野に転身するためのポイント

ここまで、AI関連の職種について、AIを開発する「データサイエンティスト」「機械学習エンジニア」、データや環境を整える「データエンジニア」を紹介してきました。

未経験者がAI人材になるためには、まずはAI関連の職種に就職・転職することが重要です。その点で、最初にデータエンジニアを目指してみるのもよいのではないでしょうか。

そもそも、IT業界についても未経験の場合は、ITエンジニアになり実務経験を積んでからキャリアチェンジするという展開も考えられます。