AI Developer là gì? Khác biệt giữa AI Developer và AI Engineer

Trong thời đại công nghệ phát triển như hiện nay, AI Developer và AI Engineer là hai vị trí quan trọng, đóng vai trò cốt lõi trong việc phát triển và triển khai các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên, nhiều người vẫn chưa hiểu rõ sự khác biệt giữa hai vị trí này. Trong bài viết này, SmartOSC Careers sẽ cùng bạn khám phá vai trò, nhiệm vụ, và sự khác biệt chính giữa AI Developer và AI Engineer, giúp bạn có cái nhìn rõ ràng hơn về từng vị trí.

Đến năm 2030, AI có thể đóng góp thêm 13 nghìn tỷ USD vào nền kinh tế toàn cầu, tăng GDP khoảng 16%, theo McKinsey. Điều này cho thấy tầm quan trọng to lớn của AI trong nhiều ngành công nghiệp, làm cho vai trò của AI Developer và AI Engineer ngày càng trở nên thiết yếu.

Vai trò và nhiệm vụ của AI Developer

AI Developer là người chịu trách nhiệm thiết kế và phát triển các mô hình AI. Họ tập trung vào việc xây dựng các thuật toán, hệ thống học máy, và đảm bảo các mô hình này hoạt động chính xác và hiệu quả. Theo báo cáo từ McKinsey, các công ty hàng đầu trong việc ứng dụng AI thường sử dụng AI trong các chức năng phát triển sản phẩm và dịch vụ nhiều hơn so với các công ty khác. Điều này nhấn mạnh vai trò quan trọng của chuyên gia phát triển AI trong việc tạo ra các sản phẩm có tính cạnh tranh cao.

Thiết kế và phát triển mô hình AI

Các chuyên gia này có nhiệm vụ thiết kế và phát triển các mô hình AI từ đầu. Điều này bao gồm việc lựa chọn các thuật toán phù hợp, xây dựng kiến trúc mô hình, và lập trình các giải pháp AI có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp.

• Lựa chọn thuật toán: Họ phải xác định thuật toán nào sẽ được sử dụng để giải quyết vấn đề cụ thể. Họ cần có kiến thức sâu rộng về các thuật toán học máy để chọn lựa chính xác.
• Xây dựng kiến trúc mô hình: Sau khi chọn thuật toán,  nhà phát triển AI cần xây dựng kiến trúc mô hình, định hình cách thức hoạt động của mô hình để đảm bảo nó có thể học hỏi và ra quyết định chính xác.
• Lập trình và triển khai mô hình: họ sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python, R, hoặc Java để viết mã cho mô hình và triển khai nó vào hệ thống thực tế.

Nhìn chung, chuyên gia về học máy cần phải có một nền tảng vững chắc trong toán học và lập trình để xây dựng các mô hình AI hiệu quả, đáp ứng được các yêu cầu phức tạp của doanh nghiệp.

Huấn luyện và tối ưu hóa mô hình

Sau khi mô hình AI được thiết kế và phát triển, AI Developer sẽ bước vào giai đoạn huấn luyện và tối ưu hóa mô hình. Quá trình này rất quan trọng để đảm bảo mô hình hoạt động chính xác và hiệu quả.

• Thu thập và xử lý dữ liệu: Họ phải thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và xử lý chúng trước khi đưa vào huấn luyện. Dữ liệu cần phải sạch, đúng định dạng và phản ánh chính xác các tình huống thực tế.
• Huấn luyện mô hình: Mô hình AI được huấn luyện dựa trên dữ liệu đã thu thập. chuyên gia phát triển AI phải theo dõi quá trình huấn luyện để đảm bảo mô hình học hỏi một cách đúng đắn và cải thiện hiệu suất.
• Tối ưu hóa mô hình: Sau khi huấn luyện, họ sẽ điều chỉnh các tham số và thuật toán để tối ưu hóa hiệu suất mô hình. Quá trình này có thể bao gồm việc thử nghiệm với các tập dữ liệu khác nhau hoặc sử dụng các kỹ thuật tinh chỉnh như điều chỉnh siêu tham số.

Việc huấn luyện và tối ưu hóa mô hình đòi hỏi những người làm việc trong lĩnh vực AI phải có khả năng phân tích dữ liệu tốt và hiểu rõ cách mô hình hoạt động trong môi trường thực tế.

Phối hợp với các chuyên gia khác

AI Developer không làm việc độc lập; họ cần phối hợp với nhiều chuyên gia khác để đảm bảo rằng mô hình AI được phát triển và triển khai một cách hiệu quả nhất.

• Làm việc với Data Scientist: Các nhà phát triển này thường làm việc chặt chẽ với Data Scientist để hiểu rõ hơn về dữ liệu và các yếu tố ảnh hưởng đến mô hình AI.
• Phối hợp với Software Engineer: Họ cần phối hợp với Software Engineer để tích hợp mô hình AI vào các hệ thống phần mềm hiện có, đảm bảo rằng mô hình hoạt động mượt mà và ổn định.
• Tương tác với chuyên gia ngành: Để đảm bảo mô hình AI đáp ứng được các yêu cầu kinh doanh, chuyên gia AI cần làm việc với các chuyên gia ngành để hiểu rõ hơn về các thách thức và nhu cầu cụ thể.

Việc phối hợp này giúp họ phát triển các mô hình AI không chỉ chính xác về mặt kỹ thuật mà còn phù hợp với nhu cầu thực tế của doanh nghiệp.

Vai trò và nhiệm vụ của AI Engineer

Trong khi AI Developer tập trung vào việc phát triển mô hình AI, AI Engineer lại đảm nhận nhiệm vụ triển khai và quản lý các hệ thống AI trên quy mô lớn, đảm bảo chúng hoạt động hiệu quả và ổn định.

Triển khai và quản lý hệ thống AI

AI Engineer chịu trách nhiệm đưa các mô hình AI vào môi trường sản xuất và đảm bảo chúng hoạt động liên tục, đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất và độ tin cậy.

• Triển khai mô hình: AI Engineer cần có kỹ năng triển khai các mô hình AI vào hệ thống thực tế, đảm bảo rằng chúng có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn và đáp ứng các yêu cầu của người dùng.
• Quản lý hệ thống: Sau khi triển khai, AI Engineer sẽ quản lý hệ thống AI, đảm bảo rằng chúng hoạt động mượt mà và có thể mở rộng khi cần thiết.
• Bảo trì và cập nhật: AI Engineer phải thường xuyên cập nhật và bảo trì hệ thống để đảm bảo rằng các mô hình AI luôn hoạt động với hiệu suất cao nhất.

Vai trò của AI Engineer rất quan trọng trong việc đảm bảo rằng các mô hình AI không chỉ được phát triển mà còn có thể hoạt động hiệu quả trong môi trường thực tế.

Tích hợp và kết nối

Một phần quan trọng trong công việc của AI Engineer là tích hợp mô hình AI với các hệ thống khác trong doanh nghiệp. Điều này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cả công nghệ AI và các hệ thống phần mềm khác.

• Kết nối với hệ thống hiện tại: AI Engineer cần tích hợp mô hình AI với các hệ thống hiện có, như cơ sở dữ liệu, phần mềm quản lý, hoặc các dịch vụ web. Điều này đảm bảo rằng mô hình AI có thể truy cập và sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• Tích hợp với dịch vụ bên ngoài: Ngoài việc kết nối với hệ thống nội bộ, AI Engineer cũng cần đảm bảo mô hình AI có thể tương tác với các dịch vụ bên ngoài thông qua API hoặc các giao thức khác.
• Bảo mật và quyền truy cập: Khi tích hợp các hệ thống, AI Engineer phải đảm bảo rằng các kết nối này an toàn, bảo vệ dữ liệu và chỉ cho phép truy cập khi được phép.

Việc tích hợp này không chỉ đảm bảo rằng mô hình AI hoạt động đúng cách mà còn giúp hệ thống trong ngành trí tuệ nhân tạo của doanh nghiệp trở nên mạnh mẽ và linh hoạt hơn.

Giám sát và khắc phục sự cố

Sau khi các hệ thống AI được triển khai, AI Engineer tiếp tục theo dõi và giám sát chúng để đảm bảo hiệu suất ổn định và xử lý kịp thời các sự cố nếu có.

• Giám sát hiệu suất: AI Engineer sử dụng các công cụ giám sát để theo dõi hiệu suất của hệ thống AI, từ đó phát hiện ra các vấn đề tiềm ẩn và điều chỉnh kịp thời.
• Phát hiện và xử lý sự cố: Khi hệ thống AI gặp sự cố, AI Engineer phải nhanh chóng phát hiện và khắc phục để đảm bảo rằng hệ thống tiếp tục hoạt động bình thường.
• Cải tiến liên tục: AI Engineer luôn tìm kiếm cách cải tiến hệ thống để tăng cường hiệu suất, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa hoạt động của hệ thống AI.

Giám sát và khắc phục sự cố là nhiệm vụ không thể thiếu để đảm bảo rằng các hệ thống AI hoạt động ổn định và đáp ứng được yêu cầu kinh doanh.

Sự khác biệt chính giữa AI Developer và AI Engineer

Mặc dù cả AI Developer và AI Engineer đều làm việc với các hệ thống AI, nhưng vai trò và trách nhiệm của họ có nhiều điểm khác biệt.

Phạm vi công việc

Chuyên gia phát triển AI tập trung vào việc thiết kế và phát triển các mô hình AI, trong khi Kỹ sư AI chịu trách nhiệm triển khai và quản lý hệ thống AI trên quy mô lớn.

• AI Developer: Chủ yếu tập trung vào việc xây dựng mô hình, lựa chọn thuật toán và huấn luyện mô hình để đạt được kết quả chính xác.
• AI Engineer: Đảm bảo rằng các mô hình AI được triển khai thành công, hoạt động ổn định, và có thể mở rộng khi cần thiết.
• Sự kết hợp: Dù khác biệt, hai vị trí này thường làm việc chặt chẽ với nhau để đảm bảo rằng các mô hình AI được phát triển và triển khai một cách hiệu quả nhất.

Sự khác biệt này giúp mỗi vị trí có thể tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể, đảm bảo chất lượng cao nhất trong từng giai đoạn của quá trình phát triển AI.

Kỹ năng và công cụ sử dụng

Kỹ năng và công cụ mà AI Developer và AI Engineer sử dụng cũng khác nhau, tùy thuộc vào nhiệm vụ cụ thể của họ.

• AI Developer: Cần có kỹ năng lập trình mạnh, hiểu biết sâu về các thuật toán học máy, và khả năng phân tích dữ liệu tốt. Họ thường sử dụng các công cụ như TensorFlow, PyTorch, và các ngôn ngữ lập trình như Python và R.
• AI Engineer: Tập trung vào việc quản lý hệ thống, tích hợp các công nghệ mới, và đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định. Họ sử dụng các công cụ như Docker, Kubernetes, và các nền tảng đám mây như AWS, Google Cloud.
• Sự bổ trợ: Các kỹ năng này không chỉ bổ sung cho nhau mà còn cần thiết để phát triển và triển khai các giải pháp AI hiệu quả.

Sự khác biệt về kỹ năng và công cụ sử dụng giúp đảm bảo rằng cả hai vị trí đều có thể thực hiện công việc của mình một cách tốt nhất, đồng thời hỗ trợ lẫn nhau trong quá trình làm việc.

Mức độ phối hợp

AI Developer và AI Engineer phải làm việc cùng nhau để đảm bảo rằng các mô hình AI được phát triển và triển khai một cách hiệu quả.

• Phối hợp trong phát triển mô hình: nhà phát triển AI phát triển mô hình, sau đó làm việc với AI Engineer để triển khai nó vào hệ thống thực tế.
• Phối hợp trong tích hợp: AI Engineer đảm bảo rằng mô hình AI có thể tích hợp mượt mà với các hệ thống khác, đồng thời chuyên gia phát triển AI có thể tiếp tục tối ưu hóa mô hình khi cần thiết.
• Phối hợp trong giám sát và bảo trì: Cả hai vị trí cần phối hợp chặt chẽ để theo dõi hiệu suất của mô hình AI và khắc phục các sự cố kịp thời.

Mức độ phối hợp cao giữa AI Developer và AI Engineer là yếu tố quyết định sự thành công của một hệ thống AI trong môi trường thực tế.

Kết luận

AI Developer và AI Engineer đều là những vị trí quan trọng trong lĩnh vực công nghệ AI, mỗi vị trí đảm nhận những vai trò và trách nhiệm khác nhau. Trong khi nhà phát triển AI tập trung vào việc thiết kế và phát triển các mô hình AI, thì kỹ sư AI chịu trách nhiệm triển khai, tích hợp và quản lý các hệ thống AI trên quy mô lớn. Hiểu rõ sự khác biệt giữa hai vị trí này không chỉ giúp doanh nghiệp phân chia công việc một cách hiệu quả mà còn là yếu tố then chốt trong việc phát triển và triển khai các giải pháp AI thành công.

Nếu bạn quan tâm đến việc làm IT, và muốn tìm hiểu thêm về các cơ hội trong lĩnh vực này, hãy truy cập SmartOSC Careers để khám phá các vị trí đang tuyển dụng.