12 kỹ năng hàng đầu của Kỹ sư Machine Learning để bắt đầu sự nghiệp

Nhường chỗ cho khoa học dữ liệu! Có một "tân binh" đang khuấy động ngành dữ liệu - kỹ sư machine learning.

Vai trò này đã chứng kiến mức tăng trưởng mạnh mẽ trong vài năm qua, thậm chí vượt qua khoa học dữ liệu để trở thành một trong những công việc phát triển nhanh nhất tại Mỹ. Mức lương của kỹ sư machine learning cũng ngang bằng, và trong một số trường hợp còn cao hơn nhà khoa học dữ liệu.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu phạm vi công việc của một kỹ sư machine learning và xem chính xác vai trò này bao gồm những gì. Sau đó, chúng tôi sẽ giới thiệu các kỹ năng cần thiết để trở thành kỹ sư machine learning, đi sâu vào các mảng kiến thức cụ thể bạn cần nắm vững. Cuối cùng, chúng ta sẽ khám phá các lộ trình học hiệu quả để giúp bạn tiếp thu những kỹ năng này và trở thành kỹ sư machine learning sẵn sàng đi làm.

Kỹ sư Machine Learning là gì?

Nói một cách đơn giản, kỹ sư machine learning nằm ở giao điểm giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm.

Hãy xem một ví dụ để hiểu rõ hơn:

Một công ty thương mại điện tử thuê đội ngũ khoa học dữ liệu để xây dựng mô hình dự đoán. Nhóm đã xây dựng thành công một thuật toán đưa ra gợi ý cho người dùng dựa trên lịch sử mua hàng của họ.

Tuy nhiên, họ không thể tích hợp mô hình này lên trang web thương mại điện tử và thực sự hiển thị các sản phẩm được đề xuất cho khách hàng, dẫn đến trải nghiệm người dùng kém:

Hình ảnh bởi DALLE-3

Nút thắt này xảy ra vì mặc dù nhóm xuất sắc trong việc phân tích thống kê và xây dựng các mô hình machine learning có độ chính xác cao, họ gặp khó khăn khi đưa các thuật toán này vào vận hành do thiếu chuyên môn về kỹ thuật phần mềm.

Công ty cuối cùng phải thuê ngoài nhiệm vụ này cho một bên thứ ba, tốn nhiều thời gian và chi phí hơn so với dự kiến ban đầu cho dự án.

Sự chênh lệch giữa phát triển mô hình và triển khai đã dẫn đến sự ra đời của kỹ sư machine learning - một chuyên gia sở hữu bộ kỹ năng kết hợp giữa nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm.

Kỹ năng kỹ thuật của Kỹ sư Machine Learning

Chúng tôi có một bài viết đầy đủ về cách trở thành kỹ sư machine learning, khám phá các lộ trình tiến vào ngành. Ở đây, chúng tôi tập trung hơn vào những kỹ năng bạn cần và cách để có được chúng.

Vì kỹ thuật machine learning nằm ở điểm giao thoa giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm, bạn phải thông thạo các khái niệm cốt lõi ở cả hai lĩnh vực:

Kỹ năng Khoa học Dữ liệu cho ML Engineering

1. Phân tích thống kê và Xác suất

Kiến thức nền tảng về thống kê là cần thiết nếu bạn muốn trở thành kỹ sư machine learning, vì nó cho phép bạn diễn giải dữ liệu và rút ra các insight phù hợp. Điều này bao gồm hiểu biết về các phép kiểm định thống kê, phân phối và lý thuyết xác suất.

Khi đã xây dựng được nền tảng vững chắc về các khái niệm thống kê, bạn sẽ có thể thiết kế các mô hình chính xác và đưa ra dự đoán dựa trên phân tích dữ liệu.

Mặc dù những khái niệm này có thể nghe lạ lẫm, chúng không quá khó để học! Khóa Nhập môn Thống kê của Datacamp sẽ giúp bạn có nền tảng vững chắc, dạy các chủ đề như phân phối xác suất và kiểm định giả thuyết.

Kết thúc khóa học này, bạn sẽ có thể thu thập, phân tích và rút ra kết luận từ các tập dữ liệu thực tế.

2. Machine Learning

Bạn cũng phải thành thạo trong việc xây dựng các mô hình machine learning có độ chính xác cao, như cây quyết định, phân cụm và hồi quy.

Đây là bộ kỹ năng cốt lõi của nhà khoa học dữ liệu mà bạn phải làm chủ để các mô hình bạn xây dựng vững chắc về mặt lý thuyết và mang lại trải nghiệm người dùng tốt.

Để hiểu đúng và triển khai các thuật toán nêu trên, bạn có thể học lộ trình Nền tảng Machine Learning của chúng tôi. Nếu bạn là người mới hoàn toàn và cần ôn lại machine learning thực sự bao gồm những gì, hãy đọc bài tổng quan toàn diện của chúng tôi về lĩnh vực này, nơi chúng tôi nêu bật tầm quan trọng, ứng dụng và cách bạn có thể bắt đầu.

3. Đánh giá mô hình

Sau khi xây dựng một mô hình machine learning, bạn phải đánh giá hiệu năng của nó để đảm bảo tính hiệu quả và độ tin cậy. Điều này bao gồm sử dụng các thước đo phù hợp như độ chính xác (accuracy), độ chính xác dự đoán (precision) và độ bao phủ (recall) để xem mô hình có đáp ứng kỳ vọng hay không.

Là một kỹ sư machine learning, bạn cần đi xa hơn và theo dõi hiệu năng mô hình trong môi trường thực tế.

Sau khi triển khai một thuật toán, bạn phải thường xuyên đánh giá để đảm bảo nó thích nghi với những thay đổi khi dữ liệu mới bắt đầu chảy vào hệ thống. Bỏ sót ở giai đoạn này có thể dẫn đến một dự án machine learning thất bại.

Dưới đây là một nghiên cứu tình huống thực tế cho thấy tầm quan trọng của việc đánh giá mô hình nhất quán:

Hình ảnh bởi DALLE-3

Chỉ sau ba tháng xây dựng mô hình machine learning để dự đoán tái nhập viện tại nhiều bệnh viện, vị CTO này phát hiện hệ thống đưa ra dự đoán không chính xác. Nguyên nhân là do dữ liệu đi vào hệ thống đã thay đổi, làm hỏng các đặc trưng mà mô hình phụ thuộc vào. Cần phải phát hiện và khắc phục những vấn đề như vậy ở giai đoạn sớm thông qua giám sát liên tục và đánh giá mô hình.

Bạn có thể tìm hiểu thêm về cách đánh giá mô hình machine learning trong khóa học Xác thực Mô hình bằng Python của chúng tôi.

Kỹ năng Kỹ thuật Phần mềm cho ML Engineering

Tiếp theo, hãy xem một số kỹ năng kỹ thuật phần mềm bạn sẽ cần:

4. DevOps và CI/CD

Để triển khai các mô hình machine learning và liên tục theo dõi hiệu năng của chúng theo thời gian, bạn cần học DevOps, sự kết hợp giữa phát triển phần mềm và vận hành CNTT.

Nói đơn giản, đây là tập hợp các thực hành giúp bạn rút ngắn thời gian phát triển phần mềm đồng thời đảm bảo chất lượng sản phẩm cuối cùng.

Hai thực hành chủ chốt trong DevOps gồm Tích hợp liên tục (CI) và Triển khai liên tục (CD). CI cho phép bạn tự động kiểm thử các thay đổi trong mã để nhanh chóng sửa lỗi. Tiếp theo, CD tự động hóa việc triển khai các thay đổi mã ra môi trường sản xuất sau khi kiểm thử.

Hãy học khóa Nhập môn DevOps của chúng tôi để tìm hiểu thêm về DevOps và các pipeline CI/CD.

5. Nền tảng đám mây

Các nền tảng đám mây như AWS, Azure và Google Cloud Platform cung cấp các dịch vụ được thiết kế riêng để xây dựng, huấn luyện và triển khai mô hình machine learning.

Chẳng hạn, AWS cung cấp Sagemaker để hỗ trợ các thuật toán machine learning chất lượng cao, chi phí thấp. Những dịch vụ khác như CodeBuild cũng giúp tự động hóa quy trình CI/CD, giảm hàng giờ công việc nặng nhọc cho bạn.

Các công ty ngày càng áp dụng nền tảng đám mây cho các sáng kiến AI và machine learning, vì vậy hiểu biết về chúng là cực kỳ giá trị.

Vì nhu cầu rất cao, chúng tôi khuyến nghị học các nền tảng này để cải thiện cơ hội nghề nghiệp của bạn với vai trò kỹ sư machine learning.

Để bắt đầu với điện toán đám mây, bạn có thể học khóa Khái niệm Đám mây AWS của Datacamp.

6. Quản lý phiên bản

Sau khi triển khai các mô hình machine learning vào ứng dụng thực tế, theo thời gian bạn sẽ phải cập nhật dữ liệu dùng để huấn luyện các thuật toán này hoặc tạo các phiên bản mô hình khác nhau.

Quản lý phiên bản là hệ thống ghi lại những thay đổi này theo thời gian, cho phép bạn theo dõi các bản chỉnh sửa và quay lại phiên bản trước nếu cần.

Điều này giúp bạn xác định chính xác ai đã thay đổi gì và khi nào. Nó cũng tạo điều kiện cộng tác liền mạch và cho phép bạn thử ý tưởng mới mà không sợ mất mã nguồn gốc.

Git là công cụ được sử dụng rộng rãi nhất cho quản lý phiên bản, giúp bạn theo dõi lịch sử mã nguồn. Bạn có thể học khóa Nhập môn Git nếu muốn tìm hiểu thêm về quản lý phiên bản.

Kỹ năng ngôn ngữ lập trình cho Kỹ sư Machine Learning

Dĩ nhiên, không ngạc nhiên khi để trở thành kỹ sư machine learning, bạn phải biết lập trình.

Hầu hết tin tuyển dụng kỹ sư machine learning yêu cầu thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình như Python, Java hoặc C++. Kiến thức về Lập trình Hướng đối tượng (OOP) được nhấn mạnh mạnh mẽ.

Đó là vì OOP là một mô hình lập trình giúp cấu trúc mã và làm cho mã dễ quản lý hơn, đơn giản hóa việc phát triển các tác vụ machine learning phức tạp.

Mỗi ngôn ngữ mang lại những lợi ích riêng:

7. Python

Python là lựa chọn phổ biến cho kỹ thuật machine learning nhờ sự đơn giản, cùng với hệ sinh thái thư viện phong phú như Tensorflow và Pytorch.

Vì ngôn ngữ này được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực công nghệ như phân tích dữ liệu và phát triển web, kiến thức Python có thể chuyển đổi và mở ra nhiều vai trò khác. Lộ trình Nền tảng Python của chúng tôi là nơi lý tưởng để nắm vững những điều cơ bản về phân tích dữ liệu với Python.

8. Java

Mặc dù không phổ biến như Python, Java cũng được dùng rộng rãi trong ngành và nổi tiếng về độ bền vững.

Nhờ khả năng xử lý hiệu quả các hệ thống phân tán quy mô lớn, Java là lựa chọn lý tưởng để triển khai mô hình machine learning trong môi trường sản xuất.

Hơn nữa, một số tổ chức có thể yêu cầu bạn làm việc với các công nghệ dữ liệu lớn như Apache Spark và Hadoop, cả hai đều được viết bằng Java. Kiến thức Java có thể mang lại trải nghiệm liền mạch hơn khi làm việc với các nền tảng này.

9. C++

C++ thường hiệu quả hơn cả Python và Java, khiến nó trở thành ngôn ngữ lý tưởng cho các tình huống đòi hỏi hiệu năng tính toán cao.

Khi thực hiện các tác vụ tiêu tốn tài nguyên như huấn luyện mô hình học sâu, chẳng hạn, C++ có thể rút ngắn đáng kể thời gian huấn luyện và cải thiện hiệu năng mô hình.

Hơn nữa, các framework machine learning phổ biến như Tensorflow và Pytorch được viết bằng C++, và ngôn ngữ này cho phép kiểm soát nhiều hơn đối với việc triển khai và tối ưu hóa mô hình.

Nếu bạn chỉ có thời gian học một ngôn ngữ lập trình, chúng tôi khuyên bạn nên học Python vì nhu cầu cao, dễ sử dụng và đa dụng.

Nó cũng cung cấp nhiều thư viện machine learning mà Java và C++ không sẵn có. Hơn nữa, một khi bạn biết lập trình bằng một ngôn ngữ, các kỹ năng đạt được có thể chuyển sang những ngôn ngữ khác, giúp bạn dễ dàng thích nghi và học công nghệ mới khi tiến bộ.

Kỹ năng mềm cho Kỹ sư Machine Learning

Nhà tuyển dụng ngày càng tìm kiếm ứng viên vừa có chuyên môn kỹ thuật vừa có kỹ năng mềm giúp làm việc hiệu quả. Một số kỹ năng mềm bạn cần có với vai trò kỹ sư machine learning bao gồm:

10. Giao tiếp

Là kỹ sư machine learning, bạn phải thu thập yêu cầu và trình bày kết quả cho các bên liên quan chủ chốt để đảm bảo sản phẩm cuối cùng phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

Điều này có nghĩa bạn phải giỏi truyền đạt ý tưởng. Vì các bên liên quan phi kỹ thuật thường không hiểu thuật ngữ chuyên môn, điều quan trọng là chuyển dịch các khái niệm machine learning phức tạp thành ngôn ngữ dễ hiểu.

Nếu bạn muốn cải thiện kỹ năng trình bày và giao tiếp dữ liệu, bạn có thể học khóa Khái niệm Giao tiếp Dữ liệu của chúng tôi.

11. Giải quyết vấn đề

Với vai trò kỹ sư machine learning, bạn sẽ thường xuyên gặp vấn đề khi xây dựng, kiểm thử và triển khai mô hình. Một ví dụ đã nêu ở phần trước: một hệ thống được tạo và kiểm thử cẩn thận bắt đầu xuống cấp do dữ liệu thực tế thay đổi.

Khi đối mặt với những vấn đề như vậy, điều quan trọng là làm việc cùng nhóm để phân tích tình huống, xác định nguyên nhân có thể và kiểm thử giải pháp một cách có hệ thống.

12. Học hỏi liên tục

Ngành công nghệ luôn thay đổi, các framework và ngôn ngữ lập trình mới liên tục xuất hiện.

Là kỹ sư machine learning, điều quan trọng là bạn không quá cố định vào một stack công nghệ duy nhất và sẵn sàng thử nghiệm các framework mới khi chúng ra mắt. Tính linh hoạt và học hỏi liên tục là chìa khóa để dẫn đầu trong lĩnh vực của bạn.

Kết luận

Tóm lại, kỹ thuật machine learning là một sự nghiệp tăng trưởng nhanh nhằm giải quyết khoảng trống kỹ năng đáng kể giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm.

Nếu muốn có việc trong lĩnh vực này, bạn phải có kiến thức về khoa học dữ liệu, kỹ thuật phần mềm và ít nhất một ngôn ngữ lập trình. Bên cạnh đó, các kỹ năng mềm như giao tiếp hiệu quả và giải quyết vấn đề sẽ cải thiện cơ hội được tuyển dụng và thăng tiến trong ngành.

Cuối cùng, hãy luôn phát triển cùng bức tranh công nghệ, cập nhật xu hướng mới nhất và xây dựng bộ kỹ năng linh hoạt.

Nếu bạn sẵn sàng bắt đầu hành trình trở thành kỹ sư machine learning, hãy xem lộ trình kỹ năng Kỹ sư Machine Learning của chúng tôi, được thiết kế cho những người đang theo đuổi nghề nghiệp này.