Một năm sau khi ChatGPT ra mắt, Trí tuệ nhân tạo (AI) gần như chưa bao giờ phổ biến và hiện diện rộng khắp đến thế. Hầu như mọi lĩnh vực và ngành nghề đều có khả năng trải qua những thay đổi sâu sắc nhờ việc triển khai AI.
Cuộc cách mạng AI đang diễn ra mang đến vô vàn khả năng. Nhưng để thực hiện được những lời hứa hẹn đó, AI cần được tích hợp vào hoạt động thường nhật của doanh nghiệp và chính phủ. Điều này kéo theo rất nhiều công việc, đồng nghĩa với nhu cầu cấp thiết về các chuyên gia có kỹ năng AI để xây dựng các sản phẩm và ứng dụng này.
Một vai trò đặc biệt cần thiết để triển khai thành công các giải pháp AI là kỹ sư AI. Nhìn chung, kỹ sư AI chịu trách nhiệm thiết kế, phát triển và triển khai các giải pháp, ứng dụng giúp máy móc thực hiện những tác vụ vốn thường đòi hỏi trí tuệ con người.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích mọi điều bạn cần biết để bắt đầu trở thành kỹ sư AI. Dù bạn là một chuyên gia dữ liệu muốn đảm nhận vai trò mới, một nhà nghiên cứu AI, hay đơn giản là người đam mê AI, thì hướng dẫn này là dành cho bạn. Chúng tôi sẽ đề cập chi tiết vai trò của kỹ sư AI, nền tảng và kỹ năng điển hình của những chuyên gia đang rất được săn đón này, cũng như những điều cần kỳ vọng khi bạn có được công việc đầu tiên với vai trò kỹ sư AI. Bắt đầu nhé!
Vai trò của Kỹ sư AI
Kỹ sư AI đóng vai trò then chốt với những công ty muốn tận dụng sức mạnh của AI. Họ chịu trách nhiệm tích hợp các công cụ và giải pháp dựa trên AI vào hoạt động hằng ngày của doanh nghiệp.
Để làm tốt công việc, kỹ sư AI cần có nền tảng phong phú và đa lĩnh vực, kết hợp kiến thức từ các mảng như AI, Máy học (ML), khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm, cũng như hiểu sâu về bản chất và cách tổ chức của công ty nơi họ làm việc.
Vì vậy, dù có nền tảng kỹ thuật cao, kỹ thuật AI thường gắn với các vai trò định hướng lãnh đạo. Điều này bao gồm giám sát những dự án phức tạp, thách thức, làm việc với khách hàng, và quản lý, dẫn dắt đội ngũ một cách hiệu quả.
Kỹ thuật AI và Kỹ thuật ML khác nhau thế nào
Khi nói về kỹ thuật AI, điều quan trọng là không nhầm lẫn với kỹ thuật ML. Dù có những điểm giao thoa rõ ràng, vẫn có nhiều khía cạnh phân biệt hai vai trò này.
Để hiểu rõ hơn sự khác biệt, trước tiên hãy xem qua định nghĩa của hai thuật ngữ liên quan mật thiết này.
- Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rộng của khoa học máy tính, tập trung tạo ra các hệ thống thông minh có khả năng thực hiện những nhiệm vụ vốn cần đến trí tuệ con người. Nó bao hàm một tập hợp rộng các công cụ và kỹ thuật giúp máy tính hành xử một cách thông minh và tự động. Xem hướng dẫn đầy đủ của chúng tôi, AI là gì? để tìm hiểu thêm.
- Máy học là một nhánh chuyên biệt trong AI, chủ yếu nhằm thiết kế và tinh chỉnh các thuật toán trở nên chính xác và hiệu quả hơn khi tương tác với dữ liệu theo thời gian. Nói đơn giản, ML trang bị cho máy tính khả năng phân tích dữ liệu, rút ra thông tin và đưa ra quyết định hoặc dự báo có cơ sở, mà không cần lập trình tường minh cho từng tác vụ. Để hiểu rõ hơn AI khác gì so với máy học, chúng tôi khuyến nghị bạn đọc bài so sánh chi tiết.
Nguồn: DataCamp
Dựa trên các định nghĩa này, khác biệt chính giữa kỹ thuật AI và kỹ thuật ML nằm ở phạm vi công việc. Kỹ sư ML chủ yếu tập trung phát triển và tinh chỉnh mô hình, cũng như mở rộng chúng lên mức sản xuất để triển khai thành sản phẩm ML. Điều này đòi hỏi sự kết hợp kiến thức và kỹ năng từ kỹ thuật phần mềm và khoa học dữ liệu. Bạn có thể đọc thêm về cách trở thành kỹ sư ML trong một bài viết riêng.
Ngược lại, kỹ sư AI có thể làm việc với đa dạng công nghệ và tác vụ để phát triển các dạng trí tuệ máy khác nhau. Dù thuật toán ML và ứng dụng dựa trên dữ liệu có thể chiếm ưu thế tùy công ty và vị trí, kỹ sư AI cũng xử lý các loại AI khác như robot, hiểu ngôn ngữ tự nhiên, hoặc hệ chuyên gia dựa trên luật.
Cách trở thành Kỹ sư AI: Lộ trình học tập
Như thường thấy với các công việc mới nổi, không có một con đường duy nhất để bạn có được công việc đầu tiên với vai trò kỹ sư AI. Tùy vào nền tảng, cấp độ thâm niên và quỹ thời gian, một số lộ trình sẽ phù hợp với bạn hơn những lộ trình khác.
Hãy cùng xem các lộ trình học tập khác nhau có thể giúp bạn bước vào lĩnh vực kỹ thuật AI.
Bậc đại học
Những năm gần đây, các trường đại học trên thế giới bắt đầu mở các chương trình cử nhân về AI và ML. Đây là tin rất tốt cho ngành, và là lựa chọn tuyệt vời nếu bạn sắp bắt đầu học đại học.
Tuy nhiên, do tính chất liên ngành của AI, bạn cũng có thể chọn các chương trình khác giúp trang bị một số kỹ năng và kiến thức cần thiết để bước vào kỹ thuật AI. Ví dụ như cử nhân Khoa học dữ liệu, Khoa học máy tính, Phát triển phần mềm hoặc Toán.
Bậc sau đại học
Bằng thạc sĩ về AI hoặc các lĩnh vực liên quan là lựa chọn tuyệt vời để mở rộng kiến thức và tiếp thu kỹ năng mới sau khi tốt nghiệp hoặc cho những chuyên gia dày dạn muốn chuyển sang kỹ thuật AI. Hiện nay có rất nhiều lựa chọn phù hợp với nhu cầu về ngân sách, thời gian và khả năng tham gia.
Khóa học và lộ trình nghề nghiệp
Các bootcamp trực tuyến hoặc nền tảng khoa học dữ liệu có thể là cách nhanh hơn và tiết kiệm hơn để học các kỹ năng cần cho kỹ thuật AI. Tại DataCamp, chúng tôi nỗ lực mang đến các khóa học tương tác và sâu sắc về AI cho mọi cấp độ. Dù bạn là người mới theo đuổi dữ liệu hay là lãnh đạo dữ liệu, chúng tôi đều có danh mục khóa học và lộ trình nghề nghiệp toàn diện cho bạn.
Dưới đây là một số khóa học và lộ trình nghề nghiệp liên quan đến AI tốt nhất trên DataCamp:
- Khóa học Hiểu về Trí tuệ nhân tạo
- Nền tảng Máy học với Python
- Nhập môn Học sâu với PyTorch
- Lộ trình Nghề nghiệp Nhà khoa học Máy học với Python
- Lộ trình Nghề nghiệp Nền tảng AI
Chứng chỉ và đào tạo chuyên sâu
Một cách tuyệt vời để chứng minh kỹ năng AI và tạo lợi thế trên thị trường lao động là đạt được chứng chỉ AI.
Chứng chỉ AI thường do các tổ chức nghề nghiệp hoặc cơ sở giáo dục cấp và bao gồm quy trình đánh giá nghiêm ngặt. Để đạt chứng chỉ, thí sinh thường phải vượt qua một hoặc một loạt kỳ thi kiểm tra kiến thức và kỹ năng trong các lĩnh vực AI cụ thể.
Có nhiều nhà cung cấp chứng chỉ AI. Một trong số đó là DataCamp. Được xây dựng cùng các lãnh đạo ngành dựa trên nhu cầu mới nhất của thị trường, Chứng chỉ DataCamp có thể giúp bạn nổi bật trong thị trường việc làm AI đầy cạnh tranh.
Muốn được chứng nhận? Hãy đọc hướng dẫn của chúng tôi về các chứng chỉ AI hàng đầu năm 2024 để biết thêm về quy trình.
Phát triển kỹ năng của Kỹ sư AI
Kỹ sư AI làm việc ở giao điểm giữa kỹ sư phần mềm và chuyên gia dữ liệu. Do tính liên ngành, bạn cần thành thạo các kỹ năng nền tảng của khoa học dữ liệu và có nền tảng vững chắc về các khái niệm kỹ thuật phần mềm.
Đồng thời, kỹ sư AI cần quen thuộc với các hình thức trí tuệ máy khác nhau. Tùy công ty và vị trí, họ cần sẵn sàng làm việc ở các mảng như robot, thị giác máy tính, nhận dạng tiếng nói và hệ chuyên gia dựa trên luật. Hai tài nguyên tuyệt vời để bạn bắt đầu hành trình trở thành kỹ sư AI là:
-
Lộ trình Nghề nghiệp Associate AI Engineer dành cho Nhà khoa học Dữ liệu: Học cách huấn luyện và đánh giá mô hình dự đoán bằng các thư viện Python phổ biến, làm việc với Mô hình ngôn ngữ lớn, fine-tune Llama 3, tích hợp vào ứng dụng và phát triển các kỹ năng MLOps nền tảng để đưa mô hình AI vào sản xuất.
-
Lộ trình Nghề nghiệp Associate AI Engineer dành cho Lập trình viên: Học cách tạo hệ thống backend vận hành bằng AI sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn, kỹ thuật gợi ý, các API AI phổ biến và thư viện mã nguồn mở, với các dự án thực hành để xây dựng chatbot, hệ gợi ý và công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa.
Hãy đi sâu vào những kỹ năng phổ biến nhất để bạn có hình dung rõ hơn về những gì cần thể hiện.
Kỹ năng kỹ thuật
Lập trình
Triển khai AI đòi hỏi hiểu biết vững chắc về lập trình. Biết cách viết mã cho phép bạn phát triển thuật toán AI, xử lý dữ liệu và sử dụng công cụ, thư viện AI. Python hiện là ngôn ngữ phổ biến nhất trong cộng đồng AI nhờ sự đơn giản, linh hoạt và hệ sinh thái thư viện khoa học dữ liệu phong phú. Nhưng cũng có các ngôn ngữ khác đáng cân nhắc như R và Julia. Dưới đây là một số tài nguyên DataCamp hỗ trợ hành trình lập trình của bạn.
- Lộ trình Kỹ năng Lập trình Python sẽ giúp bạn nâng cao kỹ năng Python. Bạn sẽ học cách tối ưu mã, viết hàm và unit test, và áp dụng các thực hành tốt nhất của kỹ thuật phần mềm.
- Lộ trình Kỹ năng Lập trình R, tương tự, trong lộ trình này bạn sẽ nâng tầm kỹ năng R bằng cách học cách làm việc với các cấu trúc dữ liệu phổ biến, tối ưu mã và viết hàm của riêng bạn.
- Lộ trình Kỹ năng Nền tảng Julia. Khám phá tiềm năng của Julia, một ngôn ngữ lập trình đa dụng và hiệu năng cao được thiết kế riêng cho khoa học dữ liệu.
Máy học
ML hiện là nhánh phổ biến nhất của AI. Một phần công việc của bạn với vai trò kỹ sư AI có thể liên quan đến phát triển và tinh chỉnh mô hình ML, cũng như biến chúng thành sản phẩm. Do đó, điều cốt yếu là hiểu các thuật toán máy học khác nhau, cách chúng hoạt động, khi nào nên dùng, v.v.
Dưới đây là một số tài nguyên để bạn bắt đầu học ngay.
- Lộ trình Kỹ năng Nền tảng Máy học với Python dạy bạn nền tảng máy học và khoa học đằng sau, bao gồm dự đoán, nhận dạng mẫu và các kiến thức cơ bản về học sâu.
- Lộ trình Kỹ năng Nền tảng Máy học với R, nơi bạn sẽ học dự đoán phản hồi phân loại và số thông qua phân loại và hồi quy, và khám phá cấu trúc ẩn của dữ liệu bằng học không giám sát.
Thuật toán AI
Bên cạnh ML, còn có những phân ngành khác của AI mà kỹ sư AI cần nắm vững. Lĩnh vực cụ thể sẽ phụ thuộc vào công ty bạn làm và tính chất vị trí, nhưng càng biết nhiều càng tốt. Dưới đây là một số chủ đề bạn nên quen thuộc.
- Xử lý ảnh với Python. Lộ trình này sẽ cung cấp cho bạn các công cụ để thao tác và trích xuất thông tin từ hình ảnh.
- Hiểu ngôn ngữ tự nhiên bằng Python. Phần lớn dữ liệu hiện có đến từ giao tiếp của con người. Dù để trích xuất thông tin từ văn bản hay dạy máy tạo phản hồi giống con người như ChatGPT, học NLP là điều bắt buộc với kỹ sư AI.
- Xử lý ngôn ngữ nói bằng Python với Nhận dạng giọng nói. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách huấn luyện máy nhận diện và xử lý tiếng nói của con người.
Dữ liệu lớn
Các thuật toán AI thế hệ mới được vận hành bởi lượng dữ liệu khổng lồ. Khi xử lý khối lượng dữ liệu như vậy, các công cụ truyền thống như Python hoặc R có thể không còn hiệu quả nhất. Để làm việc trong các dự án dữ liệu lớn, bạn sẽ cần công cụ mới như Apache Spark và cơ sở dữ liệu NoSQL, cùng các phương pháp như tính toán song song và điện toán đám mây.
- Dữ liệu lớn với PySpark. Lộ trình này sẽ giới thiệu cho bạn Spark, một khuôn khổ phổ biến và mạnh mẽ cho tính toán song song.
- Khóa học Hiểu về Điện toán đám mây. Khóa học tuyệt vời để bạn bắt đầu với đám mây, bao quát các khái niệm, thuật ngữ và công cụ chủ chốt.
Kỹ thuật phần mềm
Sản phẩm cuối cùng cho một kỹ sư máy học là phần mềm có thể vận hành. Cần cân nhắc kỹ cách thiết kế hệ thống khi phát triển hệ thống AI để có thể mở rộng tốt khi dữ liệu tăng lên.
Hơn nữa, một hệ thống AI chỉ là một thành phần nhỏ phải hòa vào một hệ thống lớn và phức tạp hơn. Do đó, kỹ sư AI cần hiểu các thực hành tốt nhất của kỹ thuật phần mềm (ví dụ: quản lý phiên bản, kiểm thử, tài liệu, mã hóa theo mô-đun, v.v.) và cách các phần khác nhau hợp thành một hệ thống. Bạn sẽ cần xây dựng giao diện phù hợp để hệ thống của bạn giao tiếp hiệu quả với các thành phần khác.
- Khóa học Nhập môn Shell. Dòng lệnh Unix giúp kỹ sư AI kết hợp các chương trình sẵn có theo cách mới, tự động hóa tác vụ lặp lại và chạy chương trình trên cụm và đám mây.
Kỹ năng mềm
- Giải quyết vấn đề. Phát triển và vận hành thuật toán AI là nhiệm vụ phức tạp, đòi hỏi hiểu sâu hệ thống mà chúng sẽ được tích hợp. Kỹ sư AI cần có cái nhìn tổng thể quy trình và tìm cách cân bằng công nghệ, nhu cầu kinh doanh, thời hạn và nguồn lực để đảm bảo thành công của dự án.
- Làm việc nhóm. Với độ phức tạp của việc phát triển và tích hợp hệ thống AI, nghĩ rằng chỉ một người có thể làm hết là ngây thơ và phản tác dụng. Một phần trách nhiệm của kỹ sư AI là phối hợp và quản lý công việc của các nhóm và phòng ban tham gia dự án.
- Kỹ năng giao tiếp. Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, kỹ sư dữ liệu cũng cần kỹ năng giao tiếp để làm việc xuyên phòng ban và hiểu nhu cầu của nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu cũng như lãnh đạo kinh doanh. Tùy tổ chức, kỹ sư dữ liệu cũng có thể cần biết cách xây dựng bảng điều khiển, báo cáo và các trực quan hóa khác để giao tiếp với các bên liên quan.
Tích lũy kinh nghiệm thực tiễn về kỹ thuật AI
Học để trở thành kỹ sư AI có thể là một hành trình đầy hứng khởi, nhưng không thiếu thách thức. Đây là một lĩnh vực rộng với nhiều chủ đề nhỏ, và tùy điểm xuất phát của bạn, có thể mất đáng kể thời gian để tích lũy đủ kỹ năng và kiến thức cần thiết.
Dẫu vậy, bên cạnh tài nguyên học tập, việc có được kinh nghiệm thực tiễn là chìa khóa để củng cố kiến thức. Áp dụng kỹ năng bạn học vào các dự án thực tế giúp khắc sâu hiểu biết và mang lại kinh nghiệm thực hành, làm giàu hồ sơ của bạn và giúp bạn nổi bật trên thị trường việc làm.
Dưới đây là danh sách hoạt động và chiến lược có thể giúp bạn có trải nghiệm AI thực tiễn.
- Thực tập. Tìm được công việc mơ ước trong ngành AI có thể khó, đặc biệt nếu bạn đang ở giai đoạn đầu sự nghiệp và thiếu kinh nghiệm chuyên môn. Một cách tuyệt vời để tìm chỗ đứng trên thị trường lao động là tham gia thực tập. Thực tập là cơ hội vừa học vừa làm, tạo điều kiện để sinh viên tích lũy kinh nghiệm và kết nối giá trị với các chuyên gia AI khác.
- Phát triển dự án AI cá nhân. Làm việc trên dự án riêng là bước quan trọng để xây dựng danh mục và rèn luyện kỹ năng. Nếu bạn đang ở giai đoạn này, chúng tôi khuyến nghị đọc hướng dẫn Cách xây dựng danh mục khoa học dữ liệu xuất sắc cũng như bài viết về các dự án AI.
- Code along. Nếu bạn muốn học từ chuyên gia và khám phá cách họ giải quyết bài toán thực tế, bạn nên thử DataCamp Code Along. Xem mục code along của chúng tôi và sẵn sàng lập trình song hành cùng các lãnh đạo AI qua nhiều dự án.
Cơ hội nghề nghiệp và phát triển của Kỹ sư AI
Lộ trình nghề nghiệp trong kỹ thuật AI
Với sức mạnh chuyển đổi của AI, được minh họa qua các công cụ thế hệ mới như ChatpGPT, không ngạc nhiên khi các vị trí liên quan đến AI tăng trưởng nhanh chóng.
Theo Báo cáo Tương lai Việc làm của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, chuyên gia AI và máy học dẫn đầu danh sách những công việc tăng trưởng nhanh trong 5 năm tới. Khi các ngành tiếp tục áp dụng công nghệ AI để tối ưu vận hành và ra quyết định tốt hơn, nhu cầu về kỹ sư AI có lẽ sẽ chỉ tăng lên.
Dự báo này càng được nhấn mạnh qua quy mô thị trường AI dự kiến tăng trưởng giai đoạn 2021–2030, như dưới đây.
Nguồn: Statista
Với tiềm năng chuyển đổi mạnh mẽ của AI, sẽ có cơ hội việc làm cho kỹ sư AI ở hầu như mọi ngành và lĩnh vực, từ công nghệ và tài chính đến tiếp thị và sản xuất.
Mức lương kỳ vọng
Chúng tôi có một hướng dẫn đầy đủ về mức lương kỹ sư AI, đi sâu chủ đề này. Ở đây, chúng tôi tóm lược một số thông tin thiết yếu.
Các tổ chức trên khắp các quốc gia và ngành nghề đang cạnh tranh để tuyển kỹ sư AI triển khai giải pháp AI. Tuy nhiên, do nguồn cung chuyên gia AI chưa theo kịp nhu cầu, cạnh tranh giữa các công ty trong việc tuyển dụng những chuyên gia này khốc liệt hơn so với các mảng công nghệ khác. Kết quả là nhà tuyển dụng sẵn sàng trả mức lương cao cho kỹ sư AI tài năng.
Theo Glassdoor, tổng thu nhập ước tính cho một Kỹ sư AI tại Mỹ dao động từ 124 nghìn đến 193 nghìn đô mỗi năm, dù mức lương có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như thâm niên, địa điểm, học vấn và kiến thức trong các mảng ngách nhất định của AI.
Nguồn: Glassdoor
Kết luận
AI đang ở thời kỳ hoàng kim. Các công ty trên toàn thế giới đang khát nhân tài AI để triển khai AI vào hoạt động kinh doanh. Kỹ sư AI hiện là một trong những hồ sơ được săn đón nhất trong khoa học dữ liệu. Chúng tôi hy vọng bài viết này giúp bạn khám phá chi tiết về vai trò phổ biến và giàu tiềm năng thu nhập này.
Nếu bạn muốn bắt đầu với kỹ thuật AI, DataCamp luôn sẵn sàng hỗ trợ. Xem nội dung chuyên biệt của chúng tôi để tìm hiểu thêm và bắt đầu hành trình học tập ngay hôm nay:
- Lộ trình Nghề nghiệp Associate AI Engineer dành cho Nhà khoa học Dữ liệu
- Lộ trình Nghề nghiệp Associate AI Engineer dành cho Lập trình viên
- Lộ trình Nghề nghiệp Nền tảng AI
- Lộ trình Nghề nghiệp Nhà khoa học Máy học với Python
- Cách Trở thành Kỹ sư Máy học
- Cách học AI từ con số 0 năm 2024: Hướng dẫn toàn diện từ chuyên gia
- Kỹ sư AI kiếm bao nhiêu? Hướng dẫn về mức lương năm 2023
- Các chứng chỉ AI hàng đầu năm 2024: Hướng dẫn thăng tiến sự nghiệp công nghệ
- Prompt Engineering là gì? Hướng dẫn chi tiết
