Tổng quan về nghề trí tuệ nhân tạo – Kỹ năng & Vai trò

Nghề trí tuệ nhân tạo là một trong những lĩnh vực hấp dẫn các bạn trẻ trong thời kỳ công nghệ số phát triển như ngày nay. Trong khi một số người chỉ đơn thuần bị ấn tượng bởi sự xuất hiện của AI, những người khác lại coi đây là cơ hội tốt để phát triển nghề nghiệp. Bài viết dưới đây của Cole sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan về vai trò và các kỹ năng cần thiết của AI Engineers.

Artificial Intelligence Engineer – kỹ sư trí tuệ nhân tạo là ai?

Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo cung cấp cho máy móc khả năng thể hiện trí thông minh bắt chước con người. Các tác vụ liên quan đến AI và Machine Learning được thực hiện bởi một số cá nhân được chỉ định gọi là Kỹ sư trí tuệ nhân tạo –  Artificial Intelligence Engineers.

AI Engineers là người nắm giữ kiến ​​thức, kỹ năng và kinh nghiệm thực hành trong các lĩnh vực như công nghệ phần mềm, khoa học dữ liệu, xử lý dữ liệu, lập trình,… Vai trò kỹ sư AI yêu cầu sử dụng một cách có hệ thống các công cụ và quy trình tiên tiến để xây dựng các ứng dụng AI để thực hiện:

• Phân tích quan điểm
• Nhận dạng hoặc nhận thức trực quan
• Dịch thuật và hơn thế nữa…

Kỹ sư AI khởi tạo, triển khai, xác minh và duy trì các ứng dụng trong hệ thống AI của tổ chức. Các kỹ sư trí tuệ nhân tạo điều hành các nền tảng phổ biến như Netflix, YouTube, Spotify,…

Artificial Intelligence Engineer cần chịu trách nhiệm gì trong công việc?

Artificial Intelligence Engineer có vai trò đặc biệt quan trọng trong việc phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo. Một số vai trò nổi bật của một kỹ sư AI phải kể đến như:

Phát triển và thực hiện chiến lược

Trách nhiệm của kỹ sư AI bao gồm hiểu rõ mục tiêu kinh doanh và sử dụng các mô hình AI để đưa ra quyết định kinh doanh nhằm phát triển chiến lược. Họ cũng cần đảm bảo tối ưu hóa kịp thời và bảo trì đúng lúc, đúng cách các quy trình AI.

Xây dựng cơ sở hạ tầng khoa học dữ liệu

Mô tả công việc của AI Engineers luôn có phát triển và duy trì database (cơ sở dữ liệu), data warehouse (kho dữ liệu) và data lakes (hồ dữ liệu). Nó cũng sẽ bao gồm việc thực hiện các hoạt động như tiền xử lý dữ liệu, làm sạch và các tác vụ tương tự.

Sản xuất AI Networks

Vai trò và trách nhiệm của trí tuệ nhân tạo bao gồm chuyển đổi các mô hình ML từ môi trường phát triển ban đầu vào hệ thống sản xuất. Việc sản xuất AI networks mang lại các kết quả quan trọng như phát hiện các điểm bất thường trong chuỗi thời gian, tương quan sự kiện và dự đoán trải nghiệm người dùng.

Thiết kế và triển khai thuật toán machine learning

Là một phần của vai trò kỹ sư AI, việc thiết kế và triển khai đòi hỏi phải xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ để đào tạo các thuật toán. Nó còn được sử dụng để tìm hiểu và đào tạo AI cho các nhiệm vụ liên quan đến nhận thức và sau đó triển khai để phục vụ cho cơ sở dữ liệu khách hàng.

Phát triển cơ sở hạ tầng phục vụ chuyển đổi dữ liệu

Nghề trí tuệ nhân tạo chủ yếu làm về cách xử lý dữ liệu, lưu trữ và quản lý dữ liệu cũng như phát triển các khung xử lý dữ liệu và Machine Learning. Nó liên quan đến việc xử lý các vấn đề về ngoại lệ, các giá trị bị thiếu và sự không nhất quán.

Tự động hóa các quy trình bằng cách sử dụng Machine Learning

Các kỹ sư AI tự động hóa các quy trình bằng cách tối ưu hóa siêu tham số, lựa chọn mô hình và tính năng cũng như xử lý trước dữ liệu thông qua việc sử dụng phương pháp học chuyển giao và các mô hình được đào tạo trước. Họ cũng sử dụng các công cụ tự động hóa để xác định mẫu, phân tích tập dữ liệu lớn, tối ưu hóa quy trình và dự đoán xu hướng trong tương lai.

Thu thập và giải thích dữ liệu liên quan

Trong số các trách nhiệm của kỹ sư AI, các chuyên gia sẽ cần phân tích dữ liệu – data analysis. Điều này cũng liên quan đến data handling and processing. Về phần diễn giải, bản mô tả công việc nghề trí tuệ nhân tạo sẽ bao gồm các kỹ năng trực quan hóa dữ liệu và kiến ​​thức để áp dụng mô hình AI.

Triển khai phần mềm trong sản xuất

Việc triển khai yêu cầu tích hợp mô hình hoặc phần mềm vào quy trình kinh doanh. Các kỹ sư AI sẽ xác minh chức năng ở từng khía cạnh cùng với khả năng tạo ra kết quả hiệu quả thông qua dữ liệu real-time. Quá trình triển khai thường sử dụng các công cụ như Docker, Kubernetes, AWS Lamba và các công cụ khác.

Sử dụng AI để trao quyền cho tổ chức

Các kỹ sư AI đóng góp sức mạnh của AI vào sự phát triển của tổ chức bằng cách sử dụng AI cho:

• Giải tích
• Mô hình dự đoán
• Trực quan hóa dữ liệu
• Nhận diện mẫu
• Quản trị rủi ro
• Tối ưu hóa quy trình kinh doanh
• Thu thập insight hữu ích, hiệu quả 

Trả lời những câu hỏi khó trong kinh doanh bằng phần mềm AI

Các doanh nghiệp phải đối mặt với nhiều thách thức đổi mới đòi hỏi các giải pháp vượt trội. Các kỹ sư AI sử dụng AI để đóng góp các giải pháp hiệu quả cao trong thời gian ngắn hơn. Hơn nữa, họ cũng có thể rút ra những insights mới từ AI thông qua các kỹ thuật học được thông qua kỹ thuật prompt.

Mô hình hóa dữ liệu – Data Modelling

Mô tả công việc của nghề trí tuệ nhân tạo bao gồm yêu cầu về khả năng mô hình hóa dữ liệu. Để thực hiện nhiệm vụ, các kỹ sư AI sẽ phát triển và xác minh các mô hình học máy độc đáo. Chúng sẽ được triển khai thông qua lệnh gọi API hoặc thông qua mã nhúng để thực hiện hành động.

Quản lý và thực hiện dự án

Một nhiệm vụ quan trọng đối với các kỹ sư AI là quản lý và thực hiện nhiều dự án cùng một lúc. Họ cũng có thể tham gia vào các dự án liên ngành, thiết kế, phát triển và bảo trì các hệ thống dựa trên AI trong khi xử lý các thuật toán mạng phức tạp. Các kỹ sư AI có nhiệm vụ phân phối dự án kịp thời và chất lượng.

Lập trình

Lập trình là một phần thiết yếu của nghề trí tuệ nhân tạo. Các kỹ sư AI cần biết lập trình để:

• Phát triển các thuật toán và mô hình
• Triển khai mô hình
• Thiết kế và tối ưu hóa
• Xử lý dữ liệu
• Debug
• Phân tích thống kê
• Version control
• Biểu diễn đồ họa
• Khả năng mở rộng

Thiết kế phần mềm

Thiết kế phần mềm sử dụng các phương pháp machine learning tiên tiến như học sâu, học tăng cường và học không giám sát. Các kỹ sư AI thực hiện thiết kế chi tiết kiến ​​trúc hệ thống và áp dụng các mẫu thiết kế để giải quyết các thách thức.

Trực quan hóa dữ liệu để có được insights đắt giá

Trực quan hóa dữ liệu đòi hỏi phải lựa chọn và sử dụng hiệu quả các công cụ riêng biệt để trực quan hóa tĩnh và tương tác. Hơn nữa, các kỹ thuật trực quan phải được chọn, chẳng hạn như trực quan hóa không gian địa lý hoặc mạng, biểu đồ thống kê, sơ đồ chuỗi thời gian hoặc các kỹ thuật khác. 

Các kỹ năng bạn cần có để hành nghề trí tuệ nhân tạo

Các ứng viên của vị trí kỹ sư AI được yêu cầu phải có các kỹ năng mềm phù hợp với lĩnh vực, cụ thể như:

Lập trình

Kỹ sư AI đòi hỏi kiến ​​thức và kinh nghiệm thực hành với C++, Java, Python, R và nhiều ngôn ngữ lập trình khác. Kiến thức này rất quan trọng trong việc thiết kế chương trình, triển khai mô hình, phân tích và ra quyết định.

Các kiến thức về toán học

Đại số, xác suất thống kê và các khái niệm tương tự là một phần trong công việc hàng ngày của kỹ sư AI. Những thứ này cần thiết để sử dụng thuật toán và thực hiện nhiều chức năng khác nhau với các mô hình Machine Learning.

Phân tích và trực quan hóa

Những kỹ năng này rất quan trọng đối với các vai trò liên quan đến phân tích, ra quyết định kinh doanh và các yêu cầu liên quan. Các công ty sử dụng dữ liệu để phân tích và các chuyên gia cần đưa ra được các mô hình và xu hướng cần thiết hay nói cách khác là insights. Điều này chỉ có thể thực hiện được khi có kỹ năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu hiệu quả.

Business Intelligence

Nếu bạn đang nhắm tới vai trò hành chính hoặc lãnh đạo, kiến ​​thức về điều hành doanh nghiệp và khả năng giải quyết các vấn đề liên quan sẽ được ưu tiên hàng đầu giữa các ứng viên tiềm năng. Những cá nhân sở hữu sự kết hợp giữa kiến ​​thức kỹ thuật và kinh doanh, chẳng hạn như các kiến ​​thức cơ bản về thị trường, cạnh tranh và hoạt động kinh doanh sẽ có lợi thế hơn hẳn.

Kỹ năng teamwork

AI phục vụ các nhóm ngành và nhiều lĩnh vực khác nhau. Do đó, kỹ năng làm việc gắn kết với các phòng ban và nhóm khác nhau là một trong những kỹ năng cần thiết được mong đợi ở ứng viên.

Tư duy phản biện

Nghề trí tuệ nhân tạo ẩn chứa nhiều thách thức mới mỗi ngày. Tư duy giải quyết vấn đề với cách tiếp cận những tiêu cực là điều cần thiết để giữ chân các chuyên gia. Phát triển tư duy phản biện sẽ giúp ích về lâu dài và giúp bạn đạt được kết luận hợp lý khi làm nghề trí tuệ nhân tạo.

Vậy là bạn đã có cái nhìn tổng quan nhất về trách nhiệm của các kỹ sư AI và các kỹ năng cơ bản đề hành nghề trí tuệ nhân tạo. Theo dõi Cole để cập nhật các tin tức hữu ích về AI và khoa học dữ liệu nhé. Nếu bạn muốn trở thành AI, hãy tham khảo khóa học ai trí tuệ nhân tạo với lộ trình học hợp lý và Cole liên kết với tuyển dụng doanh nghiệp đảm bảo việc làm sau khi học xong.

>> Xem thêm: AI Microsoft – Công nghệ AI tối ưu mọi hoạt động doanh nghiệp

>>>> Khóa Học AI Engineer Fullstack Trở Thành Kỹ Sư Trí Tuệ Nhân Tạo