Cara Menjadi Machine Learning Engineer pada 2026

Machine learning (ML) adalah subbidang kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer yang berfokus pada meniru cara manusia belajar dengan memanfaatkan data dan algoritma. Tujuan utama machine learning adalah mengidentifikasi pola dalam data.

Secara luas diyakini bahwa AI akan terus mentransformasi bisnis seperti yang kita kenal, dan revolusi ini sudah berjalan di berbagai industri. Akibatnya, perusahaan berinvestasi besar-besaran di bidang ini. Pada pertengahan 2023, ukuran rata-rata kesepakatan untuk perusahaan AI mencapai $29 juta, mencerminkan peningkatan hampir 50% dibandingkan total sepanjang tahun 2022. Lonjakan ini sebagian didorong oleh ledakan AI generatif.

Salah satu peran yang diperlukan untuk dorongan ini adalah machine learning engineer. Ada beberapa alasan kuat untuk menjadi machine learning engineer:

• Ini adalah pilihan karier yang menguntungkan.
• Ini adalah bidang yang menarik, selalu menghadirkan tantangan baru dan menuntut pembelajaran berkelanjutan.
• Karier di bidang kecerdasan buatan menempatkan Anda di pusat pengubah permainan teknologi paling mutakhir di industri modern. Dalam artikel terpisah, Anda dapat menelusuri lebih jauh AI vs ML dan pelajari lebih lanjut tentang keterampilan AI engineer di pos khusus kami.

Sekarang setelah kita menetapkan alasan menjadi machine learning engineer, kami akan menjelaskan apa yang dilakukan machine learning engineer dan bagaimana Anda bisa menjadi salah satunya.

Apa itu Machine Learning Engineer?

Rekayasa machine learning dianggap sebagai subbidang rekayasa perangkat lunak, jadi wajar jika gaya hidup mereka cukup mirip. Seperti software engineer, pemberi kerja mengharapkan machine learning engineer menjadi pemrogram andal yang familier dengan alat rekayasa perangkat lunak seperti IDE, GitHub, dan Docker.

Perbedaan utamanya adalah machine learning engineer berfokus pada pembuatan program yang menyediakan sumber daya yang diperlukan agar komputer dapat belajar mandiri. Mereka membuat pembedaan ini dengan menggabungkan pengetahuan rekayasa perangkat lunak dengan machine learning.

Tujuan machine learning engineer adalah mengonversi data menjadi sebuah produk. Dengan demikian, machine learning engineer dapat digambarkan sebagai pemrogram yang kuat secara teknis yang meneliti, membangun, dan merancang perangkat lunak pembelajar mandiri untuk mengotomatisasi model prediktif.

Apa yang Dilakukan Machine Learning Engineer?

Semua orang pasti pernah mendengar tentang data scientist—terutama setelah Harvard Business School menyebutnya sebagai peran paling seksi abad ke-21. Dibandingkan dengan data scientist, machine learning engineer muncul sedikit lebih hilir dalam sebuah proyek. Untuk memberi perspektif, data scientist akan menganalisis data untuk menghasilkan insight bisnis, sedangkan machine learning engineer akan mengubah data menjadi sebuah produk.

Machine learning engineer akan jauh lebih fokus pada penulisan kode yang mengambil model ilmu data teoretis dan menskalakannya ke tingkat produksi untuk diterapkan sebagai produk machine learning. Namun, rincian tanggung jawab machine learning engineer dapat berubah bergantung pada dua faktor kunci: 1) ukuran organisasi dan 2) jenis proyek.

Masih ada beberapa tanggung jawab umum yang dapat Anda harapkan dari peran sebagai machine learning engineer. Tanggung jawab tersebut meliputi:

• Merancang, meneliti, dan mengembangkan pipeline machine learning yang dapat diskalakan untuk mengotomatisasi alur kerja machine learning
• Menskalakan prototipe ilmu data
• Mencari dan mengekstrak dataset yang sesuai untuk menangani masalah yang ada. Ini dapat dilakukan bersama data engineer
• Memverifikasi bahwa data yang mereka ekstrak memiliki kualitas baik dan melakukan pembersihan
• Memanfaatkan analisis statistik untuk meningkatkan kualitas model machine learning
• Membangun pipeline data dan model
• Mengelola infrastruktur yang diperlukan untuk membawa model ke produksi
• Menerapkan model machine learning
• Memantau sistem machine learning di produksi dan melatih ulang saat diperlukan
• Membangun kerangka kerja machine learning

Chip Huyen, seorang penulis dan sosok terkemuka di bidang machine learning, menyarankan bahwa sebaiknya tidak terlalu terpaku pada definisi peran karena biasanya tidak mencerminkan secara akurat apa yang mungkin Anda kerjakan. Misalnya, mungkin saja ada dua orang dalam tim yang sama yang melakukan tugas sangat berbeda. Namun, Anda juga bisa menemukan dua orang di perusahaan berbeda yang mengerjakan hal serupa tetapi memiliki jabatan yang sangat berbeda.

Rekayasa machine learning dibandingkan peran data serupa lainnya

Keterampilan yang Diperlukan Machine Learning Engineer

Machine learning engineer berada di persimpangan software engineer dan data scientist. Karena sifatnya yang interdisipliner, Anda harus menguasai keterampilan dasar ilmu data dan memiliki pemahaman kuat tentang prinsip-prinsip rekayasa perangkat lunak.

Penting untuk dicatat bahwa sebagian besar peran machine learning engineer tidak mensyaratkan gelar, meskipun beberapa deskripsi pekerjaan masih mencantumkannya sebagai persyaratan. Jika Anda dapat menunjukkan keterampilan yang diperlukan dalam portofolio Anda, Anda tetap bisa dipertimbangkan. Mari kita telusuri lebih dalam pendidikan, keterampilan, dan pengalaman yang dibutuhkan agar Anda mendapat gambaran lebih baik tentang apa yang perlu Anda tunjukkan.

Keterampilan teknis

• Pemrograman tingkat lanjut: Persyaratan paling jelas adalah kemampuan menulis kode. Python dan R adalah bahasa paling populer untuk praktisi machine learning. Namun, beberapa perusahaan mungkin mengharuskan Anda mengetahui bahasa lain seperti C++ dan Java.
• Matematika, probabilitas, dan statistika: Matematika, probabilitas, dan statistika berperan penting dalam machine learning. Misalnya, aljabar linear (subbidang matematika) sangat berfokus pada vektor, matriks, dan transformasi linear, yang semuanya merupakan aspek dasar penting machine learning. Kita sering melihatnya dalam notasi yang menjelaskan cara kerja algoritma dan harus memahaminya dengan baik saat mengimplementasikan algoritma dalam kode. Teknik penting lainnya memerlukan pemahaman yang baik tentang probabilitas untuk membantu kita menghadapi ketidakpastian di dunia nyata, serta statistika untuk membantu membangun dan memvalidasi model.
• Algoritma dan kerangka kerja machine learning: Sangat kecil kemungkinan Anda harus mengimplementasikan algoritma machine learning dari nol. Banyak pakar telah membuat berbagai kerangka kerja machine learning (mis., scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, dll.) yang membuat machine learning lebih mudah diakses. Namun, memilih dan mengoptimalkan model yang sesuai untuk tugas memerlukan pengetahuan yang baik tentang algoritma machine learning, hiperparameter, dan bagaimana hiperparameter memengaruhi pembelajaran. Anda juga harus mengetahui kelebihan dan kekurangan masing-masing pendekatan relatif saat memecahkan masalah, yang juga memerlukan pemahaman baik tentang cara kerja internal berbagai algoritma machine learning.
• Rekayasa perangkat lunak dan desain sistem: Produk akhir untuk machine learning engineer adalah perangkat lunak yang dapat digunakan. Perlu pemikiran matang tentang bagaimana sistem dirancang agar sistem machine learning dapat diskalakan dengan baik seiring peningkatan data. Selain itu, sistem machine learning adalah komponen kecil yang harus terintegrasi ke dalam sistem yang lebih besar. Dengan demikian, machine learning engineer harus memahami berbagai praktik terbaik rekayasa perangkat lunak (mis., version control, pengujian, dokumentasi, penulisan kode modular, dll.) dan bagaimana potongan-potongan tersebut membentuk sebuah sistem. Anda akan diminta membangun antarmuka yang sesuai untuk model machine learning Anda agar dapat berkomunikasi efektif dengan komponen sistem.
• MLOps: Operasi machine learning (MLOps) adalah salah satu fungsi inti rekayasa machine learning. Ini berfokus pada penyederhanaan proses penerapan model machine learning ke produksi serta sumber daya yang diperlukan untuk memelihara dan memantau model saat sudah di produksi. Ini masih fungsi yang relatif baru, tetapi mulai mendapatkan traksi sebagai pendekatan praktis untuk membuat aplikasi machine learning berkualitas tinggi.

Keterampilan non-teknis

• Komunikasi: Machine learning engineer harus bekerja dengan berbagai pemangku kepentingan. Sebagian akan cukup teknis (mis., data scientist), sementara yang lain mungkin tidak (mis., tim produk). Oleh karena itu, kemampuan menyesuaikan gaya komunikasi untuk para pemangku kepentingan sangat penting.
• Pemecahan masalah: Terlepas dari semua alat canggih di garis depan machine learning, tujuan utama proyek machine learning adalah memecahkan masalah. Ini berarti berpikir kreatif dan kritis tentang masalah merupakan sifat yang sangat diinginkan bagi machine learning engineer.
• Pembelajaran berkelanjutan: Machine learning adalah bidang yang berkembang pesat. Saat Anda membaca artikel ini, ada peneliti di suatu tempat yang sedang bekerja untuk meningkatkan suatu model atau proses. Untuk tetap berada di garis depan, Anda harus terbiasa dengan pembelajaran cepat terhadap alat baru, cara kerjanya, di mana alat tersebut efektif, dan di mana tidak. Singkatnya, keputusan untuk menjadi machine learning engineer merupakan komitmen tersirat terhadap pembelajaran berkelanjutan.

Jalur Pembelajaran Machine Learning Engineer

Memulai perjalanan menjadi machine learning engineer bisa sekaligus menyenangkan dan menantang. Seperti yang kita lihat sebelumnya, bidang ini memerlukan perpaduan pengetahuan teoretis dan keterampilan praktis. Berikut jalur pembelajaran terstruktur untuk memandu Anda memperoleh keahlian yang diperlukan:

1. Bangun Fondasi yang Kuat

Mulailah dengan dasar-dasar aljabar linear, kalkulus, probabilitas, dan statistika. Ini penting untuk memahami algoritma dan model machine learning. Lalu, kuasai bahasa pemrograman yang umum digunakan dalam machine learning, seperti Python dan R. Pelajari dasar-dasar pengkodean, struktur data, dan algoritma.

2. Dalami Konsep Machine Learning

Kenali berbagai algoritma machine learning, termasuk regresi linear, decision tree, support vector machine, dan neural network. Memahami cara kerja algoritma ini dan kapan menggunakannya adalah hal yang esensial.

Raih pengalaman praktik dengan kerangka kerja machine learning populer seperti TensorFlow, PyTorch, dan scikit-learn. Alat-alat ini menyederhanakan implementasi algoritma dan model yang kompleks. Berlatihlah dengan membangun dan bereksperimen dengan model di platform seperti Kaggle, Google Colab, dan DataLab.

3. Kembangkan Keterampilan Rekayasa Perangkat Lunak

Pelajari prinsip-prinsip merancang sistem yang dapat diskalakan dan efisien. Ini mencakup pemahaman tentang API, microservices, dan komputasi awan. Sumber seperti "Designing Data-Intensive Applications" oleh Martin Kleppmann memberikan pengetahuan mendalam tentang desain sistem.

Kuasai sistem version control seperti Git dan platform seperti GitHub. Ini penting untuk kolaborasi dan pengelolaan codebase secara efektif. Berpartisipasilah dalam proyek open-source untuk mendapatkan pengalaman dunia nyata.

4. Jelajahi MLOps

Pahami proses yang terlibat dalam menerapkan model machine learning ke produksi. Pelajari tentang Docker, Kubernetes, dan platform cloud seperti AWS, Google Cloud, dan Azure. Keterampilan ini krusial untuk memastikan model Anda dapat diakses dan dipelihara.

Pelajari cara memantau kinerja model Anda di produksi serta menerapkan strategi untuk melatih ulang dan memperbaruinya saat data baru tersedia. Ini mencakup penyiapan pipeline dan alur kerja otomatis.

5. Bangun Portofolio

Kerjakan proyek dunia nyata yang menampilkan keterampilan Anda. Proyek dapat berkisar dari tugas analisis data sederhana hingga aplikasi machine learning yang kompleks. Dokumentasikan proyek Anda secara menyeluruh dan publikasikan di platform seperti GitHub atau blog pribadi.

Ikuti kompetisi machine learning di platform seperti Kaggle dan DataCamp. Kompetisi ini memberikan pengalaman praktis dan membantu Anda menerapkan pengetahuan untuk memecahkan masalah dunia nyata.

Tonggak Jalur Pembelajaran

Cara Mendapatkan Pekerjaan Pertama sebagai Machine Learning Engineer

Bagaimana cara mendapatkan pekerjaan pertama Anda? Ini dapat dipecah menjadi dua fase: 1) Pembangunan portofolio dan 2) Outreach. Fase pembangunan portofolio harus terjadi saat Anda mempelajari machine learning. Sebagian outreach boleh dilakukan, tetapi dipercepat saat Anda sudah memiliki portofolio yang kuat. Mari kita telusuri lebih dalam setiap fase.

Fase pembangunan portofolio

Salah satu tantangan terberat saat melamar peran machine learning adalah mendapatkan undangan wawancara. Karena bidang ini relatif baru, belum ada kriteria validasi universal yang digunakan perusahaan untuk mengetahui apakah kandidat cocok untuk peran machine learning engineer. Tentu saja, ini tidak terbantu oleh fakta bahwa sebagian besar lowongan menerima ratusan lamaran per hari.

Untuk mengurangi penumpukan, resume kandidat sering kali diproses melalui sistem ATS yang memfilter lamaran berdasarkan kata kunci tertentu. Sayangnya, orang cepat menyadari hal ini dan memenuhi resume mereka dengan kata kunci untuk menaklukkan sistem ATS. Lalu bagaimana memastikan perusahaan memperhatikan Anda?

Salah satu solusinya adalah mengerjakan proyek yang menunjukkan keterampilan Anda dan membantu membangun portofolio. Proyek ini bisa berupa beberapa artikel blog yang ditulis dengan baik yang merinci pendekatan terhadap suatu masalah atau cara mengimplementasikan alat tertentu (mis., menyiapkan monitoring untuk model machine learning siap produksi). Proyek juga bisa berupa sistem end-to-end yang Anda rancang untuk memprediksi suatu keluaran berdasarkan sejumlah masukan. Yang paling penting adalah Anda dapat menunjukkan kapabilitas yang diinginkan pemberi kerja.

Jika Anda tidak yakin proyek apa yang akan dibangun, Anda bisa berpartisipasi dalam kompetisi ilmu data yang diselenggarakan di platform seperti DataCamp dan Kaggle. Berkontribusi dalam kompetisi seperti ini sangat dihargai oleh banyak pemberi kerja dan merupakan cara yang bagus untuk membangun portofolio.

Anda bisa mendapat gambaran bagaimana rasanya berpartisipasi dalam kompetisi melalui Tutorial Kompetisi Kaggle ini.

Fase outreach

Setelah Anda memiliki portofolio yang berbicara untuk Anda, tahap berikutnya adalah outreach. Banyak orang lebih memilih cara tradisional mencari kerja, yakni menggunakan papan lowongan untuk melamar sebanyak mungkin pekerjaan dengan resume yang sama. Meskipun ini bisa membuahkan hasil, pendekatan tersebut lebih bersifat brute force.

Pendekatan yang lebih strategis untuk mendapatkan pekerjaan adalah menyusun daftar perusahaan yang Anda inginkan sebagai pemberi kerja. Misalnya, apakah Anda lebih menyukai perusahaan yang menggunakan machine learning atau perusahaan yang meningkatkan sistem yang ada? Seberapa besar ukuran perusahaan ideal Anda? Mulailah menanyakan pertanyaan seperti ini untuk merinci seperti apa pemberi kerja ideal Anda dan buat daftarnya.

Setelah Anda memiliki daftar perusahaan ideal, Anda dapat mencari pengambil keputusan (mis., hiring manager, chief data scientist, team lead) di organisasi tersebut menggunakan platform media sosial seperti LinkedIn dan Twitter. Cobalah melampirkan pesan yang ramah untuk memberi nilai tambah kepada mereka karena sangat mungkin mereka sudah menerima banyak pesan dari orang yang mencari peluang. Datang dari perspektif memberi lebih mungkin membuat mereka tertarik.

Halo [Nama],
Saya membaca artikel desain sistem untuk sistem rekomendasi Anda dan mengagumi cara Anda menangani masalah cold-start. Mengingat tingkat keahlian tim Anda yang tinggi, kemungkinan besar Anda sudah memikirkan hal ini: merekomendasikan artikel populer sangat berguna untuk membantu pengambilan keputusan orang. Saya mengerjakan proyek untuk mendekati masalah tersebut—ini tautannya [cantumkan tautan]. Apakah Anda bersedia meluangkan waktu sebentar untuk berdiskusi tentang pendekatan yang saya ambil pada proyek ini? Mohon beritahu waktu yang Anda sukai untuk berbicara. Berikut ketersediaan saya [cantumkan ketersediaan].

Hormat saya,

[Nama Anda]

Perhatikan bahwa saran di atas memiliki dua prasyarat kunci agar dapat dijalankan:

1. Mengasumsikan Anda memiliki kehadiran online; jika belum, pastikan setidaknya membuat akun LinkedIn dan optimalkan profil Anda.
2. Mengasumsikan Anda telah melakukan riset mendalam tentang departemen machine learning perusahaan karena Anda harus mengikuti perkembangan jika ingin memberi nilai tambah.

Namun jangan berhenti di situ. Rekruter sangat membantu untuk mendapatkan pekerjaan pertama Anda, jadi penting juga untuk mencoba terhubung dengan rekruter melalui platform seperti LinkedIn. Bangun hubungan dan beri tahu rekruter jenis pekerjaan yang Anda minati agar mereka dapat mencarikan peluang untuk Anda.

Disclaimer penting: ini tidak menjamin Anda akan mendapatkan pekerjaan. Namun, pendekatan sistematis terhadap pencarian kerja memungkinkan Anda melacak kemajuan dengan lebih baik dan meningkatkan area yang kurang. Misalnya, jika Anda menghubungi seseorang dan tidak menerima respons, Anda bisa menyetel ulang pesan tersebut dan mengirimkannya ke orang lain. Jika mendapat respons, Anda bisa memodifikasi pesan itu dan menggunakannya untuk orang lain. Idealnya, Anda terus menyempurnakannya hingga menerima semakin banyak respons.

Apa yang Diharapkan dalam Wawancara Machine Learning Engineer

Berbagai perusahaan memiliki cara masing-masing dalam menjalankan proses wawancara, dan menemukan tiap pendekatan bisa menjadi tantangan. Praktik yang baik adalah menanyakan bagaimana proses wawancara berjalan sebelum wawancara pertama, namun informasi ini biasanya akan diberikan kepada Anda. Selain itu, sebagian besar perusahaan cenderung mengambil pendekatan dari organisasi multinasional (mis., Google, Facebook, Apple, dll.) lalu menambahkan penyesuaian agar sesuai dengan mereka. Dengan demikian, kita dapat banyak belajar tentang bagaimana sebagian besar perusahaan melakukan wawancara machine learning engineer dan mendapatkan gambaran lebih baik tentang apa yang diharapkan dengan melihat proses organisasi multinasional.

Wawancara Google

Google berupaya merekrut talenta paling cemerlang. Konsekuensinya, proses wawancara yang sangat menantang dirancang untuk menyingkirkan kandidat yang tidak memenuhi standar tinggi mereka.

Proses wawancara juga sangat luas dan spesifik untuk Google (mis., Google Cloud), mencakup berbagai topik dari struktur data dan algoritma hingga desain sistem dan pengujian. Anda dapat mengharapkan beberapa putaran, termasuk penyaringan oleh rekruter, satu atau dua panggilan teknis, dan empat hingga enam wawancara onsite.

Wawancara Amazon

Seperti Google, proses wawancara Amazon spesifik untuk Amazon (mis., AWS) dan sangat sulit. Wawancara meliputi penyaringan telepon oleh rekruter, asesmen online pada beberapa kasus, satu atau dua panggilan telepon, dan empat hingga enam wawancara onsite.

Topik yang dibahas mencakup pertanyaan perilaku, pertanyaan rekayasa perangkat lunak (mis., desain sistem), dan pertanyaan khusus machine learning. Namun, mungkin saja pewawancara menanyakan beberapa proyek machine learning Anda dan meminta Anda menyelesaikan masalah pemrograman.

Wawancara Meta

Proses wawancara machine learning engineer di Meta cukup holistik. Anda akan melalui penyaringan rekruter, wawancara coding, dan sekitar lima wawancara onsite untuk menilai kecocokan Anda. Anda juga mungkin menerima tugas rumah agar hiring manager dapat melihat bagaimana Anda memecahkan masalah secara praktis.

Penting untuk dicatat bahwa tidak semua proses perekrutan perusahaan sepanjang atau seintens perusahaan multinasional di atas. Misalnya, beberapa perusahaan tidak menganggap perlu terlalu menekankan struktur data & algoritma.

Namun, kebanyakan akan sepakat bahwa desain sistem machine learning itu esensial dan akan menyertakan bagian untuk menguji pengetahuan Anda di area tersebut. Karena itu, Anda harus mengharapkan beberapa putaran wawancara—biasanya putaran penyaringan, lalu putaran teknis, diikuti wawancara perilaku—sebelum keputusan dibuat.

Potensi Gaji Machine Learning Engineer

Berapa banyak yang dapat Anda peroleh sebagai machine learning engineer bergantung pada lokasi Anda. Misalnya, gaji pokok rata-rata untuk machine learning engineer pada 2025 di Amerika Serikat adalah $162.297, menurut Indeed.

Jelas ini mungkin memerlukan penyempurnaan karena banyak perusahaan kini semakin menerima pekerja jarak jauh. Ada perdebatan yang terus berlangsung tentang cara membayar karyawan secara adil mengingat meningkatnya kerja jarak jauh: beberapa perusahaan memutuskan membayar karyawan berdasarkan lokasi, yang berarti Anda bisa mendapatkan bayaran lebih rendah daripada seseorang dengan peran yang sama jika Anda bekerja dari negara dengan tingkat perkembangan ekonomi lebih rendah sementara mereka bekerja di kantor.

Perusahaan lain memutuskan untuk mempertahankan tingkat gaji tanpa memandang lokasi. Intinya, perusahaan memiliki kebijakan berbeda tentang pembayaran pekerja jarak jauh, jadi Anda harus melakukan uji tuntas.

Lihat artikel khusus kami tentang gaji machine learning engineer untuk analisis yang lebih mendalam.

Kesimpulan

Keluaran dari alur kerja machine learning engineer adalah produk data. Untuk bekerja efektif sebagai machine learning engineer, Anda harus menjadi pemrogram yang kuat secara teknis dengan fondasi yang solid dalam matematika, statistika, probabilitas, dan rekayasa perangkat lunak. Meskipun sering diminta dalam deskripsi pekerjaan, gelar umumnya tidak diwajibkan oleh sebagian besar perusahaan, tetapi diperlukan untuk menunjukkan kapabilitas Anda melalui portofolio.

DataCamp memiliki career track yang sangat baik untuk memulai perjalanan Anda sebagai machine learning engineer:

• Machine Learning Scientist with R
• Machine Learning Scientist with Python