Kỹ sư AI là gì? Làm thế nào để trở thành kỹ sư AI?

Trong thời đại công nghệ phát triển mạnh mẽ, vai trò của kỹ sư trí tuệ nhân tạo (AI) trở nên ngày càng quan trọng. Vậy kỹ sư AI là gì và làm thế nào để trở thành trở thành chuyên gia trong lĩnh vực này? Trong bài viết hôm nay sẽ đi sâu vào khái niệm kỹ sư AI và cung cấp một cái nhìn tổng quan về các bước cần thiết để đi đến con đường nghề nghiệp này.

Kỹ sư AI là làm gì?

Kỹ sư AI (Artificial Intelligence Engineer) là người chuyên thiết kế, xây dựng, và triển khai các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Công việc của họ bao gồm phát triển các thuật toán, mô hình học máy, và ứng dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong nhiều lĩnh vực khác nhau như y tế, tài chính, công nghiệp, và dịch vụ.

Kỹ sư AI là ai?

Kỹ sư AI thường có nền tảng mạnh về toán học, thống kê, và khoa học máy tính. Họ thường có bằng cấp trong các lĩnh vực như Khoa học Máy tính, Kỹ thuật, Toán học, hoặc một ngành liên quan. Ngoài ra, họ cần có kiến thức và kinh nghiệm với các công cụ và ngôn ngữ lập trình phổ biến trong lĩnh vực AI như Python, TensorFlow, PyTorch, và R.

Nhiệm vụ điển hình mà một kỹ sư AI phải thực hiện

Phân tích và Thu thập Dữ liệu:

• Xác định các nguồn dữ liệu cần thiết.
• Thu thập, làm sạch, và xử lý dữ liệu để sử dụng trong mô hình AI.

Phát triển Thuật toán và Mô hình Học Máy:

• Lựa chọn và phát triển các thuật toán học máy phù hợp.
• Xây dựng và huấn luyện các mô hình AI để giải quyết các vấn đề cụ thể.

Đánh giá và Cải thiện Mô hình:

• Đánh giá hiệu suất của các mô hình thông qua các chỉ số đánh giá.
• Tinh chỉnh và cải thiện mô hình để đạt được hiệu quả tốt nhất.

Triển khai và Bảo trì Mô hình:

• Triển khai các mô hình AI vào hệ thống sản xuất.
• Theo dõi và bảo trì các mô hình để đảm bảo chúng hoạt động ổn định và hiệu quả.

Tích hợp và Tự động hóa:

• Tích hợp các giải pháp AI vào hệ thống hiện có.
• Tự động hóa các quy trình dựa trên AI để cải thiện hiệu suất và độ chính xác.

Nghiên cứu và Phát triển:

• Tham gia vào các dự án nghiên cứu để phát triển các công nghệ AI mới.
• Theo dõi các xu hướng và tiến bộ mới trong lĩnh vực AI.

Hợp tác và Giao tiếp:

• Làm việc với các nhóm khác như kỹ sư phần mềm, nhà khoa học dữ liệu, và chuyên gia lĩnh vực để triển khai các giải pháp AI.
• Trình bày kết quả và giải thích các giải pháp AI cho các bên liên quan không chuyên môn.

Top tools phổ biến đối với kỹ sư AI

Dù là kỹ sư AI hay bất kỳ chuyên gia phần mềm nào, đều cần phải thành thạo các công cụ chuyên môn phát triển của họ.

Mặc dù một trong những nhiệm vụ của AI Engineer là tạo ra các hệ thống AI từ đầu, họ vẫn cần biết sử dụng các công cụ và ngôn ngữ phổ biến như các lập trình viên thông thường. Các công cụ mà AI Engineer có thể sử dụng bao gồm:

• Ngôn ngữ lập trình: Java, Scala và Python
• Nền tảng Deep Learning: H2O.ai
• Thư viện Deep Learning: TensorFlow, Torch và PyTorch
• Trợ lý ảo Google: Để triển khai trong các hệ thống AI
• Nền tảng đám mây: Azure hoặc Google Cloud AI
• AI Watson của IBM
• API: OpenGL hoặc PhysX
• Ngôn ngữ chỉnh sửa script: Perl hoặc Perforce

Kỹ sư AI sử dụng các công cụ này để phát triển, triển khai và quản lý các mô hình trí tuệ nhân tạo một cách hiệu quả.

Làm thế nào để trở thành Kỹ sư AI

Kiến thức học vấn

Một bằng đại học trong các 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, ngành học về AI tại Việt Nam vẫn chưa được đào tạo phổ biến và chuẩn hóa. Tuy nhiên, các trường đại học về công nghệ thông tin đang cập nhật chương trình đào tạo chuyên sâu về AI cho sinh viên IT. Ví dụ, Đại học Khoa học Tự nhiên TP. Hồ Chí Minh vừa mở thêm một chuyên ngành đào tạo AI cho sinh viên, thay vì chỉ giảng dạy trong một vài môn học như trước đây.

Kinh nghiệm làm việc

Có kinh nghiệm làm việc với AI là một lợi thế lớn, nhưng đa phần dân IT tại Việt Nam còn ít điều kiện để tiếp cận với AI. Điều này 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.

Điều quan trọng là bạn phải chứng minh mình thành thạo các công cụ cần thiết để thực hiện công việc của một kỹ sư AI và có các kỹ năng, phẩm chất mà công ty đang tìm kiếm. Việc nắm rõ những kỹ năng cần thiết và nhanh chóng trang bị cho bản thân là yếu tố mấu chốt để trở thành AI Engineer. Hãy cùng tìm hiểu về các kỹ năng này!

Tiềm năng phát triển sự nghiệp

Tiềm năng phát triển sự nghiệp của kỹ sư AI là vô cùng rộng mở.

Theo dự đoán của các chuyên gia, AI sẽ thay thế 80% công việc của con người trong vòng 10 năm tới. Thực tế hiện nay, ngành IT tại Việt Nam rất cần các kỹ sư IT, nhưng thị trường nhân lực vẫn chưa thể đáp ứng đủ nhu cầu này.

Sự khan hiếm này cho thấy nhu cầu tuyển dụng AI Engineer là rất lớn và sẽ tiếp tục tăng trong nhiều năm tới.

Điều này cũng đồng thời ảnh hưởng tích cực đến mức lương trung bình của kỹ sư AI so với mặt bằng chung.

Kết luận

Trở thành một kỹ sư AI không chỉ là một sự lựa chọn nghề nghiệp mà còn là một cuộc hành trình với nhiều cơ hội và thách thức. Tuy nhiên, với kiến thức học vấn đúng đắn và kinh nghiệm làm việc thực tế, bạn có thể bước vào con đường này và đóng góp vào sự phát triển của ngành công nghệ trí tuệ nhân tạo.

Nếu bạn không muốn bỏ lỡ các cơ hội việc làm IT và muốn phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, hãy liên hệ với SmartOSC Careers ngay hôm nay. Chúng tôi cung cấp môi trường làm việc đầy thách thức và cơ hội để bạn thể hiện bản thân, đồng thời hỗ trợ bạn trong việc học hỏi và phát triển kỹ năng trong lĩnh vực này.