Machine Learning Engineer Là Gì? Tiềm năng và thách thức của ML Engineer
Machine Learning Engineer hay ML Engineer đang là một trong những cái tên nổi bật nhất trên thị trường việc làm hiện nay. Trong thời đại công nghệ số thì Machine Learning nắm giữ vai trò gần như là cốt lõi trong việc phát triển công nghệ toàn cầu. Chính vì vậy, rất nhiều ứng viên đang tìm hiểu và mong muốn làm việc trong lĩnh vực này. Tuy vậy, không phải ai cũng hiểu rõ Machine Learning Engineer là gì, sự khác biệt với AI và tiềm năng của nó. Vậy nên, thông tin sau đây GrowUpWork sẽ chia sẻ mọi thông tin cần thiết về ML Engineer.
Khái niệm Machine Learning Engineer
Mặc dù là chuyên ngành có tiềm năng cực kỳ lớn nhưng không phải ai hiện nay cũng hiểu rõ về Machine Learning. Nếu bạn muốn tham gia làm việc trong lĩnh vực này thì nhất định cần hiểu chi tiết về công việc trước.
Machine Learning Engineer là gì?
Machine Learning có thể hiểu đơn giản là máy học. Machine Learning Engineer là kỹ sư máy học. Đây là một mảng quan trọng và cốt lõi trong trí tuệ nhân tạo (AI).
Những công việc chính của ML Engineer
Có nhiều học viên hiện nay dù hiểu Machine Learning Engineer là gì nhưng vẫn chưa hình dung được công việc cụ thể. Điều này chắc chắn sẽ ảnh hưởng tới định hướng tương lai và quá trình học tập.
Về cơ bản, kỹ sư máy học cần sàng lọc, xử lý lượng dữ liệu khổng lồ ban đầu và đào tạo cho hệ thống học theo. Ngoài ra, dựa theo kết quả hệ thống mang lại mà kỹ sư cũng cần điều chỉnh sao cho phù hợp.
- Tìm kiếm, phân tích dữ liệu và tìm kiếm phương thức chuẩn hóa chúng.
- Nghiên cứu và chuyển đổi nguyên mẫu dữ liệu để phù hợp với hệ thống máy học.
- Xây dựng đường dẫn dữ liệu nhanh chóng, chính xác vào hệ thống.
- Thiết lập hệ thống cơ sở vật chất, lập trình để phục vụ mô hình máy học.
- Kiểm tra, đánh giá và cải thiện mô hình máy học.
- Triển khai mô hình vào thực tiễn, thay đổi cho phù hợp.
- Hỗ trợ để các bộ phận liên quan hoặc khách hàng hiểu và làm việc với hệ thống.
Các kỹ năng mà một Machine Learning Engineer cần có
Machine Learning Engineer tuyệt đối không phải là một lĩnh vực dễ dàng. Đi kèm với mức lương thưởng cao thì yêu cầu về kỹ năng cũng cực kỳ khắt khe.
- Khả năng lập trình: Bạn cần thành thạo một trong các ngôn ngữ gắn liền với Machine Learning như Python, C++, R, Java, Lisp,...
- Kiến thức về toán thống kê: Tư duy về toán học, thống kê là yếu tố quan trọng giúp bạn xây dựng được thuật toán chính xác. Ngoài ra, hiểu biết toán học cũng giúp bạn phân tích, thay đổi các thông số dữ liệu để tối ưu hơn.
- Tư duy dữ liệu: Muốn đào tạo hệ thống học máy tốt thì bạn cần biết cách tìm kiếm, sàng lọc và tối ưu dữ liệu sẵn có. Thậm chí có những quy trình mà kỹ sư ML cần tạo ra dữ liệu để máy học.
- Kỹ năng mềm: Đương nhiên, ML Engineer cũng cần biết cách làm việc kỷ luật, làm việc nhóm, trình bày, diễn giải, nghiên cứu - tìm tòi không ngừng nghỉ và đặc biệt là ngoại ngữ.
Tiềm năng và mức lương của ML Engineer
Có thể Machine Learning đang xuất hiện ngay trong cuộc sống xung quanh mà bạn không hề biết. Những ví dụ điển hình chúng ta có thể kể đến như là chatbot của dịch vụ - ngân hàng, máy chuẩn đoán tình trạng trong y tế, xe tự lái,...
Riêng trong năm 2020, cuộc khảo sát từ Deloitte đã cho thấy có tới 67% công ty dùng học máy. Tần suất xuất hiện của học máy chắc chắn sẽ còn tăng nhanh hơn trong tương lai gần.
Giáo sư Sloan đến từ Viện công nghệ Massachusetts (MIT) nhận định rằng “Tính riêng 5 - 10 năm qua thì Machine Learning chính là lĩnh vực quan trọng và phổ biến nhất của AI”. Nếu nhắc tới trí tuệ nhân tạo thì chắc chắn phải có máy học. Nhiều người thậm chí còn nhầm lẫn 2 khái niệm này là một.
Những yêu cầu cao về kỹ năng cộng thêm tính ứng dụng lớn đã giúp ML Engineer trở thành ngành nghề có mức lương thưởng cực cao. So với nhiều lĩnh vực khác tại Việt Nam thì Machine Learning có sự vượt trội rõ ràng về tiền lương.
Cụ thể, con số giao động phổ biến đối với kỹ sư học máy là từ 22 triệu đến 37 triệu VNĐ mỗi tháng. Mức lương này thậm chí có thể tăng lên 50 triệu - 70 triệu mỗi tháng nếu bạn có nhiều kinh nghiệm và kỹ năng hơn.
Phân biệt Machine Learning với AI
Nhiều người dù hiểu Machine Learning Engineer là gì nhưng vẫn nhầm lẫn Machine Learning với AI. Không ít người hiện nay vẫn đang cho rằng trí tuệ và học máy là một khái niệm giống nhau. Thực tế, chúng không phải là mặc dù có mối liên hệ mật thiết.
Cả 2 lĩnh vực này đều là để học hỏi và giải quyết các vấn đề thay cho con người. Chúng đều sử dụng khoa học máy tính để thiết lập và được ứng dụng trong đa lĩnh vực.
- Mục tiêu: Học máy dùng để phân tích khối lượng dữ liệu lớn rồi cho ra kết quả với mức độ chính xác cao.
- Phương pháp: Machine Learning chủ yếu sử dụng phương pháp học có giám sát hoặc không giám sát. Học có giám sát dùng các giá trị gắn nhãn đầu vào và ra. Học không giám sát không dùng dán nhãn trong dữ liệu.
- Quá trình: ML thường trải qua quy trình chọn, xử lý dữ liệu rồi đưa vào mô hình học máy đã tồn tại trước đó.
- Yêu cầu: Lượng dữ liệu lên tới hàng trăm điểm dùng để đào tạo. Những dữ liệu đầu vào cần có độ sạch và đủ tốt để máy học rồi đưa ra kết quả chính xác.
- Mục tiêu: Trí tuệ nhân tạo dùng để hoàn thành những nhiệm vụ phức tạp thay thế con người.
- Phương pháp: Có nhiều cách khác nhau để tạo ra hệ thống AI. Chúng ta có thể kể đến như: thuật toán di truyền, Deep Learning, Machine Learning, mạng nơ-ron,...
- Quá trình: Việc xây dựng một hệ thống Ai thường phức tạp và cần trải qua nhiều bước khác nhau. Hệ thống trí tuệ nhân tạo được tạo ra từ nhiều quy trình với giải pháp được nghiên cứu, phát triển trong nhiều năm.
- Yêu cầu: Ai yêu cầu cao về cơ sở hạ tầng, hệ thống thuật toán và quy trình thực hiện. Trí tuệ nhân tạo cần được duy trì và phát triển để hoàn thành mọi nhiệm vụ được giao.
Cách để thành công khi theo đuổi Machine Learning Engineer
Kỹ sư học máy là một công việc với tiềm năng và mức lương cực kỳ lớn. Nếu bạn có thể tham gia, phát triển trong lĩnh vực này thì tương lai chắc chắn sẽ có rất nhiều hứa hẹn. Tuy vậy, không phải ai cũng thành công khi theo đuổi con đường này.
- Kiến thức: Bạn cần theo học tại các trường đại học, cao đẳng chuyên ngành Machine Learning để hiểu về dữ liệu, lập trình và đào tạo.
- Sự hứng thú: Bất kỳ ngành nghề nào cũng cần sự đam mê để thành công. Đặc biệt với lĩnh vực có độ khó cao như ML Engineer thì điều này lại càng quan trọng.
- Học hỏi không ngừng nghỉ: Công nghệ nói chung và Machine Learning nói riêng đang phát triển rất nhanh chóng. Nếu bạn hài lòng với hiện tại và dừng lại thì chắc chắn sẽ bị bỏ lại phía sau.
- Kinh nghiệm thực tế: Bạn hãy nên tham gia các chương trình đào tạo, hội thảo, dự án thực tế để tích lũy kinh nghiệm cho bản thân.
Qua thông tin trên chúng tôi tin rằng bạn đã hiểu rõ Machine Learning Engineer là gì. Nếu có thể theo đuổi và phát triển thì tương lai của bạn với công việc này sẽ là vô cùng lớn. Hãy chuẩn bị cho mình những hành trang vững vàng nhất để bước vào lĩnh vực công nghệ hàng đầu tương lai này.
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
IT start-up là gì? những ví dụ và lời khuyên để startup thành công?
IT Manager là gì? Cách để bạn trở thành một IT Manager giỏi
AI Developer Roadmap: Lộ trình đi đến thành công
