Satu tahun setelah peluncuran ChatGPT, Kecerdasan Buatan (AI) menjadi semakin populer dan ada di mana-mana. Hampir setiap sektor dan industri kemungkinan akan mengalami perubahan mendalam akibat penerapan AI.
Revolusi AI yang sedang berlangsung menghadirkan peluang tanpa batas. Namun untuk menepati janjinya, AI perlu diintegrasikan ke dalam operasi sehari-hari bisnis dan pemerintah. Ini melibatkan banyak pekerjaan, yang berujung pada kebutuhan mendesak akan profesional dengan keterampilan AI untuk membangun produk dan aplikasi tersebut.
Salah satu peran yang sangat dibutuhkan untuk penerapan solusi AI yang sukses adalah insinyur AI. Secara umum, insinyur AI bertanggung jawab atas perancangan, pengembangan, dan penerapan solusi serta aplikasi yang memungkinkan mesin melakukan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia.
Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan semua yang perlu Anda ketahui untuk mulai berkarier sebagai insinyur AI. Jika Anda adalah profesional data yang ingin memulai peran baru, peneliti AI, atau sekadar penggemar AI, panduan ini untuk Anda. Kami akan membahas detail peran insinyur AI, latar belakang dan keterampilan khas para profesional yang sangat dicari ini, serta apa yang dapat diharapkan saat Anda mendapatkan pekerjaan pertama sebagai insinyur AI. Mari mulai!
Peran Seorang Insinyur AI
Insinyur AI memainkan peran penting bagi perusahaan yang ingin memanfaatkan kekuatan AI. Mereka bertanggung jawab mengintegrasikan alat dan solusi berbasis AI ke dalam operasi harian perusahaan.
Untuk menjalankan tugasnya, insinyur AI memerlukan latar belakang campuran dan luas yang menggabungkan pengetahuan dari berbagai bidang seperti AI, Machine Learning (ML), ilmu data, dan rekayasa perangkat lunak, serta pemahaman mendalam tentang karakter dan organisasi perusahaan tempat mereka bekerja.
Itulah sebabnya, meskipun memiliki latar belakang yang sangat teknis, rekayasa AI biasanya terkait dengan peran yang berorientasi kepemimpinan. Ini mencakup mengawasi proyek yang kompleks dan menantang, berinteraksi dengan klien, serta secara efektif mengelola dan memimpin tim.
Rekayasa AI vs Rekayasa ML
Saat membahas rekayasa AI, penting untuk tidak menyamakannya dengan rekayasa ML. Meskipun terdapat beberapa tumpang tindih yang jelas antara keduanya, ada sejumlah aspek yang membedakannya.
Untuk lebih memahami perbedaannya, mari terlebih dahulu melihat definisi dari dua istilah yang saling berkaitan ini.
- Kecerdasan Buatan adalah bidang luas dalam ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan sistem cerdas yang mampu melakukan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Ini mencakup seperangkat alat dan teknik yang luas untuk membuat komputer berperilaku cerdas dan otomatis. Lihat panduan lengkap kami, What is AI? untuk mengetahui lebih lanjut.
- Machine Learning adalah cabang khusus dalam AI, yang utamanya bertujuan merancang dan menyetel algoritma agar menjadi semakin akurat dan efisien seiring interaksinya dengan data dari waktu ke waktu. Sederhananya, ML membekali komputer dengan kemampuan menganalisis data, menarik wawasan, serta membuat keputusan atau perkiraan yang terinformasi, semuanya tanpa perlu pemrograman eksplisit untuk tugas-tugas tersebut. Untuk lebih memahami bagaimana AI berbeda dari machine learning, kami sangat merekomendasikan Anda membaca panduan perbandingan kami.
Sumber: DataCamp
Berdasarkan definisi tersebut, perbedaan utama antara rekayasa AI dan rekayasa ML terletak pada ruang lingkup pekerjaan. Insinyur ML terutama berfokus pada pengembangan dan penyetelan model, serta menskalakannya ke tingkat produksi untuk diterapkan sebagai produk ML. Ini memerlukan perpaduan pengetahuan dan keterampilan dari rekayasa perangkat lunak dan ilmu data. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang cara menjadi insinyur ML dalam artikel terpisah.
Sebaliknya, insinyur AI dapat mengerjakan berbagai teknologi dan tugas untuk mengembangkan beragam bentuk kecerdasan mesin. Meski algoritma ML dan aplikasi berbasis data bisa dominan tergantung perusahaan dan posisinya, insinyur AI juga menangani jenis AI lainnya, seperti robotika, pemahaman bahasa alami, atau sistem pakar berbasis aturan.
Cara Menjadi Insinyur AI: Jalur Pendidikan
Seperti halnya pekerjaan yang sedang berkembang, tidak ada satu rute tunggal untuk mendapatkan pekerjaan pertama sebagai insinyur AI. Bergantung pada latar belakang, tingkat senioritas, dan ketersediaan waktu Anda, beberapa rute akan lebih cocok dibandingkan yang lain.
Mari lihat berbagai jalur pendidikan yang dapat membantu Anda masuk ke bidang rekayasa AI.
Pendidikan Sarjana
Dalam beberapa tahun terakhir, perguruan tinggi di seluruh dunia mulai menawarkan program sarjana di bidang AI dan ML. Ini kabar baik bagi industri, dan merupakan pilihan tepat jika Anda akan memulai studi universitas.
Namun, mengingat sifat AI yang interdisipliner, Anda juga dapat memilih program lain yang membantu memperoleh sebagian keterampilan dan pengetahuan yang diperlukan untuk masuk ke rekayasa AI. Beberapa contohnya adalah program sarjana Ilmu Data, Ilmu Komputer, Pengembangan Perangkat Lunak, atau Matematika.
Pendidikan Pascasarjana
Gelar magister di bidang AI atau bidang terkait adalah pilihan bagus untuk memperluas pengetahuan dan memperoleh keterampilan baru setelah gelar sarjana, atau bagi para profesional berpengalaman yang ingin beralih ke rekayasa AI. Saat ini, ada banyak opsi untuk memenuhi kebutuhan Anda dari sisi anggaran, waktu, dan ketersediaan.
Kursus dan Jalur Karier
Bootcamp online atau platform ilmu data bisa menjadi cara yang lebih cepat dan terjangkau untuk mempelajari keterampilan yang diperlukan dalam rekayasa AI. Di DataCamp, kami bekerja keras menyediakan kursus AI yang interaktif dan mendalam untuk semua tingkat. Baik Anda calon profesional data maupun pemimpin data, kami menyediakan katalog kursus dan jalur karier yang komprehensif.
Berikut beberapa kursus dan jalur karier terkait AI terbaik di DataCamp:
- Understanding Artificial Intelligence Course
- Machine Learning Fundamentals with Python
- Introduction to Deep Learning with PyTorch
- Machine Learning Scientist with Python Career Track
- AI Fundamentals Career Track
Sertifikasi dan Pelatihan Spesialis
Cara yang bagus untuk membuktikan keterampilan AI Anda dan mendapatkan keunggulan di pasar kerja adalah dengan memperoleh sertifikasi AI.
Sertifikasi AI biasanya diberikan oleh badan profesional atau institusi pendidikan dan melibatkan proses penilaian yang ketat. Untuk memperoleh sertifikasi, kandidat biasanya harus lulus ujian atau serangkaian ujian yang menguji pengetahuan dan keterampilan mereka di area tertentu dalam AI.
Ada banyak penyedia sertifikasi AI. Salah satunya adalah DataCamp. Dibuat bersama para pemimpin industri berdasarkan kebutuhan industri terbaru, DataCamp Certifications dapat membantu Anda menonjol di pasar kerja AI yang kompetitif.
Ingin tersertifikasi? Baca panduan kami tentang sertifikasi AI teratas tahun 2024 untuk mengetahui lebih lanjut prosesnya.
Mengembangkan Keterampilan Insinyur AI
Insinyur AI bekerja di persimpangan antara insinyur perangkat lunak dan profesional data. Karena sifatnya yang interdisipliner, Anda harus mahir dalam keterampilan dasar ilmu data dan memiliki latar belakang kuat dalam konsep rekayasa perangkat lunak.
Pada saat yang sama, insinyur AI perlu akrab dengan berbagai bentuk kecerdasan mesin. Bergantung pada perusahaan dan posisinya, mereka harus siap bekerja di area seperti robotika, visi komputer, pengenalan ucapan, dan sistem pakar berbasis aturan. Dua sumber daya hebat untuk memulai jalur Anda menjadi insinyur AI adalah:
-
Associate AI Engineer for Data Scientists Career Track: Pelajari cara melatih dan mengevaluasi model prediktif menggunakan pustaka Python populer, bekerja dengan Large Language Models, melakukan fine-tune Llama 3, mengintegrasikannya ke dalam aplikasi, dan mengembangkan keterampilan dasar MLOps untuk membawa model AI ke produksi.
-
Associate AI Engineer for Developers Career Track: Pelajari cara membuat sistem backend bertenaga AI menggunakan Large Language Models, rekayasa prompt, API AI populer, dan pustaka open-source, dengan proyek praktis untuk membangun chatbot, mesin rekomendasi, dan mesin pencari semantik.
Mari selami lebih dalam keterampilan paling umum yang dibutuhkan agar Anda mendapat gambaran lebih baik tentang apa yang perlu Anda tunjukkan.
Keterampilan Teknis
Pemrograman
Penerapan AI memerlukan pemahaman yang kuat tentang pemrograman. Mengetahui cara menulis kode memungkinkan Anda mengembangkan algoritma AI, memanipulasi data, dan menggunakan alat serta pustaka AI. Python saat ini merupakan bahasa paling populer di komunitas AI karena kesederhanaan, fleksibilitas, dan ketersediaan pustaka ilmu data. Namun, ada juga bahasa pemrograman lain yang patut dipertimbangkan, seperti R, dan Julia. Berikut beberapa sumber daya DataCamp untuk membantu perjalanan pemrograman Anda.
- Python Programming Skill Track akan membantu Anda meningkatkan keterampilan pemrograman Python. Anda akan belajar cara mengoptimalkan kode, menulis fungsi dan unit test, serta menggunakan praktik terbaik rekayasa perangkat lunak.
- R Programming Skill Track, serupa, dalam track ini, Anda akan meningkatkan keterampilan pemrograman R dengan mempelajari cara bekerja dengan struktur data umum, mengoptimalkan kode, dan menulis fungsi sendiri.
- Julia Fundamentals Skill Track. Temukan potensi Julia, bahasa pemrograman serbaguna dan berkinerja tinggi yang dirancang khusus untuk ilmu data.
Machine Learning
ML saat ini merupakan cabang AI yang paling populer. Sebagian pekerjaan Anda sebagai insinyur AI kemungkinan akan melibatkan pengembangan dan penyetelan model ML, serta menjadikannya produk. Oleh karena itu, penting untuk memahami berbagai algoritma machine learning, cara kerjanya, kapan menggunakannya, dan seterusnya.
Di bawah ini, Anda dapat menemukan beberapa sumber untuk mulai belajar sekarang.
- Machine Learning Fundamentals with Python Skill Track, mengajarkan Anda dasar-dasar machine learning dan sains di baliknya, mencakup prediksi, pengenalan pola, dan dasar-dasar deep learning.
- Machine Learning Fundamentals in R Skill Track, di mana Anda akan belajar memprediksi respons kategorikal dan numerik melalui klasifikasi dan regresi, serta menemukan struktur tersembunyi dari dataset dengan pembelajaran tanpa pengawasan.
Algoritma AI
Selain ML, ada subbidang AI lain yang harus dikuasai oleh insinyur AI. Bidang pastinya akan bergantung pada perusahaan tempat Anda bekerja dan sifat posisinya, namun tetap saja, semakin banyak yang Anda ketahui, semakin baik. Berikut beberapa rekomendasi topik yang perlu Anda kenali.
- Image Processing with Python Skill Track. Track ini akan membekali Anda dengan alat untuk memanipulasi dan mengekstrak informasi dari gambar.
- Natural Language Understanding in Python Skill Track. Sebagian besar data di luar sana berasal dari komunikasi manusia. Baik untuk mengekstrak informasi dari data teks maupun mengajarkan mesin menghasilkan respons mirip manusia, seperti ChatGPT, mempelajari NLP adalah keharusan bagi insinyur AI.
- Spoken Language Processing in Python Course with Speech Recognition. Dalam kursus ini, Anda akan belajar cara melatih mesin untuk mengenali dan memproses ucapan manusia.
Big Data
Algoritma AI generasi berikutnya didukung oleh data dalam jumlah besar. Saat berhadapan dengan volume data seperti itu, alat tradisional seperti Python atau R mungkin bukan solusi paling efisien. Untuk bekerja dalam proyek big data, diperlukan alat baru seperti Apache Spark dan basis data NoSQL, serta metodologi seperti komputasi paralel dan komputasi awan.
- Big Data with PySpark Skill Track. Track ini akan memperkenalkan Anda pada Spark, kerangka kerja populer dan kuat untuk komputasi paralel.
- Understanding Cloud Computing Course. Kursus yang tepat untuk memulai komputasi awan, mencakup konsep, terminologi, dan alat utama.
Rekayasa Perangkat Lunak
Produk akhir bagi seorang insinyur machine learning adalah perangkat lunak yang dapat digunakan. Pemikiran matang tentang bagaimana sistem dirancang harus diterapkan dalam pengembangan sistem AI agar dapat diskalakan dengan baik seiring meningkatnya data.
Lebih jauh, sistem AI hanyalah komponen kecil yang harus pas dalam sistem yang lebih luas dan kompleks. Karena itu, insinyur AI harus memahami berbagai praktik terbaik rekayasa perangkat lunak (mis. kontrol versi, pengujian, dokumentasi, pengodean modular, dll.) dan bagaimana berbagai komponen membentuk sebuah sistem. Anda akan diminta membangun antarmuka yang tepat agar sistem Anda dapat berkomunikasi secara efektif dengan komponen lain dalam sistem.
- Introduction to Shell Course. Baris perintah Unix membantu insinyur AI menggabungkan program yang ada dengan cara baru, mengotomatiskan tugas berulang, dan menjalankan program pada kluster serta cloud.
Keterampilan Nonteknis
- Pemecahan masalah. Mengembangkan dan mengoperasikan algoritma AI adalah tugas kompleks yang memerlukan pemahaman mendalam tentang sistem tempat algoritma tersebut akan diintegrasikan. Insinyur AI perlu memiliki visi menyeluruh atas proses dan menemukan cara menyelaraskan teknologi, kebutuhan bisnis, tenggat, dan sumber daya untuk memastikan keberhasilan proyek.
- Kerja tim. Mengingat kompleksitas pengembangan dan integrasi sistem AI, mengira bahwa pekerjaan dapat dilakukan oleh satu orang saja adalah naif dan kontraproduktif. Sebagian tanggung jawab insinyur AI adalah terlibat dan mengelola pekerjaan tim serta departemen yang terlibat dalam proyek.
- Keterampilan komunikasi. Terakhir namun tidak kalah penting, insinyur data juga memerlukan keterampilan komunikasi untuk bekerja lintas departemen dan memahami kebutuhan analis data serta ilmuwan data maupun para pemimpin bisnis. Bergantung pada organisasi, insinyur data juga mungkin perlu mengetahui cara mengembangkan dasbor, laporan, dan visualisasi lain untuk berkomunikasi dengan pemangku kepentingan.
Memperoleh Pengalaman Praktis Rekayasa AI
Belajar menjadi insinyur AI bisa menjadi upaya yang menarik, namun tidak tanpa tantangan. Ini adalah bidang yang luas dengan banyak subtopik, dan bergantung pada titik awal Anda, mungkin diperlukan waktu yang cukup untuk menguasai semua keterampilan dan pengetahuan yang diperlukan.
Meski demikian, selain sumber daya pendidikan, mendapatkan pengalaman praktis adalah kunci untuk memantapkan pengetahuan Anda. Menerapkan keterampilan yang Anda pelajari dalam proyek dunia nyata memperkuat pemahaman dan memberi pengalaman praktis yang dapat memperkaya profil Anda serta membantu Anda menonjol di pasar kerja.
Di bawah ini Anda dapat menemukan daftar aktivitas dan strategi yang dapat membantu Anda mendapatkan pengalaman langsung di AI.
- Magang. Menemukan pekerjaan impian di industri AI bisa sulit, terutama jika Anda berada di tahap awal karier dan kurang pengalaman profesional. Cara yang bagus untuk menapaki pasar kerja adalah melalui magang. Magang adalah peluang belajar-bekerja yang memberi kesempatan bagi mahasiswa untuk mendapatkan pengalaman profesional dan membangun koneksi berharga dengan praktisi AI lainnya.
- Mengembangkan proyek AI pribadi. Mengerjakan proyek sendiri adalah langkah penting untuk membangun portofolio dan melatih keterampilan Anda. Jika Anda berada di tahap ini, kami sangat merekomendasikan membaca panduan kami tentang cara membangun portofolio ilmu data yang hebat serta artikel proyek AI kami.
- Code along. Jika Anda ingin belajar dari para ahli dan mengetahui bagaimana mereka memecahkan masalah dunia nyata, Anda perlu mencoba DataCamp Code Alongs. Lihat bagian code along kami dan bersiaplah untuk ngoding bersama para pemimpin AI dalam berbagai proyek.
Peluang Karier dan Pertumbuhan Insinyur AI
Jalur Karier dalam Rekayasa AI
Mengingat daya transformasi AI, sebagaimana ditunjukkan oleh alat generasi berikutnya seperti ChatpGPT, tidak mengherankan posisi terkait AI tumbuh pesat.
Menurut laporan Future of Jobs dari World Economic Forum, spesialis AI dan machine learning memimpin daftar pekerjaan yang tumbuh cepat dalam lima tahun ke depan. Seiring industri terus mengadopsi teknologi AI untuk merampingkan operasi dan membuat keputusan lebih baik, permintaan terhadap insinyur AI kemungkinan hanya akan meningkat.
Prediksi ini semakin ditekankan dalam proyeksi pertumbuhan ukuran pasar AI antara 2021 dan 2030, seperti terlihat di bawah.
Sumber: Statista
Mengingat potensi transformasional AI, akan ada peluang kerja bagi insinyur AI di hampir setiap industri dan sektor, dari teknologi dan keuangan hingga pemasaran dan manufaktur.
Ekspektasi Gaji
Kami memiliki panduan lengkap tentang gaji insinyur AI, yang membahas topik ini lebih detail. Di sini, kami rangkum beberapa informasi penting.
Organisasi di berbagai negara dan industri berlomba mencari insinyur AI untuk menerapkan solusi AI. Namun, karena pasokan profesional AI belum sebanding dengan permintaan, persaingan antarperusahaan dalam merekrut profesional ini lebih ketat dibandingkan sektor teknologi lainnya. Akibatnya, pemberi kerja bersedia membayar gaji tinggi kepada insinyur AI berbakat.
Menurut Glassdoor, estimasi total bayaran untuk Insinyur AI di AS berkisar antara $124K - $193K per tahun, meskipun gaji dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti senioritas, lokasi, pendidikan, dan pengetahuan di area ceruk tertentu dalam AI.
Sumber: Glassdoor
Kesimpulan
AI sedang berada di masa keemasan. Perusahaan di seluruh dunia sangat membutuhkan talenta AI untuk menerapkan AI dalam bisnis mereka. Insinyur AI termasuk profil yang paling banyak dicari di ilmu data saat ini. Kami berharap artikel ini membantu Anda memahami detail peran yang populer dan menguntungkan ini.
Jika Anda ingin memulai rekayasa AI, DataCamp siap membantu. Lihat konten khusus kami untuk mempelajari lebih lanjut dan mulai perjalanan belajar Anda hari ini:
- Associate AI Engineer for Data Scientists Career Track
- Associate AI Engineer for Developers Career Track
- AI Fundamentals Career Track
- Machine Learning Scientist with Python Career Track
- How to Become a Machine Learning Engineer
- How to Learn AI From Scratch in 2024: A Complete Expert Guide
- How Much Do AI Engineers Make? A Guide to Salaries in 2023
- The Top AI Certifications for 2024: A Guide to Advancing Your Tech Career
- What is Prompt Engineering? A Detailed Guide
