Kỹ sư AI và học máy (Machine Learning) là gì?

Những năm trở lại đây, với sự đột phá của công nghệ Al mở ra rất nhiều cơ hội nghề nghiệp mới. Kỹ sư AI, kỹ sư học máy đang nhận được rất nhiều sự quan tâm của các bạn trẻ yêu thích công nghệ. Với tiềm năng lớn nhưng cũng là thách thức khi các bạn trẻ bước vào môi trường này. Hãy cùng Lagiweb tìm hiểu thật chi tiết về 2 ngành nghề này nhé!

Kỹ sư AI

Kỹ sư AI là gì?

Kỹ sư AI là người thiết kế, phát triển và triển khai các giải pháp giúp máy móc hỗ trợ và mở rộng khả năng của con người. Công việc của họ dựa trên khoa học máy tính, nhưng nó mở rộng ra nhiều ứng dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau, từ chatbot trong dịch vụ khách hàng đến phân tích dự đoán trong tài chính và thậm chí là an ninh mạng.

Phạm vi công việc

Kỹ sư AI làm việc với một loạt các nhiệm vụ rộng lớn hơn, bao gồm nhiều hình thức trí tuệ máy móc, như mạng nơ-ron, để phát triển các mô hình AI cho các ứng dụng cụ thể

Nhiệm vụ và chuyên môn của kỹ sư AI

Lĩnh vực của kỹ sư AI rất rộng, bao gồm một dải các hình thức trí tuệ máy móc. Họ có những nhiệm vụ và chuyên môn nhất định như sau:

• Phát triển thuật toán: Kỹ sư AI thiết kế và triển khai các thuật toán giúp máy móc học từ dữ liệu. Ví dụ, họ có thể tạo ra một thuật toán tối ưu hóa kho hàng dựa trên xu hướng bán hàng.
• Phân tích dữ liệu: Kỹ sư AI phân tích lượng lớn dữ liệu để nhận diện các mô hình và thông tin chi tiết. Ví dụ, một công ty bán lẻ có thể phân tích doanh thu trong quá khứ để dự đoán xu hướng bán hàng tương lai.
• Triển khai mô hình: Sau khi huấn luyện, kỹ sư AI tích hợp các mô hình AI vào các ứng dụng khác nhau. Một ví dụ có thể là triển khai mô hình chatbot để cung cấp dịch vụ khách hàng trên trang web của nhà bán lẻ.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): NLP giúp máy móc phân tích và xử lý ngôn ngữ và tạo ra phản hồi cho các yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Siri và Alexa là ví dụ về việc sử dụng NLP để hiểu và trả lời các lệnh của người dùng.
• Thị giác máy tính (CV): CV giúp máy móc phân tích dữ liệu hình ảnh. Ví dụ, Facebook sử dụng kỹ thuật CV để gắn thẻ bạn bè trong ảnh.
• Robot học: AI trong robot học cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Ví dụ, các robot trong nhà máy sản xuất ô tô sử dụng AI để lắp ráp các bộ phận một cách hiệu quả.

Yêu cầu công việc cho kỹ sư AI

Lĩnh vực kỹ thuật AI rất rộng lớn và phát triển nhanh chóng. Vì vậy, các chuyên gia trong lĩnh vực này cần có sự kết hợp đặc biệt giữa kỹ năng và sự quen thuộc với một số phần mềm và framework nhất định. Họ cũng sẽ có lợi khi có nền tảng giáo dục chính thức hoặc các chứng chỉ về AI.

Kỹ năng cần có của kỹ sư AL

Để xuất sắc trong kỹ thuật AI, cần có sự kết hợp giữa kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng mềm, chẳng hạn như:

Đạo đức AI: Đạo đức AI liên quan đến các nguyên tắc đạo đức hướng dẫn việc phát triển và triển khai AI. Việc hiểu biết về điều này rất quan trọng, đặc biệt là khi AI có thể ảnh hưởng đến xã hội, ví dụ như công nghệ nhận dạng khuôn mặt có thể vi phạm quyền riêng tư nếu bị lạm dụng.
Python: Ngôn ngữ lập trình này rất phổ biến trong AI nhờ vào sự đơn giản và thư viện mạnh mẽ. Kỹ sư AI sử dụng Python để phát triển các thuật toán phức tạp cho các ứng dụng phân tích dự đoán.

Kỹ sư AI cần quen thuộc với một số phần mềm và framework, bao gồm:

• • Nền tảng triển khai mô hình AI**: Các công cụ như TensorFlow giúp kỹ sư AI huấn luyện và triển khai mô hình AI. Chẳng hạn, họ có thể sử dụng TensorFlow để phát triển hệ thống nhận dạng hình ảnh trong chẩn đoán y tế.
  • Nền tảng phát triển AI giao tiếp**: Các nền tảng như Dialogflow hoặc Rasa giúp kỹ sư AI tạo ra chatbots và trợ lý ảo, đặc biệt hữu ích trong hỗ trợ khách hàng cho thương mại điện tử.
  • Framework tăng cường dần (Gradient boosting)**: Các công cụ như XGBoost hoặc LightGBM giúp kỹ sư AI làm việc với dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như sử dụng XGBoost để đánh giá tín dụng trong ngân hàng.

Giáo dục

Giáo dục chính thức hoặc các chứng chỉ chuyên môn trong lĩnh vực AI sẽ cung cấp một nền tảng vững chắc cho kỹ sư AI. Các lựa chọn này có thể cung cấp lộ trình học tập có cấu trúc và chứng minh khả năng của họ:

• • Bằng cử nhân: Thông thường, các kỹ sư AI có bằng cử nhân trong các lĩnh vực như khoa học máy tính, toán học, khoa học dữ liệu, hoặc các ngành liên quan.
  • Khóa học AI của Udacity: Khóa học “AI Programming With Python” của Udacity cung cấp kinh nghiệm thực tế với các dự án AI sử dụng Python, trong khi các khóa học khác như “AI in Healthcare” đào sâu vào các ứng dụng cụ thể trong ngành y tế.
  • Chứng chỉ Azure AI Engineer Associate: Chứng chỉ này của Microsoft chứng minh khả năng sử dụng các dịch vụ AI của Azure, rất cần thiết cho các chuyên gia muốn tận dụng Azure cho các ứng dụng AI.
  • Chứng chỉ IBM Applied AI Professional: Chương trình này tập trung vào xây dựng các ứng dụng AI sử dụng dịch vụ Watson của IBM.

Kỹ sư học máy

Kỹ sư học máy là gì?

Học máy (ML) là một nhánh của AI, tập trung vào phát triển các thuật toán học máy cho phép máy tính ra quyết định dựa trên các tập dữ liệu.

Kỹ thuật học máy (MLE) liên quan đến việc sử dụng các kỹ năng và công nghệ khác nhau – bao gồm kỹ thuật, công cụ và nguyên lý học máy, và kỹ thuật phần mềm – với mục đích thiết kế và xây dựng các hệ thống tính toán phức tạp.

Phạm vi công việc

Kỹ sư học máy bao phủ toàn bộ quy trình khoa học dữ liệu: từ việc thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình và triển khai mô hình vào sản xuất. Một kỹ sư học máy chịu trách nhiệm về toàn bộ quá trình và có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau.

Tự động hóa các quy trình học máy là bước tiến tiếp theo của nhiều tổ chức khoa học dữ liệu. Kỹ sư học máy đóng vai trò quan trọng trong những nỗ lực tự động hóa này. Tự động hóa học máy giúp quy trình kỹ thuật học máy trở nên nhanh chóng, hiệu quả hơn và dễ vận hành hơn. Nếu không có tự động hóa học máy, một mô hình mới có thể mất hàng tháng để chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện và triển khai thực tế.

Nhiệm vụ và chuyên môn

Kỹ sư ML tạo ra các mô hình có thể phân tích lượng lớn dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc tự động hóa quyết định dựa trên dữ liệu đó.

Nhiệm vụ và chuyên môn của kỹ sư học máy

Kỹ sư học máy ML tập trung nhiều hơn vào dữ liệu, tạo và triển khai các thuật toán cho phép máy móc học từ dữ liệu. Những nhiệm vụ chính của họ bao gồm:

• Phát triển thuật toán: Kỹ sư ML điều chỉnh các thuật toán cho phù hợp với mô hình dữ liệu. Ví dụ, hệ thống gợi ý trên YouTube sử dụng thuật toán để đề xuất video cho người dùng.
• Phân tích dữ liệu: Kỹ sư ML phân tích và giải thích dữ liệu để rút ra thông tin chi tiết. Ví dụ, họ có thể sử dụng dữ liệu hành vi người dùng để cải thiện tính năng của ứng dụng.
• Triển khai mô hình: Các mô hình ML đã được huấn luyện được tích hợp vào nhiều sản phẩm, bao gồm cả ứng dụng. Một ví dụ là ứng dụng thời tiết sử dụng mô hình ML để dự đoán khả năng mưa.
• Kỹ thuật đặc trưng: Kỹ thuật đặc trưng bao gồm việc tạo ra các thuộc tính dữ liệu để cải thiện hiệu suất mô hình. Ví dụ, khả năng trích xuất tháng từ một ngày trong bộ dữ liệu có thể giúp dự đoán xu hướng bán hàng theo mùa.
• Đánh giá mô hình: Kỹ sư ML đánh giá độ chính xác và hiệu quả của mô hình. Ví dụ, họ có thể đánh giá độ chính xác của bộ lọc thư rác trong việc phát hiện thư điện tử không mong muốn.
• Tiền xử lý dữ liệu: Bước này giúp làm sạch và cấu trúc dữ liệu thô (ví dụ, loại bỏ các giá trị ngoại lai từ dữ liệu giá nhà để cải thiện dự đoán bất động sản).
• Xây dựng quy trình ML: Kỹ sư tự động hóa quy trình làm việc của học máy. Ví dụ, họ có thể tạo ra một pipeline tự động huấn luyện mô hình với dữ liệu mới mỗi đêm.
• Học có giám sát: Kỹ sư ML có thể huấn luyện các mô hình bằng dữ liệu đã được gắn nhãn. Họ có thể huấn luyện bộ lọc thư điện tử học từ các thư rác và thư không phải thư rác để gắn nhãn thư mới.
• Học không có giám sát: Mô hình học không có giám sát có thể được huấn luyện trên dữ liệu mà không có nhãn trước. Ví dụ, trong phân khúc khách hàng, mô hình có thể nhóm các người mua tương tự dựa trên dữ liệu như hành vi mua hàng.
• Phân tích chuỗi thời gian: Kỹ sư ML có thể phân tích các điểm dữ liệu theo thời gian (ví dụ, dự đoán thị trường chứng khoán dựa trên xu hướng giá cổ phiếu trong quá khứ).

Yêu cầu công việc cho kỹ sư học máy

Kỹ thuật học máy (ML) là một lĩnh vực chuyên sâu trong AI. Các chuyên gia trong lĩnh vực này thiết kế, triển khai và triển khai các mô hình học máy. Để thành công trong công việc này, cần có sự kết hợp giữa các kỹ năng kỹ thuật, sự quen thuộc với phần mềm và framework cụ thể, và nền tảng giáo dục.

Kỹ năng

• • Kỹ thuật đặc trưng: Liên quan đến việc tạo ra hoặc chỉnh sửa các thuộc tính dữ liệu để cải thiện hiệu suất mô hình. Ví dụ, một kỹ sư ML có thể tạo ra tính năng “khoảng cách đến trường” để giúp các chuyên gia bất động sản dự đoán hoặc xác định giá trị nhà.
  • A/B testing: So sánh hai phiên bản của một cái gì đó (ví dụ, trang web hoặc ứng dụng) để xác định cái nào hoạt động tốt hơn. Một kỹ sư ML có thể sử dụng A/B testing để xác định thuật toán gợi ý nào mang lại sự tương tác người dùng cao hơn.
  • Hoạt động ML: Các thực hành này giúp tối ưu hóa quy trình công việc trong ML, bao gồm các kỹ năng như phiên bản mô hình, tích hợp liên tục và các quy trình tự động.

Phần mềm và Framework

• • Databricks: Một nền tảng phân tích hợp nhất, giúp hợp tác trong khoa học dữ liệu và ML.
  • H2O.ai: Nền tảng AI mã nguồn mở giúp các kỹ sư ML xây dựng mô hình và ứng dụng.
  • MLflow: Nền tảng mã nguồn mở quản lý vòng đời của ML, bao gồm thử nghiệm, khả năng tái lập và triển khai.

Giáo dục
Kỹ sư ML nên có nền tảng vững chắc từ giáo dục chính thức hoặc các chứng chỉ trong lĩnh vực ML, chẳng hạn như:

• • Bằng cử nhân: Thông thường, các kỹ sư ML có bằng cử nhân trong các lĩnh vực như khoa học máy tính, khoa học dữ liệu, thống kê, hoặc các ngành tương tự.
  • Chứng chỉ AWS Machine Learning**: Chứng chỉ này từ Amazon Web Services

Những yếu tố tạo nên một kỹ sư học máy thành công

Khi bạn bắt đầu con đường nghề nghiệp của mình trong lĩnh vực kỹ thuật học máy, dưới đây là một số yếu tố giúp bạn thành công trong vai trò này.

• Kỹ năng lập trình vững vàng – kỹ thuật học máy được xây dựng trên nền tảng kỹ năng phát triển phần mềm. Hãy thành thạo các ngôn ngữ như Python (được sử dụng trong các framework học máy và khoa học dữ liệu), C++ (dùng trong các ứng dụng nhúng), và Java (dùng trong các ứng dụng doanh nghiệp lớn). Cũng cần học các ngôn ngữ chuyên biệt cho học máy như R và Prolog.
• Nền tảng toán học vững chắc – học máy có sự tập trung mạnh vào toán học. Để trở thành một kỹ sư học máy thành công, bạn cần có nền tảng học thuật vững về toán học và thống kê, hoặc ít nhất là kiến thức toán học nâng cao từ cấp ba. Hãy nhớ rằng nhiều thuật toán học máy là sự mở rộng của các kỹ thuật thống kê truyền thống.
• Sáng tạo và giải quyết vấn đề – học máy là một lĩnh vực mới, và bạn sẽ cần phải sáng tạo để tìm ra các giải pháp cho các vấn đề mà tổ chức của bạn gặp phải. Những kỹ sư học máy thành công có thể nhận diện các vấn đề có hệ thống và tìm ra giải pháp tổng quát, thay vì tìm lỗi từng cái một.
• Hiểu biết về các quy trình lặp đi lặp lại – học máy được thúc đẩy bởi quá trình thử và sai. Hầu hết các mô hình sẽ không hoạt động ngay từ đầu và sẽ đạt được kết quả tốt qua thử nghiệm và tinh chỉnh. Bạn sẽ cần phát triển sự kiên trì và sẵn sàng thử lại nhiều lần cho đến khi tìm ra phương pháp phù hợp. Đồng thời, bạn cần linh hoạt và biết khi nào nên từ bỏ một vấn đề khi không thể giải quyết hiệu quả.
• Phát triển trực giác – học máy không phải là một lĩnh vực xác định, và những kỹ sư học máy giỏi có trực giác về dữ liệu và mô hình. Họ có thể xem xét một tập dữ liệu lớn, nhận diện các mô hình và cảm nhận được thuật toán nào có thể phù hợp để tiếp cận dữ liệu đó.
• Chuyên môn quản lý dữ liệu – học máy liên quan nhiều đến việc quản lý các bộ dữ liệu lớn và lộn xộn. Các thuật toán học máy phụ thuộc vào dữ liệu, và rất nhiều dữ liệu, để huấn luyện và đưa ra dự đoán chính xác. Là một kỹ sư học máy, bạn cần thành thạo các công cụ khám phá dữ liệu như Excel, Tableau và Microsoft Power BI, và học cách xây dựng một pipeline dữ liệu vững chắc để cung cấp dữ liệu cho mô hình của bạn.

Cơ hội việc làm và thu nhập của kỹ sư AI và kỹ sư học máy ML

Đây là ngành khá mới tại thị trường Việt Nam, nhưng hề xa lạ ở môi trường nước ngoài. Vì vậy, cơ hội nghề nghiệp không chỉ ở trong nước mà còn mở rộng ở thị trường quốc tế. Với mức lương hấp dẫn- top công việc được trả mức lương hậu hĩnh trong ngành công nghệ thông tin.