14 Keahlian Esensial AI Engineer yang Perlu Anda Ketahui pada 2026

Apa itu AI Engineer?

AI engineer bertanggung jawab untuk merancang, mengembangkan, dan memelihara sistem berbasis AI. Mereka menggunakan keahlian dalam machine learning, pemrograman, analitik data, dan teknologi lain untuk membuat aplikasi cerdas yang dapat belajar dari data dan mengambil keputusan.

Keahlian Teknis AI Engineer

Untuk memahami peran AI engineer lebih baik, mari kita lihat keahlian teknis yang biasanya mereka miliki:

1. Bahasa pemrograman

Seperti yang dapat diduga, AI engineer perlu mahir dalam bahasa pemrograman.

Beberapa bahasa yang umum digunakan untuk pengembangan AI meliputi:

• Python
• Java
• R
• C++
• JavaScript

Python

Python sangat populer karena sintaksnya yang mudah dipelajari dan pustaka yang luas untuk AI dan machine learning. Pengetahuan bahasa-bahasa ini penting untuk mengembangkan algoritma, mengimplementasikan model, dan bekerja dengan data.

Peningkatan penggunaan Python dari tahun ke tahun - Sumber

Hal ini telah membuat popularitasnya meningkat selama bertahun-tahun, menurut indeks TIOBE.

Pustaka seperti TensorFlow, Keras, dan PyTorch umum digunakan di Python untuk pengembangan AI. TensorFlow 2.13 memperkenalkan dukungan yang lebih baik untuk TensorFlow Lite, sehingga penerapan pada perangkat edge lebih efisien. PyTorch 2.0 menghadirkan kemajuan pada dynamic computation graph, meningkatkan performa dan fleksibilitas. Pustaka Transformers dari Hugging Face juga semakin populer untuk mengintegrasikan model generatif seperti GPT-4 dan LLaMA. Contoh penggunaan mencakup analitik prediktif, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan gambar

Mulai belajar hari ini dengan alur Python Programming kami.

Ingin menggunakan PyTorch untuk deep learning? Mulai belajar dengan lembar contekan kami di bawah.

Lembar Contekan Deep Learning dengan PyTorch kami

R

Bahasa R, yang terutama digunakan untuk analisis statistik dan representasi grafik, juga sering digunakan dalam AI.

Paket 'caret' di R membantu pemodelan prediktif, sementara 'e1071' menyederhanakan proses pembuatan model machine learning. R banyak digunakan dalam proyek AI terkait penelitian ilmiah, layanan kesehatan, keuangan, dan analitik media sosial.

Kami memiliki alur keterampilan R Programming, yang akan mengajarkan Anda cara ngoding seperti programmer dari nol.

Java

Java adalah pilihan populer lainnya dalam pengembangan AI, terutama karena kesederhanaan, keterbacaan, dan kemampuan interaksi pengguna yang sangat baik.

Manajemen memorinya yang kuat dan banyaknya pustaka machine learning berkualitas tinggi, seperti Stanford Library NLP dan Apache Open NLP, membuatnya cocok untuk pengembangan chatbot.

Contoh penggunaan meliputi chatbot, sistem rekomendasi situs web, dan deteksi penipuan di sektor keuangan. Anda dapat mulai dengan kursus Introduction to Java kami.

Jika Anda berencana menggunakan OpenAI API untuk pengembangan chatbot, lihat kursus kami tentang Working with the OpenAI API.

C++

C++ memungkinkan eksekusi aplikasi tingkat tinggi dengan biaya komputasi yang relatif rendah, sehingga cocok untuk komputasi machine learning dan neural network.

Pustaka seperti Shark dan mlpack dirancang untuk machine learning di C++. Contoh penggunaan AI meliputi tugas computer vision, robotika, dan gim. Lihat tutorial kami tentang Llama.cpp untuk mempelajari cara C++ digunakan dengan LLM LLaMa.

2. Pemodelan & rekayasa data

Data adalah fondasi AI, dan AI engineer perlu memiliki pemahaman mendalam tentang pemodelan dan rekayasa data.

Mereka harus tahu cara memperoleh, membersihkan, dan mentransformasi data ke format yang sesuai untuk analisis. Pengetahuan tentang SQL dan basis data NoSQL sangat penting untuk melakukan kueri dan mengelola himpunan data besar.

Alat seperti Apache Spark, Hadoop, AWS S3, dan DuckDB juga umum digunakan untuk pemrosesan data dalam proyek AI.

3. Analisis big data

AI engineer harus mampu menganalisis himpunan data besar dan mengekstrak wawasan bermakna darinya. Ini melibatkan penggunaan alat big data seperti SparkSQL, Apache Flink, Apache Arrow, dan Google Cloud Platform untuk melakukan kueri dan memanipulasi data dalam jumlah besar.

Kursus big data fundamentals with PySpark kami membahas banyak prinsip di balik analisis big data, menjadikannya titik awal yang tepat bagi Anda untuk belajar.

4. Model machine learning

Pengetahuan tentang model dan algoritma machine learning adalah keharusan bagi AI engineer.

Ini termasuk pemahaman teknik supervised dan unsupervised learning, serta algoritma deep learning seperti convolutional neural networks (CNN) dan recurrent neural networks (RNN).

AI engineer juga harus tahu cara mengevaluasi kinerja model-model ini menggunakan metrik seperti

• Akurasi
• Presisi
• Recall
• Root-mean-square deviation (RMSE)
• Mean absolute error (MAE)
• Skor F1

Alur keterampilan Machine Learning Fundamentals with Python kami dapat membantu Anda mempelajari banyak dasar machine learning.

5. Layanan AI dan ML

AI engineer juga harus familier dengan layanan AI dan machine learning berbasis cloud yang ditawarkan oleh penyedia besar seperti AWS, Azure, dan Google Cloud Platform. Bedrock dari AWS kini menawarkan model dasar terkelola, dan Vertex AI dari Google menambahkan fitur yang menyederhanakan penerapan large language model. Layanan ini menyediakan model bawaan, API, dan alat untuk mengembangkan aplikasi cerdas tanpa perlu banyak pengodean. Selain itu, meningkatnya platform AI low-code/no-code seperti Microsoft Power Platform dan Google AutoML membuat pengembangan AI lebih mudah diakses bagi mereka yang tidak memiliki latar belakang pemrograman mendalam. Lihat lembar contekan Perbandingan Layanan AWS, Azure, dan GCP untuk detail lebih lanjut. 

6. Penerapan AI & DevOps

Menerapkan aplikasi AI melibatkan kolaborasi dengan tim DevOps untuk memastikan integrasi dan penerapan yang mulus.

AI engineer harus tahu cara menggunakan alat seperti Docker dan Kubernetes untuk kontainerisasi, manajemen konfigurasi, dan orkestrasi penerapan.

Mereka juga bertanggung jawab memantau dan memelihara kinerja sistem AI pasca penerapan.

Kursus Introduction to Docker kami memberikan dasar yang baik untuk memulai, dan Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang sertifikasi Docker dalam artikel terpisah.

Untuk panduan cara mengimplementasikan AI, Anda dapat melihat kursus kami tentang Implementing AI Solutions in Business.

7. Keamanan AI

Memahami dan menerapkan langkah keamanan data dan privasi yang kuat sangat penting bagi setiap AI engineer, karena aplikasi AI menghadirkan kerentanan keamanan baru.

Sebagai AI engineer, Anda bertanggung jawab memastikan kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan data yang Anda tangani.

Ini melibatkan pemahaman regulasi terkait perlindungan data, seperti General Data Protection Regulation (GDPR), serta penerapan kerangka kerja AI yang aman dan patuh terhadap regulasi tersebut.

Selain itu, AI engineer harus memahami berbagai metode enkripsi, praktik pengembangan model AI yang aman, dan siap menangani potensi serangan atau pelanggaran keamanan.

Beberapa teknik yang digunakan AI engineer meliputi:

• Multi-party computation untuk berbagi data secara aman
• Differential privacy untuk melindungi data individu
• Homomorphic encryption untuk komputasi aman pada data terenkripsi

Beberapa alat yang digunakan untuk mengamankan aplikasi AI meliputi:

• AWS Identity and Access Management: layanan yang memungkinkan Anda mengelola akses ke sumber daya AWS dengan aman
• TensorFlow Privacy: pustaka yang memfasilitasi pengembangan model machine learning yang aman dan menjaga privasi.

Untuk membantu Anda memulai, saya sarankan melihat Secure AI Framework dari Google.

Pustaka AI Populer dan Contoh Penggunaannya

Tabel di bawah ini menyediakan referensi cepat yang menunjukkan beragam pustaka untuk berbagai tugas AI, membantu Anda memutuskan alat mana yang paling sesuai dengan aspirasi rekayasa AI Anda.

Keahlian Non-Teknis untuk AI Engineer

Selain keahlian teknis, AI engineer juga perlu memiliki sejumlah soft skill untuk unggul dalam perannya. Ini termasuk:

8. Komunikasi dan kolaborasi

AI engineer membutuhkan kemampuan komunikasi yang kuat untuk menyampaikan konsep dan ide AI yang kompleks kepada pemangku kepentingan non-teknis secara efektif.

Selain itu, karena proyek AI sering kali merupakan upaya tim, kolaborasi sangat penting untuk eksekusi proyek yang efisien.

Anda kemungkinan akan sering rapat dengan peran teknis lain, seperti:

• Data scientist, untuk membahas pengembangan dan optimalisasi model
• Analis data, untuk memahami kebutuhan data untuk proyek AI
• Pengembang perangkat lunak, untuk integrasi model AI ke dalam sistem yang ada
• Manajer proyek, untuk memastikan pengiriman proyek yang tepat waktu dan berhasil

9. Adaptabilitas dan pembelajaran berkelanjutan

Bidang AI terus berkembang, dengan alat, teknik, dan kemajuan baru yang muncul sepanjang waktu.

Karena itu, AI engineer harus adaptif dan bersedia terus belajar agar tetap mengikuti perkembangan terbaru di bidang ini.

10. Berpikir kritis dan pemecahan masalah

Kemampuan berpikir kritis dan memecahkan masalah kompleks sangat penting bagi AI engineer.

Proyek AI sering kali melibatkan kerja dengan himpunan data besar, pengembangan algoritma canggih, dan pemecahan masalah yang muncul selama pengembangan atau penerapan model.

11. Pengetahuan domain

Memiliki pengetahuan domain pada area fokus spesifik Anda dapat menjadi nilai tambah sebagai AI engineer.

Misalnya, jika Anda mengerjakan proyek AI terkait layanan kesehatan, pemahaman yang kuat tentang industri kesehatan dan tantangannya dapat membantu Anda mengembangkan solusi yang lebih efektif.

Demikian pula, jika Anda mengerjakan proyek AI di bidang keuangan, latar belakang dalam keuangan atau ekonomi bisa bermanfaat.

Keahlian Lanjutan untuk Rekayasa AI

12. Matematika lanjutan dan pengetahuan algoritma

Matematika lanjutan, seperti aljabar linear, kalkulus, dan statistik, sangat penting untuk memahami algoritma dan teknik AI.

Berikut lembar contekan statistik untuk membantu Anda memulai:

Lembar Contekan Descriptive Statistics kami

AI engineer juga harus tahu cara mengembangkan algoritma kustom berdasarkan model matematika ini untuk memecahkan masalah yang unik.

Kursus Statistics Fundamentals with Python kami membantu Anda mengembangkan beberapa keterampilan esensial jika Anda baru di bidang ini.

13. Arsitektur neural network

Memahami dan menerapkan neural network dalam solusi AI adalah keterampilan krusial bagi AI engineer.

Ini mencakup pengetahuan tentang berbagai jenis neural network, seperti convolutional neural networks (CNN) dan recurrent neural networks (RNN), penerapannya, serta cara mengimplementasikannya.

Beberapa alat yang digunakan untuk mengembangkan arsitektur neural network meliputi:

• TensorFlow: pustaka open-source untuk membangun dan melatih neural network
• Keras: API tingkat tinggi yang berjalan di atas TensorFlow untuk menyederhanakan proses membangun, menguji, dan menerapkan model deep learning

14. Model AI generatif dan reinforcement learning

AI engineer juga perlu fokus memahami model AI generatif seperti GPT-4, Stable Diffusion, dan LLaMA, yang mentransformasi bidang seperti pembuatan teks, karya seni, dan lainnya. Selain itu, reinforcement learning—yang digunakan dalam aplikasi seperti robotika dan AI gim—semakin penting. 

Di Mana Mempelajari Keahlian AI Engineer

Untuk mulai membangun semua keahlian ini, Anda dapat memulai dengan:

1. Mengerjakan proyek

Jika Anda sudah bekerja di peran terkait teknologi, carilah kesempatan untuk berkolaborasi dengan tim AI atau mengerjakan proyek AI. Ini akan memberi Anda pengalaman langsung dan membantu memahami keterampilan spesifik yang dibutuhkan dalam rekayasa AI.

Selain itu, saya sarankan melihat beberapa proyek machine learning yang juga melibatkan deep learning.

2. Kursus dan tutorial online

Tersedia banyak kursus dan tutorial online yang mencakup berbagai keterampilan rekayasa AI. Kami sudah menautkan banyak di antaranya sepanjang artikel, tetapi jika Anda ingin mulai, lihat AI Fundamentals Skill Track kami.

3. Menghadiri konferensi dan lokakarya AI

Menghadiri konferensi dan lokakarya AI memberi Anda kesempatan untuk membangun jaringan dengan profesional lain di bidang ini, mempelajari alat dan teknik baru, serta mendapatkan wawasan berharga tentang tren industri.

Untuk webinar, lihat yang satu ini tentang Merancang Produk Data & AI. Untuk konferensi penuh, Anda mungkin menyukai konferensi RADAR AI kami.

4. Membaca publikasi industri

Tetap mengikuti perkembangan terbaru di industri AI sangat penting bagi AI engineer.

Anda bisa mendapatkannya dari portal sumber daya seperti:

• arxiv: repositori online gratis berisi makalah penelitian di berbagai bidang, termasuk kecerdasan buatan dan machine learning.
• MIT Technology Review: majalah yang berfokus pada teknologi baru dan dampaknya terhadap masyarakat.

Penutup

Rekayasa AI adalah bidang yang berkembang pesat dengan potensi besar bagi mereka yang memiliki keterampilan dan pengetahuan yang diperlukan.

Dengan kombinasi keterampilan teknis dan nonteknis yang tepat, Anda dapat unggul dalam peran ini dan berkontribusi memajukan solusi AI yang inovatif.

Berpikir untuk mempelajari sendiri keahlian AI engineer ini? Untuk memulai di bidang AI, lihat AI Fundamentals Skill Track kami atau pilihan Tutorial AI kami.