AI Engineer là gì? Cách bắt đầu sự nghiệp AI Engineer

Các doanh nghiệp có thể sử dụng một lượng lớn dữ liệu mà họ tạo ra mỗi ngày để cải thiện và đơn giản hóa các tác vụ thường xuyên, diễn ra mỗi ngày. Với hệ thống A.I chuẩn chỉnh, các công ty có thể đem những tác vụ này ra khỏi đội ngũ của mình để họ có thể tập trung vào công việc quan trọng hơn. Các công nghệ như nhận dạng giọng nói, quản lý quy trình kinh doanh và xử lý hình ảnh chỉ là một số trong những công nghệ A.I thay đổi thế giới.

Các công ty cần AI Engineer (kỹ sư AI) để thiết lập các hệ thống này, duy trì và điều chỉnh chúng theo những thay đổi trong hoạt động kinh doanh. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những gì AI Engineer làm, loại kỹ năng họ cần và cách bạn có thể bắt đầu con đường sự nghiệp AI Engineer của mình.

A.I là gì?

A.I (artificial intelligence), hay trí tuệ nhân tạo, sử dụng máy tính và máy móc để mô phỏng cách trí óc con người vận hành để hoàn thành các tác vụ giải quyết vấn đề và ra quyết định.

Nó kết hợp các tập dữ liệu mạnh mẽ mà chúng ta tạo ra hàng ngày với khoa học máy tính để đạt được mục tiêu này ở dạng đơn giản nhất.

Trong A.I, máy móc học hỏi kết quả của các hành động cụ thể bằng cách thu thập hàng núi dữ liệu quá khứ.

Sau đó, chúng sử dụng những hiểu biết sâu sắc có được từ quá trình này để đưa ra quyết định về các hành động trong tương lai và giải quyết vấn đề.

Đồng thời, dữ liệu về các quyết định của máy cũng được thu thập và được sử dụng để sửa chữa và hoàn thiện các hành động và quyết định trong tương lai.

Khác biệt giữa AI và Machine learning

Học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo thường được gộp chung vào cùng một định nghĩa, nhưng chúng không nhất thiết giống nhau.

“Trí tuệ nhân tạo có thể được mô tả là khi máy móc thực hiện các nhiệm vụ theo cách thông minh, dựa trên các quy tắc đã đặt ra để giải quyết các vấn đề nhất định. Trí tuệ nhân tạo, hay A.I., đưa ra quyết định, học hỏi và giải quyết các vấn đề tương tự như cách con người làm.

Mặt khác, machine learning là tập hợp con của A.I. Đó là khi chúng ta cung cấp dữ liệu cho máy móc và để chúng tự học từ dữ liệu đó mà không được lập trình rõ ràng. Các mô hình học máy học hỏi từ dữ liệu và cố gắng cải thiện các dự đoán của nó theo thời gian”.

Vì vậy, học máy là một tập hợp con của A.I nhưng không phải tất cả A.I đều là học máy. A.I. là một lĩnh vực rộng hơn.

AI Engineer làm gì?

Các kỹ sư A.I phát triển các ứng dụng và hệ thống mới để:

• Nâng cao hiệu suất và hiệu quả của các quy trình kinh doanh
• Giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn
• Giảm chi phí
• Tăng doanh thu và lợi nhuận

Đơn giản mà nói, họ sử dụng kỹ thuật phần mềm và khoa học dữ liệu để nối liền hoạt động kinh doanh với tự động hóa.

Nhiều nhiệm vụ của kỹ sư A.I trùng lặp với nhiệm vụ của Kỹ sư học máy (Machine learning engineer). Một số trách nhiệm của A.I. Kỹ sư bao gồm:

• Phối hợp với lãnh đạo doanh nghiệp và đội ngũ phát triển phần mềm để xác định những quy trình kinh doanh nào có thể được cải thiện bằng A.I.
• Tạo và duy trì quá trình phát triển A.I và cơ sở hạ tầng mà nó chạy trên đó.
• Áp dụng các kỹ thuật máy học để nhận dạng hình ảnh.
• Áp dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) vào đọc văn bản và bản ghi âm để lấy thông tin chi tiết và phân tích từ dữ liệu này.
• Xây dựng và duy trì chatbot tương tác với khách hàng.
• Phát triển các giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo bắt chước hành vi của con người để hoàn thành các tác vụ lặp đi lặp lại mà con người hiện đang thực hiện.
• Xây dựng, đào tạo và hoàn thiện các mô hình học máy.
• Đơn giản hóa quy trình học máy để các ứng dụng kinh doanh khác có thể tương tác với chúng bằng cách sử dụng API.
• Xây dựng công cụ đề xuất cho các trang web mua sắm, dịch vụ phát trực tuyến và các ứng dụng khác.
• Phát triển quy trình dữ liệu giúp quá trình chuyển đổi dữ liệu thô thành dữ liệu có cấu trúc cần cho các quy trình A.I được mượt mà.

Các kỹ năng cần thiết cho AI Engineer

A.I là một lĩnh vực rộng lớn và kỹ sư A.I đòi hỏi các kỹ năng của Kỹ sư phần mềm lẫn kỹ năng của Nhà khoa học dữ liệu. Thậm chí biết toán và thống kê cũng là điểm cộng.

Một kỹ sư A.I cần biết ít nhất một ngôn ngữ lập trình và thường sẽ học nhiều ngôn ngữ trong suốt sự nghiệp của họ. Nhiều công cụ mà các kỹ sư A.I sử dụng để hỗ trợ cho công việc sẽ cần kiến ​​thức về Python, R hoặc Java.

Để xây dựng và làm việc với các mô hình học máy, kỹ sư A.I sư cũng sẽ cần biết các nguyên tắc cơ bản của các framework học máy khác nhau, như TensorFlow, Theano, PyTorch và Caffe. Họ cũng sẽ cần biết cách biến dữ liệu thô thành các đặc tính mà mô hình học máy sử dụng.

Ngoài ra, một kỹ sư A.I phải có kinh nghiệm với nhiều loại mô hình học máy và loại công việc nào họ phù hợp nhất. Các loại này bao gồm:

• Mạng nơron
• Mạng nơron lặp lại
• Thuật toán KNN (K-Nearest Neighbor)
• GAN (General adversarial neighbor – mạng đối nghịch tạo sinh)
• Học tập có giám sát
• Học tập không giám sát
• Random forest
• Học tăng cường

Để thực sự tạo ra các mô hình mới và hiểu cách chúng hoạt động, chuyên gia A.I có thể phải biết đại số tuyến tính, xác suất thống kê thay vì sử dụng các mô hình dựng sẵn.

Các chủ đề này giúp bạn hiểu các mô hình Markov ẩn, Naive Bayes, mô hình hỗn hợp Gaussian và phân tích phân biệt tuyến tính – các kỹ thuật được sử dụng trong học máy.

Dữ liệu cũng là một phần quan trọng trong công việc của kỹ sư A.I. Rất nhiều dữ liệu được lưu trữ trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ, vì vậy việc có kiến ​​thức cơ bản về SQL, ngôn ngữ của cơ sở dữ liệu là rất hữu ích.

Tuy nhiên, một số dữ liệu này sẽ được lưu trữ trong các kho dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc – vì vậy việc biết các công nghệ dữ liệu lớn như Apache Spark, Apache Hadoop, Cassandra và MongoDB là một điểm cộng lớn.

Tuy nhiên, các kỹ sư A.I đòi hỏi nhiều hơn kỹ năng kỹ thuật. Họ cũng phải:

• Tỉ mỉ và hướng đến chi tiết vì những bất đồng nhỏ trong dữ liệu có thể gây ra sự khác biệt lớn trong các mô hình học máy.
• Có kỹ năng giao tiếp xuất sắc vì nhiều người mà họ làm việc cùng sẽ không hiểu nhiều về những gì họ làm. Họ sẽ phải giải thích kết quả nhiệm vụ của mình theo cách mà ai cũng có thể hiểu.
• Tư duy bức tranh lớn đủ giỏi để hiểu nhu cầu kinh doanh và xây dựng các hệ thống A.I mang lại lợi ích cho công ty.

Mức lương của kỹ sư AI

Kỹ sư A.I có thu nhập khá tốt. Mức lương trung bình cho một kỹ sư A.I ở Mỹ là hơn $160,000. Ở các bang như California, mức trung bình lên tới gần 200.000 đô.

Nhu cầu về kỹ sư A.I luôn ở mức cao, vì vậy, kỳ vọng cơ hội việc làm và mức lương sẽ tăng trong tương lai. Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ dự kiến ​​tất cả các công việc của Software Developer sẽ tăng 22% trong thập kỷ tới và bao gồm cả kỹ sư A.I.

Làm thế nào để trở thành AI Engineer?

Đã qua rồi cái thời mà bằng cấp khoa học máy tính hoặc thậm chí bất kỳ bằng cấp đại học nào là điều kiện bắt buộc để trở thành kỹ sư A.I. Đang có nhu cầu rất lớn đối với kỹ sư A.I và các nhà tuyển dụng biết rằng rất nhiều A.I tay nghề cao thậm chí không có lấy tấm bằng nào. Họ làm điều đó vì họ yêu thích công việc.

Dưới đây là một số bước để bạn tiến nhập vào lĩnh vực này

1. Học hỏi kỹ năng thông qua chương trình đại học, coding bootcamp hoặc tự học

Kỹ sư AI là lĩnh vực thu hút rất nhiều chuyên gia từ nhiều nền tảng giáo dục khác nhau. Mặc dù hầu hết các vị trí ở cấp độ mới vào nghê đều đòi hỏi bằng cử nhân, thế nhưng chuyên ngành cũng tương đối linh hoạt chẳng hạn từ kỹ sư máy tính, hệ thống thông tin máy tính, khoa học dữ liệu và khoa học máy tính. 

Ngoài bằng cấp, bạn có thể phát triển bộ kỹ năng kỹ sư AI qua các bootcamp, như AI / Machine learning bootcamp, data science bootcamp hoặc coding bootcamp. Những chương trình cô đọng này thường rất tốt cho người mới vào nghề và không quá 1 năm là học xong.

Bạn còn có thể phát triển kỹ năng AI bằng cách tự học. Hãy tự mình nghiên cứu về AI và tham gia các lớp machine learning và deep learning. Bạn cũng nên cân nhắc học luôn các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, Java, C++, R, Prolog, Lisp, Julia.

2. Nhận dự án, thực hành nâng cao kỹ năng và xây dựng portfolio

Nhà tuyển dụng luôn muốn tìm các ứng viên với hồ sơ và portfolio ‘thâm hậu’. Thậm chí lúc ở trường bạn cũng làm được portfolio từ các chương trình hoặc dự án nội bộ.

Portfolio sẽ làm nổi bật nhiều kỹ năng nhưng bạn cũng nên thể hiện khả năng tư duy khỏi khuôn khổ và tạo giá trị cho cộng đồng.

Ngoài hoàn thiện portfolio và gia tăng kinh nghiệm cho mình, hãy tham gia những dự án giúp phát huy ra nhiều kỹ năng. Ví dụ, bạn có thể tìm những dự án chuyên sâu về phân tích, chuyển ngữ…

3. Thực tập

Thực tập rất hữu ích với sinh viên AI engineering. Nhưng cơ hội như thế này là môi trường tốt để có bước chuẩn bị cho sự nghiệp, đào tạo thực tiễn, xây dựng hồ sơ, và kết nối tạo quan hệ. Ngoài phát triển các mối quan hệ mà có thể chuyển thành công việc toàn thời gian, thực tập sinh sẽ có thể thử qua nhiều loại công việc, công ty và chuyên ngành khác nhau.

Cơ hội thực tập tốt nhất trong lĩnh vực AI engineering còn tùy vào từng sinh viên và mục tiêu nghề nghiệp cụ thể của họ. Ví dụ, người học có thể cân nhắc đi sâu vào những chuyên môn phổ biến như smart technology, automotive system, và cybersecurity.

Hãy tập trung vào các kỹ năng AI engineering bạn cần để thỏa mãn mục tiêu dài hạn như lập trình, machine learning và deep learning, xử lý ngôn ngữ hay hình ảnh.

4. Xác định lộ trình sự nghiệp AI scientist

Khi số lượng ứng dụng Ai ngày càng tăng, số lượng công ty và lĩnh vực tuyển kỹ sư AI cũng tăng theo. Không chỉ ngành IT, kỹ sư AI còn làm việc ở cả sản xuất, vận chuyển, chăm sóc sức khỏe, kinh doanh và xây dựng. Họ đi sâu vào các ngành như Rô bốt, Chẩn đoán bệnh, Bảo mật và xe tự hành.

Thậm chí trong những ngành và chuyên môn đó, vai trò kỹ sư Ai cũng có thể khác nhau. Họ có thể làm việc như nhà khoa học nghiên cứu (research scientist) trong AI, kỹ sư rô bốt, lập trình viên hay nhà khoa học machine learning. Họ còn có thể đi sâu vào tương tác con người máy tính, tầm hình con người, hay business intelligence. 

5. Đạt chứng chỉ AI Engineer

Mặc dù bằng cấp hay chứng chỉ không nhất thiết phải có đối với kỹ sư AI, nhưng một chứng chỉ chuyên môn có thể cải thiện đáng kể cơ hội tuyển dụng và thăng tiến. Chúng chứng minh rằng người được chứng nhận đã được đào tạo bài bản, có kinh nghiệm.

Hầu hết các chứng chỉ đều thỏa mãn yêu cầu tối thiểu về giáo dục và kinh nghiệm. Ứng viên cần vượt qua bài kiểm tra để chứng minh trình độ của mình.

Đây là một số chứng chỉ khá tốt dành cho chuyên gia AI

• Azure AI fundamentals certification from Microsoft
• Professional machine learning engineer from Google

6. Tạo hồ sơ và ứng tuyển

Nhà tuyển nào cũng tìm điều gì đó đặc biệt trong hồ sơ, nhưng luôn có biện pháp để khiến hồ sơ của bạn được chú ý. Các kỹ sư AI cần sửa đổi hồ sơ cho phù hợp với vị trí và công ty mà họ ứng tuyển. Họ nên nhấn mạnh các vai trò phù hợp, nhưng giới hạn nội dung chỉ trong 2 trang thôi.

Các kỹ sư AI nổi bật cũng chỉ nhất mạnh các kỹ năng kỹ thuật thích hợp, như ngôn ngữ lập trình, kinh nghiệm làm mô hình và thuật toán, kiến thức về data engineering và phân tích, kinh nghiệm với các dịch vụ và nền tảng. Ứng viên mới vào nghề thường ứng tuyển các vị trí junior, trợ lý hay điều phối.

Quy trình phỏng vấn cũng khác nhau tùy vị trí và nhà tuyển dụng. Người phỏng vấn thường kiểm tra kinh nghiệm làm việc trước đây của ứng viên. Các buổi phỏng vấn sẽ bao gồm câu hỏi về coding và thuật toán để kiểm tra kiến thức ứng viên.

Tham khảo: Codecademy, Zdnet