Cách để trở thành AI Engineering (kỹ sư AI) năm 2023

Cập nhật ngày

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những lĩnh vực công nghệ đang phát triển nhanh nhất và hứa hẹn nhất hiện nay. Các kỹ sư AI (AI Engineering) kết hợp các kỹ năng trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm, khoa học dữ liệu, machine learning và deep learning để tạo ra các hệ thống thông minh có thể tương tác với con người và môi trường xung quanh.

Nếu bạn quan tâm trở thành một kỹ sư AI, bạn có thể tự hỏi cần những gì để gia nhập lĩnh vực này, những kỹ năng và trình độ đào tạo bạn cần có, cách học kỹ sư AI, cách tìm một công việc làm kỹ sư AI và những lộ trình và cơ hội nghề nghiệp nào có sẵn cho bạn. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ trả lời các câu hỏi này.

Cách để trở thành một kỹ sư AI lương cao vào năm 2023
  • Save
Cách để trở thành một kỹ sư AI lương cao vào năm 2023

AI Engineering là gì?

AI Engineering là một nhánh của khoa học máy tính tập trung vào việc phát triển và triển khai các giải pháp AI cho các vấn đề và lĩnh vực khác nhau. Nó bao gồm việc sử dụng ngôn ngữ lập trình, nguyên tắc kỹ thuật phần mềm, kỹ thuật khoa học dữ liệu và thuật toán học máy. Nó làm việc trên các khía cạnh khác nhau của việc phát triển AI, như:

  • Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: Điều này bao gồm việc thu thập, làm sạch, gán nhãn, biến đổi và phân tích dữ liệu được sử dụng để huấn luyện và kiểm tra các mô hình AI.
  • Phát triển và huấn luyện mô hình: Điều này bao gồm việc lựa chọn, thiết kế, kiểm tra và điều chỉnh các thuật toán và mô hình học máy có thể thực hiện các nhiệm vụ cụ thể hoặc giải quyết các vấn đề cụ thể bằng dữ liệu.
  • Triển khai và bảo trì mô hình: Điều này bao gồm triển khai các mô hình được huấn luyện vào môi trường sản xuất, theo dõi hiệu suất và độ chính xác của chúng, cập nhật chúng với dữ liệu hoặc tính năng mới.
  • Đánh giá và cải tiến mô hình: Điều này bao gồm đo lường hiệu quả và hiệu suất của các mô hình bằng các phương pháp và số liệu thống kê khác nhau, xác định các khuyết điểm hoặc hạn chế của chúng.

Kỹ năng và Trình độ yêu cầu cho một Kỹ sư AI

Để trở thành một kỹ sư AI, bạn cần phải có một sự kết hợp giữa các kỹ năng kỹ thuật, kỹ năng mềm và trình độ giáo dục. Một số kỹ năng quan trọng nhất và trình độ yêu cầu đối với một kỹ sư AI bao gồm:

  • Save

Kỹ năng kỹ thuật:

  • Ngôn ngữ lập trình: Bạn cần thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình thông dụng được sử dụng cho phát triển AI, như Python, Java, C++ hoặc R. Bạn cần có khả năng viết mã sạch, hiệu quả và được tài liệu hoá tốt, tuân thủ các nguyên tắc và tiêu chuẩn kỹ thuật phần mềm.
  • Khoa học dữ liệu: Bạn cần có một nền tảng vững chắc về các khái niệm và kỹ thuật trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, như thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện từ dữ liệu. Bạn cần có khả năng sử dụng các công cụ và thư viện khác nhau để xử lý và khám phá dữ liệu, như NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn hoặc Plotly.
  • Học máy: Bạn cần hiểu rõ về các khái niệm và thuật toán học máy, như học có giám sát, học không giám sát, học tăng cường và kỹ thuật kỹ thuật tạo đặc trưng. Bạn cần có khả năng sử dụng các công cụ và framework khác nhau để phát triển và triển khai học máy, như Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras hoặc Spark MLlib.
  • Học sâu: Bạn cần có kiến thức sâu về các khái niệm và kiến trúc của học sâu, như mạng neural nhân tạo, mạng neural tích chập và bộ biến đổi. Bạn cần có khả năng sử dụng các công cụ và framework khác nhau để phát triển và triển khai học sâu, như TensorFlow, PyTorch, Keras hoặc MXNet.
  • Điện toán đám mây: Bạn cần quen thuộc ít nhất với một trong các nhà cung cấp đám mây hàng đầu, như Amazon Web Services, Microsoft Azure hoặc Google Cloud Platform (GCP). Bạn cần có khả năng sử dụng các dịch vụ và công cụ đám mây khác nhau để phát triển và triển khai AI, như AWS SageMaker, Azure Machine Learning Service hoặc Google Cloud AI Platform.
  • DevOps: Bạn cần hiểu cơ bản về nguyên tắc và thực hành DevOps, giúp tự động hóa và tối ưu hóa quy trình phát triển AI. Bạn cần có khả năng sử dụng các công cụ và công nghệ khác nhau cho quản lý phiên bản, kiểm thử, gỡ lỗi và tích hợp và triển khai liên tục, như Git, GitHub, PyCharm, Visual Studio Code hoặc Docker.

Kỹ năng mềm:

  • Kỹ năng giao tiếp: Bạn cần có khả năng giao tiếp rõ ràng và ngắn gọn với các bên liên quan khác nhau, như khách hàng, quản lý, đồng nghiệp và người dùng cuối. Bạn cần có khả năng giải thích các khái niệm kỹ thuật phức tạp dưới dạng thuần túy, viết báo cáo và tài liệu chuyên nghiệp và lắng nghe một cách chủ động và thông cảm.
  • Kỹ năng làm việc nhóm: Bạn cần có khả năng làm việc tốt với người khác trong một nhóm đa dạng và đa ngành. Bạn cần có khả năng chia sẻ ý kiến và quan điểm một cách xây dựng, tôn trọng các quan điểm và phản hồi khác nhau, hợp tác và phối hợp với các thành viên khác trong nhóm và đóng góp tích cực vào mục tiêu và kết quả của nhóm.
  • Kỹ năng giải quyết vấn đề: Bạn cần có khả năng xác định, phân tích và giải quyết các vấn đề khác nhau trong quá trình phát triển và triển khai AI. Bạn cần có khả năng áp dụng tư duy logic và tư duy phản biện để tìm ra các giải pháp tối ưu và khắc phục bất kỳ vấn đề hoặc lỗi nào.

Trình độ giáo dục:

  • Bằng cử nhân: Một bằng cử nhân trong khoa học máy tính, kỹ thuật hoặc một lĩnh vực liên quan thường là yêu cầu tối thiểu để trở thành kỹ sư AI. Một bằng cử nhân có thể cung cấp cho bạn một nền tảng vững chắc về các khái niệm cơ bản của kỹ thuật AI, như lập trình, kỹ thuật phần mềm, học máy và trí tuệ nhân tạo.
  • Bằng thạc sĩ: Một bằng thạc sĩ trong khoa học máy tính, kỹ thuật, trí tuệ nhân tạo hoặc một lĩnh vực liên quan thường được ưu tiên hoặc yêu cầu để trở thành kỹ sư AI. Nó có thể giúp bạn có được kiến thức và kỹ năng nâng cao và chuyên môn hơn về kỹ thuật AI, như học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tối ưu hóa.
  • Bằng tiến sĩ: Một bằng tiến sĩ trong khoa học máy tính, kỹ thuật, trí tuệ nhân tạo hoặc một lĩnh vực liên quan thường được yêu cầu để trở thành nhà nghiên cứu AI hoặc kỹ sư AI cấp cao. Nó cho phép bạn tiến hành nghiên cứu ban đầu và độc lập trong kỹ thuật AI, góp phần vào sự phát triển của lĩnh vực và hướng dẫn người khác.
  • Các khóa học và chứng chỉ trực tuyến: Các khóa học và chứng chỉ trực tuyến là các phương pháp thay thế hoặc bổ sung để học và nắm bắt kiến thức và kỹ năng cần thiết để trở thành kỹ sư AI. Nó cung cấp cho bạn các lựa chọn học tập phù hợp với lịch trình và ngân sách của bạn.

Một số khóa học trực tuyến về Kỹ sư AI

  • Chương trình Thạc sĩ Kỹ sư Trí tuệ Nhân tạo: Đây là một chương trình trực tuyến toàn diện do Simplilearn cung cấp, bao gồm nhiều khía cạnh của kỹ sư AI, như lập trình Python, khoa học dữ liệu, học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói và học tăng cường.
  • Chứng chỉ Chuyên gia về Trí tuệ Nhân tạo: Đây là một chứng chỉ chuyên nghiệp trực tuyến do edX cung cấp, bao gồm những kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo, như logic, tìm kiếm, biểu diễn tri thức, lập kế hoạch, học máy, mạng neural, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
  • Chuyên gia Kỹ thuật: Đây là một khóa học chuyên ngành trực tuyến do Coursera cung cấp, bao gồm các kỹ năng và công cụ cần thiết cho kỹ thuật, như lập trình Python, phân tích dữ liệu, học máy, học sâu, TensorFlow, điện toán đám mây và DevOps.

Cách học Kỹ sư AI?

Việc học Kỹ sư AI có thể thách thức nhưng đáng đồng thời. Learn AI Engineering là một khóa học trực tuyến trên Coursera giúp bạn học các kỹ năng và công cụ cơ bản cho Kỹ sư AI. Có nhiều cách khác nhau để học Kỹ sư AI tùy thuộc vào sở thích và mục tiêu của bạn. Dưới đây là một số cách thông thường để học Kỹ sư AI:

  • Các khóa học và chứng chỉ trực tuyến: Các khóa học và chứng chỉ trực tuyến là cách tiện lợi và phù hợp về giá để học Kỹ sư AI từ nhà hoặc văn phòng của bạn. Bạn có thể lựa chọn từ nhiều khóa học và chứng chỉ trực tuyến khác nhau về các chủ đề và cấp độ của Kỹ sư AI, như các khóa học đã được đề cập ở phần trước.

  • Các chương trình và khóa học đào tạo: Các chương trình và khóa học đào tạo là cách học tập chặt chẽ, tham gia một lớp học hoặc một môi trường trường học. Bạn có thể đăng ký vào một khóa học đào tạo có chương trình và giảng viên chuyên môn về Kỹ sư AI, như các khóa học do Simplilearn, Udacity, Lambda School hoặc Đại học Stanford cung cấp.

  • Tự học và thực hành: Tự học và thực hành là những cách học tập độc lập và linh hoạt để học Kỹ sư AI theo tốc độ và quan tâm của mình. Bạn có thể sử dụng các tài liệu và tài nguyên có sẵn trực tuyến hoặc ngoại tuyến, như sách, blog, podcast, video, hướng dẫn hoặc khóa học.

Làm thế nào để tìm công việc làm Kỹ sư AI?

Việc tìm một công việc là kỹ sư AI có thể cạnh tranh nhưng thú vị. Có nhiều bước bạn có thể thực hiện để tìm công việc là kỹ sư AI tùy thuộc vào trình độ và mục tiêu của bạn. Dưới đây là một số bước thông thường bạn có thể thực hiện để tìm công việc là kỹ sư AI:

  • Save
  • Xây dựng hồ sơ cá nhân và sơ yếu lý lịch: Hồ sơ cá nhân và sơ yếu lý lịch của bạn là công cụ quan trọng để đảm bảo công việc Kỹ sư AI đầu tiên của bạn. Hãy đảm bảo rằng chúng tôn highlight tài năng, dự án và thành tựu trong lĩnh vực Kỹ sư AI của bạn.

  • Kết nối với các chuyên gia AI khác: Kết nối với các chuyên gia AI khác là một cách tuyệt vời để biết về các cơ hội nghề nghiệp, liên hệ với các chuyên gia hàng đầu và xây dựng mối quan hệ. Hãy tìm cách gặp gỡ các chuyên gia AI khác bằng cách tham dự các buổi họp mặt, hội nghị và diễn đàn trực tuyến.

  • Nộp đơn xin việc và thực tập có liên quan: Nộp đơn xin việc và thực tập trong lĩnh vực Kỹ sư AI là một cách tuyệt vời để có kinh nghiệm và tiếp xúc. Hãy làm cho đơn xin việc của bạn trở nên độc đáo đối với từng cơ hội, nhấn mạnh các kỹ năng và trình độ của bạn.

  • Chuẩn bị cho phỏng vấn và đánh giá: Chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn và đánh giá sẽ giúp bạn chứng tỏ kiến thức và kỹ năng của mình trong lĩnh vực kỹ thuật. Nghiên cứu công ty, vị trí và người phỏng vấn.

Những Con đường Nghề nghiệp và Cơ hội cho Kỹ sư AI

  • Nhà nghiên cứu AI: Nhà nghiên cứu AI là những người tiên phong trong lĩnh vực AI. Họ tiến hành nghiên cứu độc lập và sáng tạo để nâng cao trạng thái của trí tuệ nhân tạo. Nhà nghiên cứu AI thường làm việc tại các trường đại học hoặc phòng thí nghiệm nghiên cứu và các phát hiện của họ được công bố trong các xuất bản và hội nghị học thuật.

  • Kỹ sư Học máy: Các kỹ sư Học máy xây dựng các hệ thống AI. Họ tạo, kiểm tra và triển khai các mô hình học máy để giải quyết các vấn đề thực tế. Các kỹ sư Học máy thường làm việc trong các công ty công nghệ thông tin hoặc các công ty khởi nghiệp, và họ thiết kế và triển khai các mô hình học máy bằng nhiều công cụ và framework khác nhau.

  • Nhà khoa học dữ liệu: Nhà khoa học dữ liệu thu thập và giải thích dữ liệu. Họ thu thập, tiền xử lý và giải thích dữ liệu để có thông tin hữu ích được sử dụng trong việc xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Nhà khoa học dữ liệu thường làm việc trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, và họ thay đổi và phân tích dữ liệu bằng nhiều công cụ và thư viện khác nhau.

  • Kỹ sư Phần mềm: Kỹ sư phần mềm thiết kế các chương trình phần mềm. Họ sử dụng nhiều ngôn ngữ lập trình và phương pháp kỹ thuật phần mềm khác nhau để tạo, quản lý, gỡ lỗi và cải thiện các chương trình phần mềm. Kỹ sư phần mềm thường làm việc trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, và họ thiết kế và triển khai các chương trình phần mềm bằng nhiều công cụ và công nghệ khác nhau.

  • Tư vấn AI: Các tư vấn AI cung cấp tư vấn và hướng dẫn các giải pháp AI. Họ cung cấp khách hàng và doanh nghiệp lời khuyên và giúp đỡ chuyên môn về các giải pháp AI. Các tư vấn AI thường làm việc trong các công ty tư vấn hoặc tổ chức chính phủ, và họ tạo và triển khai các giải pháp AI bằng nhiều công nghệ và nền tảng khác nhau.

Lợi ích của Việc Trở thành Kỹ sư AI

  • Cầu cao: Kỹ sư AI được đòi hỏi rất nhiều trong nhiều lĩnh vực và công ty khác nhau.
  • Lương cao: Kỹ sư AI có thể kiếm được mức lương cao, với mức lương cơ bản thông thường là $114.121 mỗi năm tại Hoa Kỳ.
  • Hài lòng với công việc: Kỹ sư AI thường hài lòng với sự nghiệp của mình vì họ có thể làm việc trên những thách thức khó khăn và hấp dẫn, học hỏi các kỹ năng và công nghệ mới.

  • Tăng trưởng cao: Công việc AI dự kiến tăng trưởng nhanh hơn rất nhiều so với trung bình của tất cả các ngành nghề.

Kết luận

Kỹ sư AI là một lĩnh vực thú vị và đáng giá, mang lại nhiều lợi ích, kỹ năng và trình độ giáo dục, cũng như các cách học và tìm công việc. Nếu bạn quan tâm trở thành một kỹ sư AI, bạn có thể làm theo lộ trình mà chúng tôi đã cung cấp trong bài viết này và bắt đầu hành trình của bạn ngay hôm nay.

Câu hỏi thường gặp

Kỹ sư AI có mức thu nhập bao nhiêu ?

Tại mỹ mức lương của kỹ sư AI trung bình vào khoảng 100.000 USD

AI Engineering có phải là một công việc áp lực

Một trong những nghề AI bị coi thường nhất là quản trị viên cơ sở dữ liệu vì nó cực kỳ căng thẳng và một sai lầm có thể gây ra hậu quả lớn cho một tập đoàn.

5/5 - (95 bình chọn)
About Sơn Ca

Với niềm đam mê chia sẻ kiến thức về Các công cụ AI, áp dụng trí thông minh nhân tạo vào phát triển doanh nghiệp , và các hướng dẫn tạo Blog kiếm tiền Online, Kiếm tiền với AI, Digital Marketing... sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và tránh được những sai lầm thường gặp. Nếu bạn quan tâm đến các công cụ AI vào Nhóm ZALO của mình nhé.

0 Shares