Kỹ sư AI là làm gì? Làm thế nào để trở thành Kỹ sư AI?
Kỹ sư AI là một trong nhiều công việc tuy mới mẻ nhưng được dự đoán là có tiềm năng phát triển mạnh mẽ trong những năm sắp tới tại Việt Nam. Trên thực tế, AI đã trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều ứng dụng phổ biến. Như vậy, nhu cầu về những kỹ sư thành thạo công nghệ này càng cao. Chúng ta hãy cùng tìm hiểu về công việc của kỹ sư AI là làm gì và làm thế nào để trở thành kỹ sư AI trong nội dung dưới đây nhé!
AI đã tác động đến thế giới như thế nào?
2. Nhiệm vụ điển hình mà một kỹ sư AI phải thực hiện:
Kỹ sư AI với Kỹ sư Machine Learning
Top tools phổ biến đối với kỹ sư AI
Tools mà kỹ sư AI có thể sử dụng bao gồm:
Làm thế nào để trở thành Kỹ sư AI
1. Bạn có phù hợp với công việc Kỹ sư AI không?
Các kỹ năng cơ bản của kỹ sư AI
- Thông thạo ngôn ngữ lập trình:
- Multitask & thành thạo nhiều công cụ tính toán
Tiềm năng phát triển sự nghiệp
AI đã tác động đến thế giới như thế nào?
AI (Artificial Intelligence -Trí tuệ nhân tạo) là một trong những tiến bộ công nghệ thú vị nhất trong thế giới ngày nay. Chỉ mấy chục năm trước thôi, ý tưởng về chương trình phần mềm máy tính có trí thông minh chỉ có trong phim khoa học viễn tưởng.
Mà giờ đây nó đang trên đà phát triển, đặc biệt là một phần quan trọng của mạng xã hội và công cụ tìm kiếm hằng ngày. Chẳng hạn như AI cho chúng ta biết phải lái xe ở đâu khi chúng ta lạc đường, AI có thể là một thư ký đắc lực trong việc lên lịch các cuộc họp hoặc giúp bạn tìm ra một bộ phim đúng thể loại bạn thích.
Sự có mặt của AI đang phát triển nhanh chóng, đến mức Statista dự đoán sẽ có 8 tỷ AI voice assistants (trợ lý giọng nói) vào năm 2023 trên thế giới.
Những điều trên cho thấy rằng nhu cầu về các kỹ sư AI đang tăng lên nhanh chóng. Nếu bạn quan tâm đến việc trở thành một nhà phát triển kỹ sư AI, đây là thời điểm rất thích hợp để bạn bắt đầu. Trước đó chúng ta hãy cùng tìm hiểu về công việc của kỹ sư AI là làm gì nhé!
Kỹ sư AI là làm gì?
1. Kỹ sư AI là ai?
Định nghĩa về một nhà phát triển kỹ sư AI khá dễ hiểu: họ là người phát triển phần mềm và ứng dụng AI mà một doanh nghiệp cụ thể có thể sử dụng.
Họ lập trình các hệ thống để chuyển đổi cho phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp, dựa trên dữ liệu được thu thập và phân tích.
Ví dụ dễ thấy nhất trong cuộc sống, về kết quả của một quá trình phát triển AI là người dùng có thể được đề xuất và gợi ý những bộ phim và chương trình truyền hình từ website mà họ yêu thích hoặc các sản phẩm hàng hóa dựa trên các lịch sử mua hàng của người đó.
Vì vậy, các kỹ sư AI thường làm việc với các kỹ sư Data, Machine Learning và Data Scientist. Họ cũng chịu trách nhiệm duy trì các hệ thống đó để đảm bảo rằng mọi thứ hoạt động ổn định.
2. Nhiệm vụ điển hình mà một kỹ sư AI phải thực hiện:
- Định nghĩa các yêu cầu về phần mềm AI
- Thu thập và xử lý dữ liệu
- Sử dụng Framework AI đề lập trình
- Train data cho phần mềm
- Giải thích và tham khảo ý kiến từ PM (Project Manager) về tiềm năng và hạn chế của các hệ thống AI
- Điều chỉnh thuật toán, Parameters để cho kết quả chính xác
- Luôn theo dõi các công nghệ AI mới để áp dụng trong doanh nghiệp
- Hướng dẫn và training các team khi nói đến việc áp dụng các hệ thống AI
Kỹ sư AI với Kỹ sư Machine Learning
Các kỹ sư AI và Kỹ sư Machine Learning là những nghề nghiệp tương tự nhau và họ làm việc với nhau để tạo ra các hệ thống tốt nhất, sử dụng cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, có một sự khác biệt giữa hai vai trò này.
Phần lớn, sự khác biệt đó đều do sự khác biệt trong tính chất của AI và Machine Learning. Mặc dù có khá nhiều điểm trùng lặp, nhưng Machine Learning chỉ là một phần của AI chứ không phải là toàn bộ.
Machine Learning
Machine Learning là việc sử dụng các chương trình và ứng dụng phần mềm có thể học hỏi từ các ứng dụng trước đây cách cung cấp trải nghiệm được cải thiện và tối ưu hóa hơn.
Nó sử dụng số liệu thống kê và nghiên cứu hoạt động để giúp phần mềm thích ứng theo thời gian khi được sử dụng. Mặc dù Machine Learning thuận tiện và hữu ích, nhưng vẫn không phải là toàn bộ về AI, vậy AI là gì?
AI
AI gồm cả Machine Learning và Deep Learning, triển khai các network lớn hơn để học các chương trình phức tạp hơn và có khả năng mở rộng kiến thức về chương trình, ứng dụng phần mềm.
Phạm vi của AI không chỉ là thích ứng, mà còn phải “thông minh”. Hãy nghĩ đến smartphone của bạn hoặc GPS cũng là một ví dụ điển hình về AI.
Rốt cuộc
Kỹ sư Machine Learning chịu trách nhiệm phát triển các quy trình Machine Learning mà doanh nghiệp sử dụng, đặc biệt là khi thu thập dữ liệu hoặc phản hồi dữ liệu hiện tại. Trong khi đó các kỹ sư AI làm việc với AI trong đó bao gồm làm việc trên Framework Machine Learning và Deep Learning.
Top tools phổ biến đối với kỹ sư AI
Dù là kỹ sư AI hay bất kỳ chuyên gia phần mềm nào thì đều được yêu cầu là phải thành thạo các tools thuộc chuyên môn phát triển của họ.
Mặc dù một trong những nhiệm vụ của kỹ sư AI là tạo ra các hệ thống AI từ ngôn ngữ Scratch, họ vẫn cần biết sử dụng các công cụ và ngôn ngữ mà giống hầu như các lập trình viên thông thường và có thể truy cập được.
Tools mà kỹ sư AI có thể sử dụng bao gồm:
- Các ngôn ngữ lập trình như Java, Scala và Python
- Các nền tảng Deep Learning như H20.AI
- Deep learning libraries
- Google assistants để triển khai trong các hệ thống AI
- Nền tảng đám mây như Azure hoặc Google Cloud AI
- AI Watson của IBM
- Các API như OpenGL hoặc PhysX
- Các ngôn ngữ để chỉnh sửa script như Perl hoặc Perforce
- Các công cụ phân tích như TensorFlow, Torch và PyTorch
Làm thế nào để trở thành Kỹ sư AI
Sau khi đã nắm được nhiệm vụ công việc của kỹ sư AI và biết được những công cụ và ngôn ngữ lập trình phổ biến mà công việc này cần sử dụng. Hãy tiếp tục nếu bạn hứng thú với công việc này để xem mình có phù hợp với nghề kỹ sư AI không trước khi đến các bước để trở thành kỹ sư AI nhé!
1. Bạn có phù hợp với công việc Kỹ sư AI không?
Nếu bạn là một người thích việc giải quyết các vấn đề bằng các ý tưởng sáng tạo, là một người có tư tưởng phản biện và bị mê hoặc bởi thế giới AI thì câu trả lời có thể là có để bạn tiếp tục quan tâm đến định hướng công việc này.
-
Kiến thức học vấn
Bằng Đại học về Ngành Khoa học máy tính, kỹ thuật, lập trình máy tính hoặc ít nhất là một khóa đào tạo chuyên sâu về Khoa học Dữ liệu là điều bắt buộc đối với một kỹ sư AI tiềm năng.
Hiện nay tại Việt Nam ngành học về AI vẫn chưa được đào tạo phổ biến và chuẩn hóa. Tuy nhiên, các trường Đại học về công nghệ thông tin hiện đang tập trung cập nhật chương trình đào tạo chuyên sâu AI cho sinh viên IT, đơn cử là vừa mới đây Đại học Khoa học Tự nhiên TP. Hồ Chí Minh vừa mở thêm một chuyên ngành đào tạo AI cho sinh viên đăng ký theo học, chứ không còn là giảng dạy ở một vài môn học như trước đây!
-
Kinh nghiệm làm việc
Có kinh nghiệm làm việc với AI là một yếu tố tuyệt vời, nhưng đa phần dân IT tại Việt Nam còn khá ít điều kiện để được tiếp cận nhiều với AI. Nói như vậy không có nghĩa là bạn không có khả năng trở thành kỹ sư AI, bạn vẫn có thể có được công việc đầu tiên này.
Với điều kiện là bạn sẽ phải chứng minh rằng bản thân thành thạo các công cụ cần thiết để thực hiện công việc với tư cách là kỹ sư AI, đồng thời có các kỹ năng và tính cách mà công ty cụ thể đang tìm kiếm.
Như vậy việc biết cần có những kỹ năng nào và nhanh chóng trang bị cho bản thân là yếu tố mấu chốt để trở thành Kỹ sư AI, nên tiếp sau đây chúng ta cùng tìm hiểu về kỹ các kỹ năng này nhé!
-
Các kỹ năng cơ bản của kỹ sư AI
Bạn có thể dễ dàng học các kỹ năng cần thiết để trở thành một kỹ sư AI nếu bạn chịu khó và kiên trì dành thời gian dành, cũng như trau dồi các phẩm chất phù hợp với công việc. Một số kỹ năng cơ bản bạn sẽ cần để trở thành kỹ sư AI:
i. Kỹ năng chuyên môn cơ bản
- Toán học và Thuật toán:
Phát triển AI, giống như hầu hết các chương trình, là một vấn đề của toán học. Các kỹ sư AI cần là những chuyên gia trong giải quyết vấn đề, những người thích làm việc với các thử thách logic. Cơ bản trước tiên là bạn cần làm quen với các thuật toán - cách chúng hoạt động, cách chúng được tạo ra và cách chúng có thể được cải tiến. Nếu bạn thường xuyên giải các phương trình toán học thì đây là một công việc tuyệt vời dành cho bạn.
- Xác suất và Thống kê:
Xác suất và số liệu thống kê là yếu tố chính khiến AI hoạt động. Đó là tất cả về việc tìm kiếm các mẫu và xu hướng để bạn có thể dự đoán những gì cần thiết và điều chỉnh cho phù hợp. Các kỹ sư AI nên quen thuộc với nhiều phương pháp thống kê và lý thuyết xác suất để làm cho các sản phẩm AI của họ khả thi và thành công!
- Thông thạo ngôn ngữ lập trình:
Ở một mặt nào đó có thể nhìn nhận cơ sở của một kỹ sư AI là lập trình viên, bởi vì để làm được công việc này một cách dễ dàng và nhanh chóng bạn phải biết code.
Như vậy, một nhiệm vụ quan trọng nữa để trở thành AI là bạn cần học các ngôn ngữ lập trình phổ biến, gồm có Python và R, cũng như Java, C++, cả Scala. Các ngôn ngữ lập trình này sẽ giúp bạn phát triển các thuật toán phức tạp hơn và tối ưu hơn trong AI.
ii. Kỹ năng làm việc
- Multitask & thành thạo nhiều công cụ tính toán
Các kỹ sư AI thường làm việc với các Data Scientist và Data Analytics và những người thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, hoặc thậm chí đảm nhiệm một phần công việc của các vai trò này. Do đó, các kỹ sư AI cần thành thạo khi nói đến công cụ tính toán và phương pháp thu thập dữ liệu, cũng như có kỹ năng làm việc multitask (xử lý nhiều task cùng lúc).
- Linh hoạt và học hỏi nhanh
Như đã nêu ở trên, bạn sẽ có thể phải sử dụng nhiều nguồn khác nhau khi thu thập và phân tích dữ liệu, cũng như nhiều công cụ để phát triển AI. Như vậy, các kỹ sư AI nên tăng cường khả năng linh hoạt, thay đổi từ dự án này sang dự án khác.
Họ cũng phải là những có khả năng người học nhanh, những người có thể nắm bắt được một hệ thống mới để bắt tay vào làm việc ngay sau đó!
Tiềm năng phát triển sự nghiệp
Tiềm năng phát triển sự nghiệp của kỹ sư AI là hoàn toàn rộng mở.
AI được các chuyên gia dự đoán rằng sẽ là yếu tố thay thế 16% công việc của con người trong 10 năm tới. Thực tế cho thấy rằng, ngành IT tại Việt Nam hiện rất cần các kỹ sư IT, nhưng thị trường nhân lực vẫn chưa thể đáp ứng đủ!
Sự khan hiếm này cho thấy nhu cầu tuyển dụng kỹ sư AI là rất lớn, cũng như sẽ tiếp tục tăng trong nhiều năm tiếp theo.
Điều này đồng thời ảnh hưởng đến mức lương trung bình của kỹ sư AI so với mặt bằng chung!
Mức lương trung bình của Kỹ sư AI
Theo thống kê từ TopDev trong báo cáo “Thị trường IT Việt Nam 2021” tại thời điểm quý 2 năm 2021 thì kỹ sư AI và Kỹ sư Machine Learning hiện thuộc top 10 công việc có mức lương trung bình hàng tháng cao nhất trong các kỹ sư IT, khoảng $3045 (tương đương khoảng 70 triệu đồng).
Với Top 7 trong thứ hạng mức lương trung bình cao nhất ngành IT, Kỹ sư AI chỉ xếp sau các cấp quản lý và kiến trúc sư công nghệ.
Kết luận
Kỹ sư AI là một công việc thú vị trong ngành IT hiện nay. Mặc dù, hiện tại ở Việt Nam chưa thực sự có nhiều chương trình đào tạo chuyên sâu và chuẩn hóa về AI, nhưng với sự phát triển của công nghệ thì các bạn có thể dễ dàng tự trau dồi cho mình các kỹ năng cơ bản cần thiết để nắm bắt các cơ hội cho bản thân.
Hi vọng rằng bài viết này đã cung cấp cho bạn những hiểu biết về các công việc của Kỹ sư AI là gì để có thêm quyết định đúng đắn cho sự nghiệp IT của bản thân! Chúc bạn thành công!
Tin tức liên quan
Lộ trình học Java Developer dành cho mọi lứa tuổi
Tương lai ngành lập trình game liệu còn đủ tốt để theo đuổi?
Phân biệt nghề nghiệp: AI Developer và AI Engineer
Machine Learning Engineer Là Gì? Tiềm năng và thách thức của ML Engineer