Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) hay còn được gọi tắt là AI, đây là lĩnh vực phát triển mạnh nhất trong nhiều năm vừa qua và không những nâng cao chất lượng sống của nhân loại mà còn mở ra nhiều cơ hội ngành nghề mới cho các bạn trẻ có niềm đam mê với Công nghệ thông tin. Theo đó, Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo (AI Engineer) là một trong những ngành có nhu cầu cao dần của thị trường tuyển dụng. 

I/ AI Engineer là làm gì?

Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo (AI Engineer) chính là những nhân sự, kỹ sư lập trình thực hiện nghiên cứu, xây dựng các mô hình AI bằng cách sử dụng các thuật toán Machine Learning và Deep Learning để ứng dụng vào đời sống, lĩnh vực kinh doanh của doanh nghiệp nhằm cải thiện hiệu suất, đưa ra quyết định tốt hơn, cắt giảm chi phí và tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp. 

Nhiều người cảm thấy nhiệm vụ của Kỹ sư AI trùng lặp với nhiệm vụ của Kỹ sư Học máy (Machine learning engineer), để phân biệt thì đây là một số trách nhiệm mà Kỹ sư AI có thể sẽ đảm nhận:

  • Phối hợp với các lãnh đạo và đội ngũ phát triển phần mềm để xác định những quy trình kinh doanh nào có thể được cải thiện bằng AI.
  • Thiết lập và duy trì quá trình phát triển AI.
  • Áp dụng các kỹ thuật học máy để nhận dạng hình ảnh.
  • Áp dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) vào đọc văn bản và bản ghi âm để lấy thông tin chi tiết và phân tích từ dữ liệu này.
  • Xây dựng và duy trì chatbot tương tác với khách hàng.
  • Phát triển các giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo bắt chước hành vi của con người để hoàn thành các tác vụ lặp đi lặp lại mà con người hiện đang thực hiện.
  • Xây dựng, đào tạo và hoàn thiện các mô hình học máy.
  • Đơn giản hóa quy trình học máy để các ứng dụng kinh doanh khác có thể tương tác với chúng bằng cách sử dụng API.
  • Xây dựng công cụ đề xuất cho các trang web mua sắm, dịch vụ phát trực tuyến và các ứng dụng khác.
  • Phát triển quy trình dữ liệu giúp quá trình chuyển đổi dữ liệu thô thành dữ liệu có cấu trúc cần cho các quy trình AI được mượt mà.

II/ Những kỹ năng cần thiết để trở thành AI Engineer

Những kiến thức kỹ thuật (hard skill) cần trang bị:

  • AI là một lĩnh vực rộng lớn do vậy để trở thành Kỹ sư AI cần có cả kỹ năng của Kỹ sư Phần mềm lẫn Nhà khoa học dữ liệu. Nhiều người thậm chí còn thành thạo toán và thống kê.
  • Biết ít nhất một ngôn ngữ lập trình và phải học thêm nhiều ngôn ngữ trong suốt hành trình sự nghiệp vì đa số các công cụ mà các kỹ sư AI sử dụng cho công việc sẽ cần kiến ​​thức về Python, R hoặc Java.
  • Cần biết các nguyên tắc cơ bản của các framework học máy khác nhau, như TensorFlow, Theano, PyTorch và Caffe. 
  • Có khả năng biến dữ liệu thô thành các đặc tính mà mô hình học máy sử dụng. 
  • Có kinh nghiệm với nhiều loại mô hình học máy và loại công việc nào phù hợp nhất trong các loại mạng nơron, mạng nơron lặp lại, thuật toán KNN (K-Nearest Neighbor), GAN (General adversarial neighbor – mạng đối nghịch tạo sinh), học tập có giám sát, học tập không giám sát, random forest, học tăng cường.
  • Phải biết đại số tuyến tính, xác suất thống kê thay vì sử dụng các mô hình dựng sẵn để tạo ra các mô hình mới và hiểu rõ cách hoạt động.
  • Có kiến ​​thức cơ bản về SQL, ngôn ngữ của cơ sở dữ liệu do rất nhiều dữ liệu được lưu trữ trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ. 
  • Biết đến các công nghệ dữ liệu lớn như Apache Spark, Apache Hadoop, Cassandra và MongoDB cũng là một ưu thế. 

Những kỹ năng mềm (soft skill) nên có:

  • Niềm đam mê công nghệ là yếu tố cần thiết và quan trọng để theo đuổi con đường Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo lâu dài. Lĩnh vực AI có đặc thù kiến thức lớn, chuyên môn cao và luôn yêu cầu cập nhật xu hướng thường xuyên. Vì vậy, người học cần có một đam mê thực sự, không ngừng trau dồi, học hỏi và nuôi dưỡng nguồn động lực của mình.
  • Sự tỉ mỉ và khả năng tập trung vào những chi tiết của Kỹ sư AI không kém phần quan trọng vì bất cứ bất đồng nhỏ nào trong dữ liệu cũng có thể gây ra sự khác biệt lớn trong các mô hình học máy.
  • Kỹ năng giao tiếp là một kỹ năng bắt buộc phải có ở các nhà Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo và kỹ năng này đóng một vai trò rất lớn trong một số tình huống cụ thể. Vì những người làm việc với Kỹ sư AI thường không hiểu nhiều về lĩnh vực này nên họ sẽ phải giải thích kết quả, nhiệm vụ của mình theo cách dễ hiểu và rõ ràng nhất.
  • Khả năng làm việc nhóm và hợp tác tốt với các team khác. Điều này giúp các Kỹ sư AI thực hiện công việc thuận lợi hơn vì họ phải đảm nhận nhiều trách nhiệm và thường là trung tâm của các dự án và sáng kiến về ​​AI của một tổ chức. 
  • Tư duy logic và sáng tạo là hai yếu tố mà các Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo phải biết các kết hợp, bù trừ lẫn nhau. Điều này giúp họ tìm hiểu và cảm nhận được những vấn đề mà người dùng có thể gặp phải và đưa ra giải pháp hiệu quả để tối ưu những thuật toán AI đồng thời nghĩ ra các ý tưởng độc đáo nhưng thực tế và có ích cho người dùng.

Sự tăng trưởng trong ngành nghề Kỹ sư AI tiếp tục gây chú ý khi nhu cầu về các ứng dụng và dịch vụ được hỗ trợ bởi AI đang tăng lên sau đại dịch. Để gia nhập đường đua công nghệ đầy thú vị thì hãy trang bị những kỹ năng cần thiết ngay từ bây giờ.

Xem thêm: Top 5 Back-end Framework phổ biến nhất 2022

Xem thêm: Xu hướng Front-end Framework trong nửa đầu năm 2022

Xem thêm: DevOps Engineer và những kỹ năng cần thiết

Follow Fanpage của Metajobs ngay để không bỏ lỡ nhiều vị trí tuyển dụng cũng như tin tức về ngành nghề của bạn ngay!