AI/ML Engineer: Definisi, Skill Wajib, dan Prospek Karier

Seiring dengan maraknya perkembangan artificial intelligence dalam beberapa tahun ke belakang, professionals di bidang artificial intelligence dan machine learning tentunya semakin dicari–terutama AI/ML engineer dan MLOps..

Artikel ini akan menerangkan secara singkat tentang AI/ML engineer, termasuk definisi, tugas dan tanggung jawab, hingga skill yang wajib dikuasai.

Definisi AI/ML

Sebelum membahas apa itu AI/ML engineer, baiknya kita mengulik dulu apa itu AI/ML.

AI/ML merupakan singkatan dari Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML).

Meskipun AI dan ML sering digunakan secara bergantian, jika diulik secara definisi, keduanya sedikit berbeda.

Artificial intelligence adalah bidang yang luas (broad field), yang mengacu pada penggunaan teknologi untuk membangun mesin dan komputer yang memiliki kemampuan meniru fungsi kognitif dan kecerdasan manusia, seperti mampu melihat, memahami, dan menanggapi bahasa secara lisan atau tulisan, menganalisis data, membuat rekomendasi, dsb.

Artificial intelligence atau yang bahasa Indonesia bakunya kecerdasan buatan ini sering dianggap sebagai suatu sistem sendiri. Namun, artificial intelligence pada dasarnya adalah seperangkat teknologi yang diterapkan dalam suatu sistem.

Sedangkan machine learning adalah subset dari AI yang memungkinkan mesin atau sistem untuk belajar. Alih-alih membuat sistem ini belajar dari pemrograman eksplisit (if else), machine learning menggunakan algoritma untuk menganalisis data dalam jumlah besar, belajar dari dataset, dan membantu membuat keputusan yang tepat.

Dilatar belakangi oleh maraknya perkembangan tentang AI serta berkembangnya aplikasi AI di banyak sektor, banyak perusahaan yang membutuhkan role AI/ML engineer.

Apa itu AI/ML engineer?

AI/ML engineer adalah role yang bertanggung jawab dalam merancang, membuat, dan membangun AI dan/atau ML model untuk kepentingan optimasi bisnis.

AI/ML engineer dituntut untuk paham dan punya skill berikut:

• research
• model architecture
• data pipeline interaction
• metrics interpretation
• data analysis
• business acumen

Selain bertugas membentuk dan mengembangkan guide dan deployment untuk AI dan ML dalam perusahaan, AI/ML engineer juga berperan dalam otomatisasi (automate) proses kerja dan operasional harian.

Tugas dan tanggung jawab AI/ML engineer

Berikut adalah beberapa tugas dan tanggung jawab seorang AI/ML engineer:

• Melakukan analisis statistik
• Mendesain dan mengembangkan ML dan deep learning model
• Menjalankan berbagai tes dan eksperimen terkait ML
• Manajemen dan optimasi ML model yang sudah ada
• Menerapkan AI reasoning pada pengembangan sistem
• Membangung solusi AI dan mengaplikasikannya

Skill dan tools yang wajib dikuasai AI/ML engineer

Berdasarkan tugas dan tanggung jawab yang dipaparkan di atas, tentunya seorang AI/ML engineer perlu menguasai skill-skill tertentu.

Berikut adalah beberapa skill yang wajib dikuasai AI/ML engineer beserta toolsnya:

Bahasa pemrograman

Penguasaan terhadap berbagai bahasa pemrograman adalah skill inti yang diperlukan dalam machine learning.

Dirangkum dari hasil analisis Thomas Elliott (Principle Product Analyst at Pluralsight) di GitHub, berikut adalah sepuluh bahasa pemrograman yang sebaiknya dikuasai seorang AI/ML engineer:

• Python
• C++
• JavaScript
• Java
• C#
• Julia
• Shell
• R
• TypeScript
• Scala

Biasanya Python merupakan bahasa pemrograman yang paling umum digunakan pada repository machine learning. Namun, Scala juga semakin populer karena kebutuhan khusus ketika berurusan dengan framework big data.

Data engineering

Tahapan awal dari pengembangan AI/ML adalah memahami sistem pemrosesan dan penyimpanan raw data–skill ini overlap dengan apa yang harus dikuasai oleh data engineer.

Ditambah lagi, setiap ada data baru yang muncul, seorang AI/ML engineer harus paham bagaimana menciptakan proses ETL (Extract Transform Load) pada data pipeline.

Tujuannya adalah membersihkan dan menyiapkan data agar lebih mudah diakses untuk penggunaan lain, seperti kebutuhan analisis dan prediksi.

Biasanya, banyak AI/ML engineer yang menggunakan tools seperti AWS S3 atau Amazon Redshift untuk data warehouse.

Exploratory analysis

Karena seorang AI/ML engineer bertanggung jawab menjalankan berbagai tes dan eksperimen terkait ML, maka mereka harus paham bagaimana mencari pattern unik pada data, mengidentifikasi anomali, hingga mengetes hipotesis.

Hal-hal tersebut dapat dilakukan dengan metode exploratory data analysis, yang mencakup beberapa fungsi berikut:

• Membuat rangkuman statistik dari dataset
• Membuat representasi grafik dari data
• Membersihkan data dan menyiapkannya untuk modeling
• Menjalankan fitur engineering guna mengekstraksi informasi dari dataset

Model deployment dan monitoring

Seorang AI/ML engineer wajib mengetahui berbagai algoritma untuk machine learning. Namun, mengetahuinya saja tidak cukup. Mereka juga harus paham kapan waktu yang tepat untuk pengaplikasian tiap algoritma.

Berikut adalah beberapa contoh skenario sederhana:

• Ketika butuh mencari model yang mendeskripsikan relationship antar-data, kamu bisa menggunakan supervised learning algorithm
• Ketika butuh mencari kesimpulan dari variabel output yang berbentuk kategori, kamu bisa menggunakan classification algorithm
• Ketika butuh mengidentifikasi berbagai pattern berbeda dan memisahkannya berdasarkan kesamaan, kamu bisa menggunakan unsupervised learning algorithm
• Ketika butuh melakukan tugas yang lebih kompleks seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, hingga facial recognition, kamu butuh algoritma yang lebih kompleks yang termasuk dalam kategori deep learning

Ketika model algoritma sudah ditentukan, seorang AI/ML engineer juga perlu menentukan apakah perlu melakukan implementasi model dari nol, atau memanfaatkan layanan yang sudah tersedia.

Ini artinya seorang AI/ML engineer wajib memahami dan menguasai berbagai fitur layanan dari aplikasi pihak ketiga beserta fungsi-fungsinya, seperti:

• AWS SageMaker,
• AWS Lex, atau
• AWS Comprehend.

Deployment adalah istilah untuk metode yang digunakan untuk mengintegrasikan sebuah model ML ke dalam lingkup produksi perusahaan guna mendukung pengambilan keputusan penting perusahaan hingga membuat prediksi.

Untuk memastikan proses deployment model machine learning ini berjalan mulus, seorang AI/ML engineer wajib mengetahui layanan apa yang perlu digunakan, dan mempertimbangkan beberapa parameter penting, seperti:

• Performa,
• Ketersediaan,
• Skalabilitas,
• Resiliensi, dan
• Fault tolerance.

Kalkulus dan statistika

Guna mengoptimalkan proses penerapan algoritma, seorang AI/ML engineer wajib memahami konsep-konsep mendasar dari matrix, vektor, hingga integral.

Beberapa konsep statistika seperti mean, deviasi standar, dan gaussian distribution, serta berbagai teori probabilitas juga penting dikuasai guna meningkatkan daya saing seorang AI/ML engineer di industri.

Neural network

Perlu dipahami bahwa machine learning adalah konsep kompleks, dan beberapa kasus kerap berada di luar jangkauan kapabilitas manusia.

Khususnya ketika berurusan dengan masalah-masalah di area penerjemahan, speech recognition, hingga image classification. Untuk itu, AI/ML engineer wajib menguasai metode yang presisi dalam menangani masalah-masalah tersebut, yakni neural network.

Beberapa software populer untuk neural network adalah seperti:

• Neural Designer,
• NeuroSolutions,
• Torch,
• NVIDIA DIGITS,
• DN2A,
• Mocha, dan
• LambdaNet.

Natural language processing

Natural language processing (NLP) adalah kombinasi teknologi dari computer science, information engineering, linguistik, dan AI yang kemudian digunakan dalam pemrograman sistem untuk memproses dan menganalisis dataset.

Beberapa contoh tools NLP mencakup:

• NTLK,
• Gensim,
• TextBlob, dan
• Word2vec.

Skill non-teknis lainnya

Selain berbagai skill yang disebutkan di atas, seorang AI/ML engineer juga wajib menguasai beberapa kemampuan non-teknis, seperti:

• Komunikasi efektif
• Kerjasama tim dan kolaborasi
• Problem solving
• Kepemimpinan mendasar
• Business acumen

Industri yang membutuhkan AI/ML engineer

Keberadaan seorang AI/ML engineer dapat mengubah berjalannya industri saat ini dengan kemampuan AI dan machine learning. Berikut adalah beberapa contoh industri yang menggunakan dan membutuhkan peran AI/ML:

• Industri medis: AI/ML dibutuhkan untuk pengembangan aplikasi kesehatan dan medis guna meningkatkan efisiensi pelayanan medis serta mempercepat dan meningkatkan keakuratan diagnosis.
• Industri telekomunikasi: dalam industri ini, machine learning berguna untuk menarik insight dari perilaku konsumen, meningkatkan consumer experience, hingga mengoptimalkan jaringan 5G.
• Industri finansial: banyak layanan finance yang menggunakan AI/ML untuk meningkatkan layanan pada konsumen, menganalisis risiko, hingga mendeteksi penipuan dan pencucian uang.

Selain itu, masih banyak lagi penggunaan AI/ML pada industri lainnya. Sehingga jelas seorang AI/ML engineer akan sangat dibutuhkan untuk perkembangan industri saat ini maupun di masa depan.

Jenjang karier dan gaji AI/ML engineer

Karier sebagai seorang AI/ML engineer biasanya menuntut latar belakang pendidikan di bidang ilmu komputer, teknik informatika, atau bidang relevan lainnya.

Selain itu, pengalaman pekerjaan di bidang data hingga software development juga akan mempermudah memulai karier di bidang ini.

Jenjang karier seorang AI/ML engineer dapat kamu lihat di bagan di bawah ini:

Rata-rata gaji seorang AI/ML engineer di Indonesia berdasarkan Glassdoor adalah Rp10.500.000 per bulan.

Demikian sedikit pembahasan tentang apa itu AI/ML engineer, beserta tugas, tanggung jawab, hingga skill yang wajib dimiliki.

Jika kamu tertarik berkarier sebagai AI/ML engineer, Pacmann punya solusi yang tepat untuk kamu.

Join program Sekolah Data Pacmann segera. Cek info lengkapnya di halaman AI and ML Engineering.

Further reading:

What is AI/ML and why does it matter to your business?

Machine Learning Engineer

How to Become an AI & ML Engineer: Roles, Responsibilities, and Salaries