Nghề AI Engineer – Roadmap nghề kỹ sư trí tuệ nhân tạo

AI Engineer là vị trí được săn đón hàng đầu ở thời điểm hiện tại trong ngành công nghệ thông tin trước sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo toàn cầu. Bạn có muốn trở thành kỹ sư trí tuệ nhân tạo sở hữu mức thu nhập đầy hứa hẹn và cơ hội phát triển sự nghiệp rộng mở? Khám phá ngay về nghề AI qua bài viết dưới đây cùng Cole.vn nhé!

Cơ hội nghề nghiệp ngành AI/ML/DL

Trong thập kỷ tới, AI là công nghệ được dự đoán sẽ thay thế 16% công việc của con người. Tại Việt Nam, AI Engineer đã và đang là vị trí cực HOT được tuyển dụng số lượng lớn tại các tập đoàn công nghệ hàng đầu trong và ngoài nước như FPT, VinGroup, Viettel, Vnpt, VNG, One Mount, Tiki, Samsung,… 

Tuy ngày càng có nhiều lập trình viên chuyển hướng sang lĩnh vực AI, nhưng vẫn chưa thể đáp ứng được đủ nhu cầu về số lượng lẫn chất lượng nhân lực. Các doanh nghiệp luôn ưu tiên các ứng viên đã từng làm việc tại các dự án có liên quan đến loại hình công nghệ mà dự án yêu cầu. Các ngành công nghiệp, y học đang là hai lĩnh vực thu hút nhiều sự quan tâm nhất của các lập trình viên muốn chuyển hướng sang AI. 

Không khó để tìm kiếm một công việc trong ngành AL/ML/DL với mức lương lên đến 200-300 triệu đồng/năm tại Việt Nam ở thời điểm hiện tại. Tuy nhiên, quy trình tuyển dụng gắt gao, đòi hỏi kiến thức và kỹ năng vững chắc chính là lý do mà nhiều bạn trẻ cần nghiêm túc học hỏi, hoàn thiện để có thể trở thành AI Engineer. 

AI Engineer – một trong những vị trí quan trọng hàng đầu trong nhiều năm tới

Những kỹ năng để trở thành AI & ML engineer

Nếu bạn là một chuyên gia, một lập trình viên đang tìm cách để trở thành AI/Machine Learning Engineer, bạn cần phải biết về một số kỹ năng quan trọng dưới đây:

Technical skills

• Kỹ năng lập trình : Kỹ năng cần thiết đầu tiên để trở thành một kỹ sư trí tuệ nhân tạo chính là lập trình. Để trở nên thành thạo trong AI, điều tối quan trọng đó là là có kiến thức về các ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như Python, R, Java và C ++ để xây dựng và triển khai các mô hình.
• Đại số tuyến tính, xác suất và thống kê: Để hiểu và thực hiện các mô hình AI khác nhau như các mô hình Markov ẩn, Naive Bayes, mô hình hỗn hợp Gaussian và phân tích phân biệt tuyến tính, bạn phải có kiến ​​thức chi tiết về đại số, xác suất và thống kê tuyến tính.
• Spark và Big Data Technologies: Các AI Engineers làm việc với khối lượng lớn dữ liệu, có thể được phát trực tuyến hoặc dữ liệu thời gian thực về production-level trong terabyte hoặc petabyte. Đối với kiểu dữ liệu như vậy, các kỹ sư này cần biết về Spark và các công nghệ big data khác để hiểu ý nghĩa của nó. Cùng với Apache Spark, người ta cũng có thể sử dụng các công nghệ big data khác, chẳng hạn như Hadoop, Cassandra và MongoDB.
• Thuật toán và Frameworks: Hiểu cách các thuật toán học máy như hồi quy tuyến tính, KNN, Naive Bayes, Support Vector Machine và các kỹ thuật khác sẽ giúp bạn thực hiện các mô hình học máy một cách dễ dàng. Ngoài ra, để xây dựng các mô hình AI với dữ liệu không có cấu trúc, bạn nên hiểu các thuật toán Deep Learning (như mạng thần kinh tích chập, mạng thần kinh tái phát và mạng đối nghịch thế hệ) và thực hiện chúng bằng cách sử dụng framework. Một số frameworks được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo phải kể đến: Pytorch, Theano, Tensorflow và Caffe.

Kỹ năng mềm

Sự khác biệt giữa các kỹ sư thành công và những người đang loay hoay để đạt được mục tiêu bắt nguồn từ các kỹ năng mềm. Mặc dù AI Engineer là một công việc chủ yếu thiên về kỹ thuật, nhưng khả năng giao tiếp hiệu quả với người khác, đối phó với các vấn đề, tổ chức một cách hiệu quả thời gian và hợp tác với các thành viên khác trong team lại là là những yếu tố chính quyết định liệu dự án có được hoàn thành và trở nên phổ biến hay không.

• Kỹ năng giao tiếp: Giả sử rằng công ty của bạn yêu cầu bạn tạo và cung cấp một mô hình AI mới cho mọi bộ phận trong công ty, bạn sẽ cần cải thiện khả năng giao tiếp bằng văn bản và lời nói của mình để có thể làm việc với khối lượng nhân sự lớn.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề: Để thành công trong các lĩnh vực liên quan đến data science, bạn phải có khả năng suy nghĩ sáng tạo và giải quyết các vấn đề một cách linh hoạt do AI giải quyết các vấn đề khi chúng xuất hiện trong thời gian thực.
• Kiến thức về các domain: Các kỹ sư trong lĩnh vực ML phải nắm được nhu cầu của công ty và các kiến thức chuyên môn để tạo ra các chương trình tự động hóa và tối ưu hóa các giải pháp được sử dụng bởi các tổ chức và khách hàng.
• Kỹ năng quản lý thời gian: Các kĩ sư AI phải cân bằng nhu cầu của một số bên liên quan với nhu cầu nghiên cứu, tổ chức và lập kế hoạch các dự án, thiết kế phần mềm và kiểm tra kỹ lưỡng nó nên rất cần khả năng quản lý thời gian hiệu quả. 
• Kỹ năng teamwork: Các thành viên của cộng đồng AI và IT thường hợp tác với nhau. Khả năng hoạt động thành công và hiệu quả trong một nhóm là một kỹ năng tiên quyết để hoàn thành các mục tiêu phức tạp. 
• Business Intelligence: Nếu sở hữu BI – trí tuệ doanh nghiệp, bạn có thể thiết lập nền tảng kiến thức cơ bản về quy trình hoạt động của công ty, đối tượng khách hàng, đối thủ cạnh tranh và bất kể nhân tố nào tại môi trường bạn đang làm việc. 
• Kỹ năng tư duy phản biện: Các mô hình Creative AI và giải pháp công nghệ có thể cần đưa ra vô số câu trả lời cho một vấn đề duy nhất và sẽ phải nhanh chóng đánh giá các sự kiện đã cho để hình thành kết luận hợp lý nên cần sử dụng kỹ năng tư duy phản biện hiệu quả. 

Kiến thức domain đa dạng lĩnh vực khi muốn làm về AI

Học AI xong làm gì?

Ngoài việc học cách trở thành kỹ sư AI, điều quan trọng hơn cả, bạn phải hiểu và xác định được ngành công nghiệp nào bạn muốn làm việc cùng. Vì một số ngành công nghiệp trên thế giới sử dụng AI ở nhiều mức độ khác nhau, bao gồm cả chăm sóc sức khỏe và giáo dục, đã có sự tăng trưởng theo cấp số nhân của các cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực AI. Một số vị trí bạn có thể apply sau khi học về AI có thể kể đến như:

AI Developer

Một nhà phát triển AI làm việc chặt chẽ với các kỹ sư điện và phát triển phần mềm để tạo ra robot thông minh nhân tạo.

AI Architects hoặc AI Engineer

AI Architects làm việc chặt chẽ với khách hàng để cung cấp dịch vụ tích hợp hệ thống và kinh doanh mang tính xây dựng. Họ cũng tạo ra và duy trì toàn bộ kiến ​​trúc.

Kỹ sư Machine Learning

Học máy, hoặc các kỹ sư ML xây dựng các mô hình dự đoán bằng cách sử dụng khối lượng dữ liệu rộng lớn. Họ có kiến ​​thức chuyên sâu về các thuật toán học máy, thuật toán học sâu và khung học sâu.

Data Scientist 

Các nhà khoa học dữ liệu thu thập, làm sạch, phân tích và giải thích các bộ dữ liệu lớn và phức tạp bằng cách tận dụng cả kỹ thuật phân tích học máy và dự đoán.

Business Intelligence Developer

Họ chịu trách nhiệm thiết kế, mô hình hóa và phân tích dữ liệu phức tạp để xác định xu hướng kinh doanh và thị trường.

Vô vàn công việc ứng tuyển khi học về kỹ sư trí tuệ nhân tạo

AI Engineer Roadmap

Để có thể apply vào vị trí kỹ sư AI, bạn cần tiếp thu khối lượng kiến thức khổng lồ, không chỉ là các ngôn ngữ lập trình mà còn về các công nghệ như Machine Learning, Deep Learning, Data Science,… Bạn đang phân vân và cảm thấy mơ hồ khi tìm kiếm roadmap AI Engineer phù hợp? Tham khảo ngay lộ trình trở thành AI Engineer cơ bản dưới đây, cụ thể tại chương trình thuộc khóa học ai trí tuệ nhân tạo:

• Bước 1: Tìm hiểu về nền tảng của AI.
• Bước 2: Học các kiến thức về Toán (xác suất thống kê, hồi quy tuyến tính,…)
• Bước 3: Học các ngôn ngữ lập trình (chủ yếu là Python, R và Java)
• Bước 4: Học về Big Data (các công cụ giúp bạn phân tích kho dữ liệu khổng lồ cho bất kỳ dự án nào)
• Bước 5: Học về Data Science (hiểu và thực hiện các kỹ thuật của DS để lấy insights từ data)
• Bước 6: Học về thuật toán Machine Learning (thiết kế model AI bằng cách sử dụng thuật toán ML mới nhất để dự đoán kết quả của doanh nghiệp)
• Bước 7: Học về thuật toán Deep Learning (hoàn thiện model với dữ liệu phi cấu trúc bằng các kỹ thuật DL)
• Bước 8: Học về Business Intelligence (hiểu về các insights và dữ liệu kinh doanh mà model AI mang lại)
• Bước 9: Thực hiện Project cá nhân

>> Mô hình học máy là gì

>> Lập trình AI với Python