Pekerjaan Machine Learning Terbaik pada 2026 dan Cara Meraihnya

Ketika kebanyakan orang mendengar kata “machine learning,” hal pertama yang terlintas adalah data science.

Disebut sebagai “Pekerjaan Terseksi Abad ke-20” oleh Harvard Business Review pada 2011, bidang data science telah menyaksikan pertumbuhan besar dalam dekade terakhir. Mahasiswa, lulusan, dan profesional dari berbagai latar belakang berbondong-bondong masuk ke industri ini untuk mendapatkan pekerjaan di bidang data science. Banyak yang berhasil hanya dengan mengikuti kursus online dan belajar mandiri materi tersebut.

Jumlah data yang dikumpulkan organisasi telah tumbuh secara eksponensial dalam beberapa tahun terakhir, yang mengarah pada munculnya banyak peran machine learning baru. 

Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa pilihan karier yang melibatkan machine learning dan layak dikejar pada 2026.

7 Pekerjaan Machine Learning Terbaik

Di bawah ini, kami menyoroti beberapa pekerjaan teratas dalam machine learning pada 2026. Kami juga memilih beberapa keterampilan penting yang Anda perlukan untuk bekerja di peran ini dan kursus yang dapat membantu Anda mendapatkan pekerjaan terkait. Jika Anda mencari peluang machine learning terbaik di industri data, lihat Jobs DataCamp untuk menemukan peran yang disesuaikan dengan keterampilan Anda.

1. Data Scientist

Pertama, mari telusuri peran seorang data scientist untuk memahami apa saja cakupan pekerjaannya.

Data scientist adalah individu yang menambah nilai bisnis bagi organisasi dengan bantuan data. 

Sebagai data scientist, Anda harus mampu mengumpulkan, melakukan prapemrosesan, dan menganalisis sejumlah besar data untuk mengembangkan insight yang memecahkan masalah bisnis. Anda juga akan diminta menerapkan teknik pemodelan machine learning untuk mengembangkan prediksi yang mendorong pertumbuhan bisnis.

Keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist:

Data scientist diharapkan menguasai setidaknya satu bahasa pemrograman—umumnya R atau Python. Anda juga harus mampu mengekstrak dan memanipulasi data dengan SQL, membangun algoritma machine learning, dan menganalisis dataset menggunakan teknik statistik. Paket Python seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, dan Keras umum digunakan oleh tim data science di perusahaan untuk analisis data dan pembuatan model. Mempelajari cara bekerja dengan paket-paket ini merupakan ide yang baik, karena beberapa pewawancara data science akan menguji pengetahuan Anda tentangnya.

Jika Anda ingin mengembangkan keterampilan di data science dan mendapatkan pekerjaan di bidang ini, Datacamp memiliki dua career track yang sangat baik untuk membantu Anda memulai: Data Science with Python dan Data Science with R.

Sebagai data scientist, Anda juga akan diminta menerjemahkan kebutuhan bisnis menjadi model machine learning yang fungsional. Untuk melakukan ini, Anda perlu memahami bidang tempat Anda bekerja. Jika Anda ingin bekerja di pemasaran, misalnya, ada baiknya mempelajari beberapa metrik dan istilah pemasaran yang sering digunakan, karena ini akan membantu Anda lebih memahami masalah bisnis sebelum menyusun analisis.

Ikuti kursus marketing analytics dari Datacamp ini untuk memperoleh pengetahuan spesifik domain dan menonjol dari para kandidat data science lainnya.

Untuk memahami lebih baik ekspektasi perusahaan terhadap data scientist, lihat lowongan pekerjaan dari HP berikut:

Menurut Glassdoor, pada 2026, rata-rata gaji data scientist di AS adalah $143K - $197K per tahun. Di perusahaan teknologi besar seperti Google, Meta, dan Apple, angka ini meningkat menjadi rata-rata $170.000, bahkan mendekati $300.000 untuk individu dengan bayaran tertinggi. 

2. MLOps Engineer

MLOps engineer memproduksi dan melakukan skala model prediktif yang dibangun oleh data scientist. Tugas mereka adalah mengubah kode data science menjadi produk akhir fungsional yang dapat diakses pengguna.

Berikut contoh jenis tugas yang akan Anda kerjakan sebagai MLOps engineer:

Anda bergabung dengan sebuah maskapai, dan data scientist di sana membangun algoritma machine learning untuk memprediksi pengguna yang paling mungkin membeli asuransi penerbangan. Seluruh model dibuat di Jupyter Notebook, dan Anda diminta untuk menyematkannya ke situs web perusahaan.

Sistem yang Anda bangun harus dapat mengarahkan pelanggan ke berbagai titik kontak di situs berdasarkan tindakan mereka. Misalnya, jika algoritma machine learning memprediksi bahwa klien kemungkinan akan membeli asuransi, pelanggan akan diarahkan ke halaman web yang menampilkan berbagai paket asuransi penerbangan. 

Setelah menerapkan algoritma machine learning, Anda perlu menerapkan proses untuk memantau kinerja model secara berkelanjutan. Data dunia nyata selalu berubah, sehingga model prediktif bisa menurun. Metrik dan log harus diperiksa sesekali untuk memahami di mana masalah terjadi, dan jika model tidak berkinerja baik di produksi, mungkin perlu dilatih ulang.

Anda juga perlu melakukan versioning data dan model saat diperlukan. Setiap perubahan pada dataset pelatihan atau algoritma prediktif harus dilacak, dan versi sebelumnya harus disimpan untuk memastikan dapat dipulihkan kapan saja.   

Terakhir, sebagai MLOps engineer, Anda harus memastikan bahwa sistem yang Anda bangun aman dan tidak ada data sensitif pengguna yang disalahgunakan. Untuk mencapai hal ini, Anda dapat menerapkan mekanisme kontrol akses, memverifikasi bahwa infrastruktur yang dibuat memenuhi kebijakan kepatuhan, dan memperkenalkan kapabilitas pelaporan model yang efektif.

Keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi MLOps engineer:

Sebagai MLOps engineer, Anda umumnya tidak diharuskan membangun algoritma prediktif dari nol. Namun, Anda tetap diharapkan bekerja dengan pustaka machine learning seperti Tensorflow, Keras, dan PyTorch, jadi pastikan menambahkannya ke peralatan Anda.

Anda juga perlu memahami dasar-dasar algoritma ML karena banyak pekerjaan Anda melibatkan refactoring kode data scientist dan menjadikannya siap produksi.

Terakhir, karena tugas utama Anda adalah mengotomatisasi alur kerja machine learning, Anda harus memahami konsep pengembangan perangkat lunak dan MLOps seperti pipeline CI/CD. 

Untuk pemahaman yang lebih baik tentang apa yang diharapkan perusahaan dari seorang MLOps engineer, lihat lowongan pekerjaan MLOps engineer dari Manifold berikut:

Rata-rata gaji MLOps engineer di AS adalah $164.000 per tahun.

3. Machine Learning Engineer

Sementara pekerjaan data scientist berfokus pada pembuatan model prediktif, machine learning engineer merancang produk AI yang dapat diskalakan dan dapat digunakan oleh pengguna akhir. 

Ada beberapa perbedaan antara machine learning engineer dan data scientist.

Data scientist menulis kode terutama dalam R atau Python, menganalisis data, dan membangun model prediktif untuk memecahkan masalah bisnis perusahaan. Sebagian besar pekerjaan mereka sangat statistikal dan berpusat pada menghasilkan insight bisnis.

Di sisi lain, machine learning engineer bertanggung jawab membangun dan melatih pipeline machine learning. Dalam beberapa kasus, mereka juga melakukan tugas MLOps seperti membawa model ini ke produksi serta memantau dan melatih ulang algoritma prediktif secara berkelanjutan saat diperlukan. 

Berikut contoh jenis tugas yang akan Anda kerjakan sebagai machine learning engineer:

Anda direkrut di perusahaan streaming musik dan bergabung dengan tim produk. Anda diminta membangun pipeline sistem rekomendasi dan mengirimkan model ini ke produksi. Aplikasi yang Anda terapkan harus mengonsumsi data pengguna dan memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada setiap pelanggan berdasarkan preferensi musik mereka. Anda juga harus terus memantau kinerja model dan melatih ulang sistem rekomendasi saat diperlukan.

Keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi machine learning engineer:

Machine learning engineer berada di persimpangan data science dan rekayasa perangkat lunak dan diharapkan memahami kedua domain tersebut. Jika Anda ingin menjadi machine learning engineer, pastikan mempelajari statistika, probabilitas, dan dasar-dasar pemodelan machine learning. 

Anda juga perlu memahami prinsip rekayasa perangkat lunak seperti abstraksi, modularitas, dan version control, karena Anda akan membuat aplikasi yang dapat diskalakan dan digunakan oleh pengguna akhir. 

Terakhir, sebagai machine learning engineer, Anda perlu memiliki pengetahuan tentang MLOps dan mahir dalam praktik terbaik saat menerapkan model data science ke produksi.

Berikut tangkapan layar lowongan machine learning engineer dari Spotify:

Menurut Indeed, rata-rata gaji machine learning engineer di AS adalah $162.000 per tahun. Namun, korporasi besar seperti Meta, Netflix, dan Apple menawarkan gaji pokok lebih dari $180.000 untuk peran ML engineer, setara dengan gaji data scientist mereka.

Jika Anda ingin mempelajari keterampilan yang diperlukan untuk menjadi machine learning engineer, kursus Machine Learning Fundamentals with Python dari Datacamp adalah tempat yang tepat untuk memulai.

Anda juga dapat membaca artikel ini untuk mendapatkan wawasan lebih lanjut tentang peran machine learning engineer dan cara menjadi salah satunya. 

Disclaimer: Ada banyak tumpang tindih antara peran data scientist, machine learning engineer, dan MLOps engineer. Meskipun artikel ini memberikan penjelasan ketiga peran berdasarkan definisi tradisionalnya, perusahaan dapat merekrut untuk jabatan ini secara bergantian. 

4. Konsultan Data Science

Sebagai konsultan data science, Anda akan bekerja dengan firma konsultasi untuk mengembangkan solusi machine learning dan AI bagi klien mereka. 

Dalam peran data science yang khas, Anda bekerja untuk satu perusahaan dalam domain tetap dan memecahkan masalah bisnis dalam organisasi. Namun, sebagai konsultan, Anda akan mengerjakan banyak proyek dengan klien di berbagai industri.

Ada dua jenis konsultan data science. Pertama adalah konsultan strategi machine learning yang mengembangkan strategi berbasis AI untuk memecahkan masalah klien tetapi tidak benar-benar mengimplementasikannya. Firma konsultasi papan atas seperti McKinsey dan BCG termasuk dalam kategori ini, dan konsultan mereka mengonseptualisasikan solusi alih-alih membangun sistem end-to-end.

Jenis kedua konsultan data science adalah builder. Perusahaan seperti Deloitte dan Accenture termasuk dalam kategori ini, dan data scientist mereka benar-benar mengimplementasikan produk AI yang sepenuhnya fungsional untuk klien mereka.

Keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi konsultan data science:

Ada banyak tumpang tindih antara peran data scientist standar dan konsultan data science. Keduanya diharapkan tahu cara membangun algoritma machine learning, menganalisis sejumlah besar data, dan menambah nilai bisnis dengan keahliannya.

Namun, konsultan data science juga sering diharapkan memiliki kemampuan komunikasi dan presentasi yang sangat baik karena mereka berinteraksi dengan klien. Kekuatan terbesar konsultan adalah kemampuannya menerjemahkan data menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti dan mudah dipahami oleh orang non-teknis. 

Jika Anda tertarik menjadi konsultan data science dan ingin mengasah keterampilan bercerita dengan data, Anda dapat mengikuti kursus Data Communication Concepts dari Datacamp.

Selain itu, karena konsultan mengerjakan banyak proyek berbeda untuk berbagai klien, mereka dituntut mampu menggunakan beragam alat. Sebagai contoh, sementara sebagian besar perusahaan mencantumkan R atau Python sebagai prasyarat untuk pekerjaan machine learning, McKinsey biasanya mengharuskan kandidat mahir dalam kedua bahasa untuk menjadi konsultan. 

Berikut tangkapan layar deskripsi pekerjaan konsultan data science dari McKinsey:

Menurut Glassdoor, rata-rata gaji konsultan data science adalah $118.000 per tahun. Namun, firma konsultasi papan atas seperti McKinsey dan BCG membayar konsultan data science mereka rata-rata $160.000 hingga $200.000 per tahun.

5. Machine Learning Research Scientist

Sementara data scientist membangun model machine learning untuk mendorong nilai bisnis, research scientist menciptakan solusi AI kustom dari nol. Peneliti machine learning bekerja di lingkungan akademik atau perusahaan besar seperti Google yang mendanai riset.

Riset machine learning sarat teori, dan peneliti biasanya fokus mengembangkan model machine learning baru atau meningkatkan kinerja algoritma yang ada. 

Ada perbedaan mencolok antara praktisi machine learning dan research scientist.

Dalam riset ML, bahkan peningkatan akurasi model sebesar 0,2% dapat dianggap sebagai terobosan dan layak ditulis dalam makalah. Sebaliknya, seseorang yang mengimplementasikan solusi machine learning untuk organisasi tidak akan terlalu mempermasalahkan peningkatan kecil dalam kinerja, terutama jika mengorbankan waktu perusahaan dan daya komputasi. 

Selain itu, sementara praktisi machine learning di industri sering kali bersifat generalis yang mampu mengelola alur kerja proyek end-to-end, peneliti sangat terspesialisasi pada satu aspek bidang dan terus membuat penemuan di area spesifik tersebut. 

Keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi machine learning research scientist:

Karena peneliti machine learning adalah akademisi yang sangat terspesialisasi, mereka sering diminta memiliki gelar master atau PhD, terampil menulis makalah penelitian, dan harus menguasai setidaknya satu bahasa pemrograman. Keterampilan machine learning dalam bidang spesifik, seperti optimisasi atau analisis regresi, juga diperlukan.

Berikut tangkapan layar deskripsi pekerjaan machine learning research scientist dari Google:

Menurut Glassdoor, rata-rata gaji tahunan machine learning research scientist adalah $151.124.

Jika Anda ingin menjadi machine learning research scientist namun belum yakin harus mulai dari mana, lihat learning track Machine Learning Scientist with Python dari Datacamp. 

6. Computer Vision Engineer

Sebagai computer vision engineer, Anda akan mengembangkan model object detection, face recognition, dan pose estimation untuk berbagai use case organisasi. 

Jika Anda bekerja di perusahaan yang mengembangkan solusi keamanan, misalnya, Anda mungkin ditugaskan mengembangkan sistem deteksi intrusi untuk mengidentifikasi dan mencegah ancaman secara tepat waktu.

Peran computer vision engineer sangat terspesialisasi karena fokusnya terbatas pada satu domain. Perusahaan yang merekrut computer vision engineer biasanya mengharapkan mereka menghasilkan solusi baru di bidang tersebut atau meningkatkan solusi yang sudah ada.

Ini berbeda dari peran generalis seperti ML engineering, di mana model pra-latih atau paket yang ada dapat diterapkan untuk memecahkan masalah bisnis.

Keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi computer vision engineer:

Untuk menjadi computer vision engineer, Anda perlu memiliki keterampilan pemrograman yang kuat dan pengetahuan tentang prinsip rekayasa perangkat lunak. Pelajari cara menyelesaikan pertanyaan DSA (Data Structures and Algorithms), karena ini sering ditanyakan dalam wawancara. 

Karena Anda akan membangun aplikasi computer vision, Anda perlu tahu cara menerjemahkan kebutuhan perusahaan menjadi produk akhir. Oleh karena itu, Anda diharapkan memiliki pengetahuan tentang desain sistem. 

Terakhir, pelajari kalkulus, statistika, optimisasi matematika, dan aljabar linear, karena ini adalah fondasi algoritma machine learning. Jika Anda pemula di machine learning dan belum memiliki pengetahuan matematika dasar yang diperlukan, Anda bisa mulai dengan mengikuti kursus Introduction to Linear Algebra dari Datacamp.

Jika Anda ingin pemahaman yang lebih baik tentang keterampilan yang diperlukan untuk menjadi computer vision engineer, lihat lowongan dari Tesla berikut:

Menurut Indeed, rata-rata gaji untuk computer vision engineer adalah $124.000 per tahun. Di perusahaan seperti Meta dan Apple, angka ini dapat naik menjadi $150.000–$200.000 per tahun.

7. Machine Learning Instructor

Setelah menguasai bidang ini, Anda dapat mulai membuat konten tentang topik tersebut untuk mendidik para peminat machine learning. Bidang machine learning luas, dan banyak pelajar dari berbagai latar belakang berusaha mengajar diri sendiri materi ini secara online.

Situs pembelajaran online seperti DataCamp sering mencari pelatih yang mampu memenuhi kebutuhan para pelajar ini, dan Anda selalu dapat melamar menjadi instruktur di platform tersebut.

YouTube dan Udemy juga merupakan tempat yang bagus untuk memulai jika Anda memiliki topik spesifik yang ingin Anda bagikan kepada komunitas machine learning.

Semua ini merupakan cara yang baik untuk membangun aliran pendapatan pasif dengan keahlian Anda sambil tetap menjalani pekerjaan penuh waktu.

Keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi machine learning instructor:

Sebagai machine learning instructor, Anda harus memiliki keterampilan komunikasi yang sangat baik dan mampu memecah konsep yang sangat teknis untuk audiens non-teknis. Anda umumnya diharapkan memiliki pengalaman bekerja di bidang machine learning, tetapi ini tidak selalu menjadi persyaratan mutlak selama Anda dapat menunjukkan kedalaman pengetahuan yang memadai pada subjek yang Anda ajarkan.

Berikut tangkapan layar lowongan machine learning instructor dari platform pembelajaran online bernama FourthBrain:

Menurut Glassdoor, rata-rata gaji tahunan untuk trainer machine learning di AS adalah $124.812. Namun, karena sebagian besar perusahaan merekrut instruktur secara lepas atau membayar berdasarkan pendapatan kursus, jumlah ini dapat bervariasi. Misalnya, instruktur machine learning teratas di Udemy, seperti Jose Portilla, menghasilkan sekitar $1 juta hingga $4 juta hanya dari kursus online mereka.

Menentukan Jalur Karier di Bidang Machine Learning

Seperti yang dapat Anda lihat dari opsi karier di atas, machine learning adalah bidang dengan peluang luas bagi orang dari berbagai latar belakang. Pekerjaan di industri ini menawarkan kompensasi yang sangat baik, dengan gaji tahunan $100.000 pada kisaran bawah skala gaji. 

Data science adalah salah satu opsi karier jika Anda mencari peran machine learning, tetapi bukan satu-satunya. Memilih peran yang selaras dengan tujuan dan nilai Anda itu penting, jadi ambil waktu untuk memilih pekerjaan yang paling Anda minati.

Sebagai contoh, jika Anda senang berkomunikasi dengan orang setiap hari dan secara alami sangat persuasif, Anda kemungkinan akan cocok sebagai konsultan data science atau instruktur. Namun, jika Anda lebih teknis dan menikmati pemrograman serta membuat produk end-to-end, maka Anda sebaiknya mempertimbangkan karier di machine learning atau MLOps engineering.

Peran khusus seperti riset machine learning dapat menjadi karier yang memuaskan jika Anda tertarik pada area tertentu seperti pengenalan suara atau computer vision. Pernahkah Anda merasa akan seru membantu membangun sistem deteksi objek Tesla untuk meningkatkan kemampuan self-driving mobilnya? Jika ya, pekerjaan sebagai computer vision engineer mungkin cocok untuk Anda.

Pada akhirnya, semua peran machine learning bergaji baik dan memiliki ruang untuk pertumbuhan dan peningkatan berkelanjutan. Tidak ada pekerjaan yang secara mutlak lebih baik daripada yang lain, dan keputusan karier akhir sepenuhnya bergantung pada minat serta kemampuan Anda.