機械学習エンジニア(以下MLエンジニア)やデータサイエンティストを目指す学生にとって、モデル精度向上やモデル単体の構築などは身近なものになったのに対し、MLエンジニアの実務におけるモデルのサービングや組み込み、オペレーションの部分はなかなか体験、学習する機会がないのが現状です。 MLエンジニアを志望する学生に、モデルの作成や精度の追求に留まらずそのモデルのシステムへのサービングからWebサービス化までの流れを、GCPの機能を活用しつつ体験、学習、概観してもらった話をします。 実際に自分が内定者アルバイト時代に学んだような実務に近い技術や、GCP活用例と改善例を、現在進行形で進めているメンタリングと今後の展望も含め紹介します。 また、MLモデルをシステムに組み込むまでの流れを学習してもらうにあたり、学生のレベル感や技術選定の仕方、ステップの踏み方などを、技術的なメンタリングをするにあたっての知見と共に共有します。