ML Engineer là gì? Giải đáp bí ẩn xung quanh ML Engineer

Bài viết này sẽ giúp bạn nắm vững những bước đầu tiên đi tới sự nghiệp đầy triển vọng trong lĩnh vực Machine Learning (Học máy). Hãy cùng tìm hiểu ML Engineer (Kỹ sư học máy) là gì, trách nhiệm công việc của họ và cách thành công trong vai trò này.

ML Engineer là những lập trình viên thành thạo về kỹ thuật, những người chuyên nghiên cứu, xây dựng và thiết kế phần mềm tự chạy để tự động hóa các mô hình dự đoán. Kỹ sư ML xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) tận dụng các tập dữ liệu khổng lồ để tạo và phát triển các thuật toán có khả năng học hỏi và cuối cùng là đưa ra dự đoán.

Mỗi khi phần mềm thực hiện một thao tác, nó sẽ “học” từ những kết quả đó để thực hiện các thao tác trong tương lai chính xác hơn.

Thiết kế hệ thống học máy yêu cầu ML Engineer đánh giá, phân tích và tổ chức dữ liệu, thực hiện kiểm thử và tối ưu hóa quy trình học tập để giúp phát triển các mô hình học máy hiệu suất cao.

Dừng lại chút nào, nếu bạn đang #open_to_work, thử nghía qua các công việc đang tuyển trên Gamba nhé. Vào LINK NÀY để xem các job cần đến kỹ năng Machine Learning hoặc scan QR Code ở bên dưới nhé.

ML Engineer làm gì?

Kỹ sư học máy là những lập trình viên có kỹ năng cao, những người phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng các tập dữ liệu lớn để nghiên cứu, phát triển và tạo ra các thuật toán có thể học và đưa ra dự đoán.

Nhìn chung, vai trò này chịu trách nhiệm thiết kế các hệ thống học máy, liên quan đến việc đánh giá và tổ chức dữ liệu, thực hiện các bài kiểm thử, nói chung là giám sát và tối ưu hóa các quy trình học máy để giúp phát triển các hệ thống học máy hoạt động mạnh mẽ.

Nhiều mô tả công việc yêu cầu kiến ​​thức và kinh nghiệm về các ngôn ngữ lập trình như Python, Java và C / C ++.

Mô tả công việc của kỹ sư học máy

Mặc dù các nhiệm vụ cụ thể sẽ khác nhau tùy thuộc vào quy mô của một tổ chức và nhóm khoa học dữ liệu tổng thể, nhưng mô tả công việc của Kỹ sư học máy điển hình sẽ bao gồm tất cả hoặc hầu hết các trách nhiệm sau:

• Thiết kế, phát triển và nghiên cứu các hệ thống, mô hình và chương trình Machine Learning
• Nghiên cứu, biến đổi và chuyển đổi các nguyên mẫu khoa học dữ liệu
• Tìm kiếm và chọn tập dữ liệu thích hợp trước khi thu thập dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu
• Thực hiện phân tích thống kê và sử dụng kết quả để cải thiện mô hình
• Đào tạo và đào tạo lại các hệ thống và mô hình ML khi cần thiết
• Xác định sự khác biệt trong phân phối dữ liệu có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình trong các tình huống thực tế
• Trực quan hóa dữ liệu để có thông tin chi tiết hơn
• Phân tích các trường hợp sử dụng của thuật toán ML và xếp hạng chúng theo xác suất thành công
• Hiểu khi nào những phát hiện của bạn có thể được áp dụng cho các quyết định kinh doanh
• Làm phong phú thêm các frameworj và thư viện ML hiện có
• Xác minh chất lượng dữ liệu và / hoặc đảm bảo nó thông qua làm sạch dữ liệu

Nền tảng của ML Engineer

Dù bạn sẽ thấy ML Engineer có thể bắt đầu ở bất kỳ ngành nào, nhưng hầu hết đều có kiến ​​thức nền tảng về khoa học máy tính, kỹ thuật, toán học hoặc khoa học dữ liệu.

Một nghiên cứu từ Indeed đã nhấn mạnh sự khác biệt về nền móng của Kỹ ML Engineer và các vai trò liên quan khác, như (Data Scientist) nhà khoa học dữ liệu, Software Engineer (Kỹ sư phần mềm), Data Analyst (nhà phân tích dữ liệu) và Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu).

Các con số của Indeed cho thấy vai trò Data Scientist có lĩnh vực nghiên cứu đa dạng nhất trong số các chức danh công việc liên quan được xem xét, trong khi vai trò Software Engineer thu hút những người có nền tảng giáo dục ít đa dạng nhất.

Trong trường hợp của ML Engineer, hơn 60% đến từ khoa học máy tính hoặc kỹ thuật và họ có khả năng xuất thân từ những nền tảng này gần như gấp đôi so với Data Scientist.

Theo nền tảng chuyên môn của họ, nghiên cứu cho thấy rằng chức danh công việc trước đây của ML Engineer có nhiều khả năng nhất là “Kỹ sư phần mềm”.

Nhiều ML Engineer khác hoạt động về mặt học thuật trước khi chuyển sang sự nghiệp machine learning.

Nhưng điều quan trọng cần nhớ là khoa học dữ liệu và học máy vẫn còn ở giai đoạn sơ khai vì các lĩnh vực nghiên cứu và nhiều công ty trong lĩnh vực công nghệ và hơn thế nữa đang tìm cách xây dựng các nhóm khoa học dữ liệu của họ, các con đường mới để trở thành Kỹ sư học máy đang trở nên khả thi.

Mặc dù bạn cần một nền tảng vững chắc về toán học và khoa học máy tính, nhưng nhiều người đang học các kỹ năng và lĩnh vực kiến ​​thức khác cần thiết để trở thành Kỹ sư học máy – ví dụ: hiểu phương pháp học có giám sát và không giám sát, học sâu, hồi quy, phân loại, phương pháp phân nhóm, và mạng nơ-ron – bằng cách tham gia 1 khóa học cấp chứng chỉ, nhiều khóa học trong số đó có thể được hoàn thành trực tuyến.

Đặc điểm của một ML Engineer thành công

Mọi chuyên gia về Học máy xuất sắc dường như sẽ có một vài đặc điểm chung. Dưới đây là các đặc điểm của một Kỹ sư học máy thành công:

Họ là những lập trình viên vững tay nghề

Nếu bạn đang muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực AI và máy học, bạn sẽ cần học cách lập trình. Một lập trình viên nên hiểu các ngôn ngữ được sử dụng thường xuyên bao gồm C ++, Java và Python và nó không dừng lại ở đó.

Các ngôn ngữ như R, Lisp và Prolog cũng đã trở thành những ngôn ngữ quan trọng cho việc học máy. Tuy nhiên, không phải tất cả các kỹ sư học máy thành công đều cần phải là chuyên gia về HTML hoặc JavaScript.

Họ có nền tảng vững chắc về Toán và Thống kê

Bạn không thể thành thạo machine learning nếu không biết chút nào về toán học. Cho dù bạn có nền tảng chính thức về toán học và thống kê hay không, bạn sẽ cần phải có năng lực toán học ít nhất ở cấp trung học phổ thông để theo kịp.

Trọng tâm của nhiều thuật toán học máy là một đặc tính chính thức của xác suất và các kỹ thuật bắt nguồn từ nó. Liên quan chặt chẽ đến vấn đề này là lĩnh vực thống kê, cái cung cấp các thước đo, phân phối và phương pháp phân tích khác nhau cần thiết để xây dựng và xác nhận các mô hình từ dữ liệu quan sát.

Về cơ bản, nhiều thuật toán machine learning là phần mở rộng của các bước lập mô hình thống kê.

Họ là những người giải quyết vấn đề sáng tạo

Các kỹ sư ML giỏi nhất được thúc đẩy bởi sự tò mò. Họ không phản ứng bằng sự thất vọng khi một mô hình hoặc thử nghiệm không thành công, mà thay vào đó, họ tò mò muốn tìm hiểu lý do.

Nhưng họ cũng giải quyết vấn đề một cách hiệu quả.

Các chuyên gia học máy giỏi nhất phát triển các phương pháp tiếp cận tổng quát để sửa lỗi và phân nhóm sai lạc (misclassification) trong các mô hình học máy của họ vì việc sửa các lỗi riêng lẻ sẽ tốn thời gian đồng thời làm cho các mô hình của bạn khó làm việc hơn và phức tạp hơn.

Điều quan trọng nữa là phải cân bằng giữa quyết tâm giải quyết vấn đề với hiểu biết thực tế rằng rất nhiều mô hình và thử nghiệm của bạn sẽ thất bại. Các ML Engineer giỏi nhất phát triển khả năng hiểu được thời điểm cần rời bỏ.

Họ yêu thích quy trình lặp đi lặp lại

Học máy về bản chất là một quá trình lặp đi lặp lại. Để đạt được hiệu quả trong vai trò này, một người cần thực sự tận hưởng phong cách phát triển đó.

Xây dựng một hệ thống học máy có nghĩa là người ta xây dựng một mô hình rất đơn giản một cách nhanh chóng, để bắt đầu, sau đó lặp lại để cải thiện nó theo từng giai đoạn.

Tuy nhiên, một lần nữa, một ML Engineer giỏi không thể quá cứng đầu. Bạn cần hiểu rõ khi nào cần dừng lại.

Luôn có thể cải thiện độ chính xác của bất kỳ hệ thống học máy nào bằng cách tiếp tục lặp lại hệ thống đó, nhưng người ta cần học cách phát triển trực giác khi nó không còn xứng đáng với thời gian và công sức.

Họ có trực giác mạnh mẽ về dữ liệu

Không có machine learning nào mà không phân tích dữ liệu. Một ML Engineer hoặc Data Scientist giỏi cần có khả năng nhanh chóng sàng lọc các tập dữ liệu lớn, xác định các mẫu và biết cách sử dụng dữ liệu đó để đưa ra các kết luận có ý nghĩa và có thể hành động được.

Gần giống như họ có giác quan thứ sáu đối với dữ liệu. Kỹ năng quản lý dữ liệu là rất quan trọng.

Chúng cũng nên hữu ích trong việc xây dựng các đường ống dữ liệu lớn (data pipeline).

Và người ta cũng cần hiểu sức mạnh của trực quan hoá. Để đảm bảo những thông tin đắt giá bạn khai thác được người khác hiểu và đánh giá đúng, bạn phải có sẵn các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Excel, Tableau, Power BI, Plotly và Dash.

Những công việc tương tự với ML Engineer

Trong lĩnh vực rộng lớn hơn của khoa học dữ liệu (data science), có nhiều chuyên gia dữ liệu thực hiện các vai trò tương tự như ML Engineer. Dưới đây là một số vị trí có thể là một phần trong con đường sự nghiệp của một chuyên gia ML.

Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu)

Vai trò của Nhà khoa học dữ liệu nằm ở mối liên hệ giữa công nghệ và kinh doanh. Nhà khoa học dữ liệu phải hiểu những thách thức mà các công ty đang phải đối mặt và sau đó sử dụng phân tích dữ liệu và xử lý dữ liệu để tìm ra các giải pháp và cơ hội. 

Công việc của một Nhà khoa học dữ liệu là tìm ra những thông tin chi tiết hữu ích có thể hành động được ẩn trong dữ liệu phi cấu trúc và sử dụng dữ liệu đó để thực hiện các phân tích dự đoán. 

Các xu hướng và kiểu mẫu mà nhà khoa học dữ liệu nhận thấy giúp các công ty đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và cuối cùng là tăng doanh thu. Nhà khoa học dữ liệu cũng được kỳ vọng trình bày những phát hiện của họ bằng những hình ảnh trực quan bắt mắt.

Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu)

Các nhà phân tích dữ liệu quan tâm đến việc trực quan hóa, tổng hợp và xử lý dữ liệu.

Một trong những trách nhiệm hoặc kỹ năng quan trọng nhất của Nhà phân tích dữ liệu là tối ưu hóa, là nơi họ tạo và sửa đổi các thuật toán có thể được sử dụng để thu thập thông tin mà không làm hỏng dữ liệu.

Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu)

Kỹ sư dữ liệu xây dựng và thử nghiệm hệ sinh thái dữ liệu lớn có thể mở rộng để các Nhà khoa học dữ liệu có hệ thống dữ liệu ổn định và được tối ưu để chạy các thuật toán của họ. 

Công việc của Kỹ sư dữ liệu cũng là cập nhật các hệ thống hiện có với các phiên bản nâng cấp của công nghệ hiện tại. 

Kỹ thuật dữ liệu cũng thường liên quan đến việc xây dựng các thuật toán để giúp các công ty hoặc khách hàng truy cập dễ dàng hơn vào dữ liệu thô.

AI Engineer (Kỹ sư trí tuệ nhân tạo)

Kỹ sư AI làm việc với các kỹ thuật máy học truyền thống như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và mạng nơ-ron để xây dựng các mô hình có tác dụng hỗ trợ cho các ứng dụng AI.

Computer Scientist (Nhà khoa học máy tính)

Các nhà Khoa học Máy tính chủ yếu giải quyết phần mềm và hệ thống phần mềm, bao gồm lý thuyết, thiết kế, phát triển và ứng dụng của chúng.

Software Engineer / Software Developer (Kỹ sư phần mềm)

Kỹ thuật phần mềm là sử dụng phân tích toán học và các nguyên tắc khoa học máy tính để thiết kế và phát triển phần mềm máy tính. 

Kỹ sư phần mềm phát triển tất cả các loại phần mềm, bao gồm hệ điều hành, trò chơi máy tính, ứng dụng và hệ thống điều khiển mạng.

Hàng ngày, tùy thuộc vào giai đoạn phát triển phần mềm, Nhà phát triển phần mềm sẽ đảm bảo các chương trình đang hoạt động chạy trơn tru, cập nhật, sửa lỗi và tạo chương trình mới. 

Kỹ thuật phần mềm trải dài trên nhiều loại công nghệ, từ thiết bị nhà thông minh đến trợ lý ảo.

ML Engineer làm việc với ai?

Tùy vào quy mô của một tổ chức, ML Engineer rất có thể sẽ làm việc như một thành viên của nhóm khoa học dữ liệu lớn hơn.

Nhóm đó có thể bao gồm Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, Data Architect (Kiến trúc sư dữ liệu) và Quản trị viên cơ sở dữ liệu (Database Administrator). 

Ngoài nhóm dữ liệu của riêng họ, ML Engineer có thể hợp tác với nhiều bên liên quan khác nhau với các kỹ năng khác nhau trong toàn bộ tổ chức, bao gồm tất cả mọi người từ lãnh đạo doanh nghiệp cấp cao đến nhóm tiếp thị, bán hàng, CNTT, phát triển phần mềm hoặc phát triển web, tùy thuộc vào mức độ thâm niên.

Những lý do để trở thành kỹ sư học máy

Nếu bạn tò mò về sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu hoặc AI, thì đây là một số lý do hàng đầu để trở thành Kỹ sư học máy.

Có tiềm năng thu nhập cao

Indeed đã xếp hạng ML Engineer là công việc số 1 của năm 2019 vì lý do chính đáng: họ kiếm được mức lương trung bình là 148.485 USD.

Các con số của Indeed cũng cho thấy rằng một ML Engineer có thể kiếm được tới 200.000 USD tại một trong những thị trường lớn hơn của Mỹ.

Các ML Engineer ở San Francisco đã báo cáo mức lương trung bình chỉ ở phía nam là 200.000 USD trong khi ở New York, họ chỉ mang về nhà dưới 170.000 USD.

Nhu cầu về kỹ năng ML Engineering đang cao

Rất nhiều công ty đang quan tâm nhiều đến dữ liệu lớn và do đó, nhu cầu về các chuyên gia dữ liệu trên thị trường việc làm cao hơn bao giờ hết.

Thậm chí, đã có những báo cáo về cuộc đấu thầu tranh giành tài năng AI khi những gã khổng lồ trong lĩnh vực công nghệ gấp rút giành lấy những bộ óc hàng đầu trong ngành.

Một báo cáo gần đây của Robert Half về tương lai của công việc (the future of work) tiết lộ rằng 30% các nhà quản lý ở Mỹ được khảo sát cho biết công ty của họ hiện đang sử dụng AI và ML, và 53% dự kiến ​​sẽ áp dụng những công cụ đó trong vòng 3-5 năm tới.

Nói cách khác, không có dấu hiệu nào cho thấy thị trường việc làm màu mỡ này sẽ sớm biến mất.

Cơ hội học hỏi liên tục

Machine Learning là một lĩnh vực tương đối mới. Vẫn còn rất nhiều giải pháp, công cụ, thuật toán và ứng dụng đang chờ được tạo ra và khám phá.

Tương tự như Software Engineer, Kỹ sư ML về bản chất phải coi trọng việc học. Và việc sử dụng các khóa học, blog, hướng dẫn và podcast để luôn dẫn đầu trong một lĩnh vực non trẻ và đang thay đổi nhanh chóng là điều cần thiết.

Trên thực tế, Khảo sát Digital Skills năm 2020 của BrainStation cho thấy 61% chuyên gia dữ liệu tham gia các khóa học trực tiếp và 60% khác tập trung vào các hội thảo. Rõ ràng, giáo dục thường xuyên rõ ràng là một bộ phận cố định của lĩnh vực này.

Họ sống trên đỉnh cao công nghệ

Bạn có phải là một trong những người chỉ đơn giản là bị mê hoặc bởi công nghệ, cực kỳ phấn khích khi đọc về về những tiến bộ mới nhất trong AI hoặc các ứng dụng máy tính?

Ở vị trí này, bạn sẽ có cơ hội tạo ra sự thay đổi thực sự bằng cách làm việc trên các công nghệ mới nhất và sáng tạo nhất. Nếu bạn thích logic và lập trình, bạn sẽ thích học các ngôn ngữ lập trình mới cho các ứng dụng tiên tiến.

Đây cũng là một sự nghiệp tuyệt vời cho những ai thích tìm kiếm các ứng dụng thực tế cho toán học. Là một Kỹ sư Máy học, bạn có khả năng sử dụng đại số tuyến tính, giải tích, xác suất thống kê trong công việc hàng ngày của mình.

Machine Learning mang lại sự đa dạng

Nếu bạn thuộc tuýp người cảm thấy nhàm chán, thì sự nghiệp Machine learning sẽ có rất nhiều sự đa dạng. 

Hầu như bất kỳ ngành nào bạn có thể nghĩ đến sẽ được hưởng lợi từ việc đầu tư nhiều tiền hơn, thời gian và tài nguyên vào việc khai thác thông tin chi tiết từ dữ liệu, vì vậy bạn có thể chọn làm việc trong bất kỳ ngành nào mà bạn quan tâm.

Bạn cũng có cơ hội để thực sự tạo ra sự khác biệt. Bạn có thể tham gia một đội ngũ tạo ra bước đột phá lớn tiếp theo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, an ninh mạng, tiếp thị hoặc ô tô tự hành. Đó là một triển vọng thú vị đối với nhiều người.

Các kỹ năng trong Machine Learning

Để thành công với tư cách ML Engineer, bạn phải kết hợp kiến ​​thức và bộ kỹ năng của Kỹ sư phần mềm và Nhà khoa học dữ liệu. Điều đó có nghĩa là hiểu tất cả các khái niệm cơ bản của khoa học máy tính và phân tích dữ liệu, đồng thời sở hữu một số kỹ năng mềm cần thiết cho cả hai ngành.

Kỹ năng dữ liệu

Một Kỹ sư học máy được kỳ vọng sẽ có nhiều năng lực giống như Nhà khoa học dữ liệu, bao gồm mô hình hóa dữ liệu, trình độ kỹ thuật với các ngôn ngữ lập trình như Python và Java và hiểu cách đánh giá các thuật toán và mô hình dự đoán. Hiểu biết về xác suất và thống kê cũng sẽ rất hữu ích.

Kỹ năng kỹ thuật phần mềm

Một số khái niệm khoa học máy tính quan trọng đối với Kỹ sư ML là thuật toán (và biết cách viết thuật toán có thể sắp xếp, tối ưu hóa và tìm kiếm), hiểu cấu trúc dữ liệu và có kiến ​​thức về kiến ​​trúc máy tính. 

Vì đầu ra điển hình của Kỹ sư ML là phần mềm, họ cũng phải hiểu cách tuân theo các phương pháp tốt nhất về kỹ thuật phần mềm, đặc biệt là các phương pháp liên quan đến thiết kế hệ thống, kiểm soát phiên bản, kiểm thử và phân tích yêu cầu.

Kỹ năng học máy

Mặc dù một Kỹ sư học máy thường được cho là ngồi ở điểm giao giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm, nhưng vẫn có một số năng lực đặc biệt quan trọng đối với các công việc ML.

Nhiều Kỹ sư học máy hiện đang được đào tạo về học sâu (deep learning), kiến ​​trúc mạng nơ-ron, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và lập trình động.

Kỹ năng mềm cho ML Engineer

Mặc dù machine learning là một chức danh kỹ thuật nhưng các kỹ năng mềm cũng rất quan trọng. Ngay cả khi bạn sở hữu kiến ​​thức hàng đầu về máy học, bạn cũng sẽ yêu cầu các kỹ năng trau chuốt trong giao tiếp, quản lý thời gian và làm việc nhóm.

Điều quan trọng nữa là Kỹ sư học máy phải cam kết học tập suốt đời. Do các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, học sâu, học máy và khoa học dữ liệu đang thay đổi nhanh chóng như thế nào, giáo dục thường xuyên là cần thiết cho bất kỳ chuyên gia nào muốn đi đầu.

Công cụ trong Machine learning

ML Engineer không chỉ phải có kiến ​​thức về cách viết mã và phát triển bằng các ngôn ngữ lập trình như Python, Java và C ++, nhiều kỹ sư học máy cũng thấy hữu ích khi sử dụng thành thạo các công cụ và tài nguyên sau:

• TensorFlow
• Spark và Hadoop
• R Programming
• Apache Kafka
• MATLAB
• Google Cloud ML Engine
• Amazon Machine Learning

Tham khảo: BrainStation