Kỹ sư AI là gì? Các kỹ năng quan trọng để trở thành một AI Enginee

Kỹ sư AI đang là một trong những nghề nghiệp hấp dẫn trong lĩnh vực công nghệ, với tiềm năng phát triển và mức lương cao. Để theo được lĩnh vực này, bạn cần sở hữu những kỹ năng đặc biệt và thành thạo các công cụ tiên tiến. Trong bài viết này, Unica sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về công việc của một kỹ sư trí tuệ nhân tạo, những yêu cầu cần thiết và lộ trình để bạn có thể vững bước vào ngành nghề đầy triển vọng này.

Kỹ sư AI là ai?

Kỹ sư AI là những chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, có nền tảng vững chắc về toán học, thống kê, và khoa học máy tính. Họ thường có bằng cấp trong các ngành liên quan như Khoa học Máy tính, Kỹ thuật, Toán học, hoặc Hệ thống Thông tin. Ngoài việc thành thạo các kiến thức nền tảng, kỹ sư AI cũng cần kỹ năng lập trình và am hiểu sâu về các công cụ phổ biến trong lĩnh vực AI, bao gồm Python, TensorFlow, PyTorch, và R. 

Kỹ sư AI là những chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Mô tả công việc của một kỹ sư AI

Phân tích và Thu thập Dữ liệu

• Xác định các nguồn dữ liệu cần thiết: Kỹ sư AI phải tìm ra các nguồn dữ liệu chính xác và phù hợp, như cơ sở dữ liệu nội bộ, dữ liệu từ mạng xã hội, hoặc nguồn dữ liệu công khai, để đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào có thể phản ánh đúng thực tế. 

• Thu thập, làm sạch và xử lý dữ liệu để sử dụng trong mô hình AI: Kỹ sư AI cần thu thập và xử lý dữ liệu để loại bỏ các yếu tố không cần thiết, giúp dữ liệu trở nên sạch sẽ và nhất quán. 

Phát triển Thuật toán và Mô hình Học Máy

• Lựa chọn và phát triển các thuật toán học máy phù hợp: Dựa trên yêu cầu của từng dự án, kỹ sư AI sẽ chọn lựa các thuật toán học máy thích hợp nhất, từ các phương pháp học máy cơ bản đến các mô hình học sâu phức tạp. 

• Xây dựng và huấn luyện các mô hình AI để giải quyết các vấn đề cụ thể: Kỹ sư sẽ tiến hành xây dựng và huấn luyện mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu đã được xử lý. Bước này nhằm đảm bảo mô hình có khả năng học hỏi và dự đoán chính xác, đáp ứng tốt các yêu cầu và thách thức của dự án.

Phát triển thuật toán và mô hình học máy

Đánh giá và Cải thiện Mô hình

• Đánh giá hiệu suất của các mô hình thông qua các chỉ số đánh giá: Kỹ sư AI cần theo dõi hiệu suất của mô hình bằng các chỉ số như độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu để đảm bảo rằng mô hình hoạt động đúng theo mục tiêu đề ra. 

• Tinh chỉnh và cải thiện mô hình để đạt được hiệu quả tốt nhất: Dựa trên các kết quả đánh giá, kỹ sư AI sẽ thực hiện các điều chỉnh để nâng cao hiệu suất của mô hình. Quá trình này có thể bao gồm việc tối ưu hóa các tham số, điều chỉnh thuật toán, hoặc bổ sung dữ liệu mới để mô hình hoạt động hiệu quả hơn.

Triển khai và Bảo trì Mô hình

• Triển khai các mô hình AI vào hệ thống sản xuất: Khi mô hình đã đạt yêu cầu, kỹ sư AI sẽ tích hợp nó vào hệ thống sản xuất để sử dụng thực tế. Việc triển khai này yêu cầu sự tối ưu để đảm bảo mô hình hoạt động mượt mà và không gây ảnh hưởng đến hệ thống.

• Theo dõi và bảo trì các mô hình để đảm bảo chúng hoạt động ổn định và hiệu quả: Sau khi triển khai, kỹ sư AI tiếp tục giám sát mô hình để phát hiện và khắc phục các vấn đề phát sinh, đảm bảo rằng mô hình vẫn đạt hiệu suất cao và phù hợp với yêu cầu ban đầu trong suốt quá trình sử dụng.

Tích hợp và Tự động hóa

• Tích hợp các giải pháp AI vào hệ thống hiện có: Kỹ sư AI làm việc để tích hợp các giải pháp AI vào hạ tầng công nghệ của doanh nghiệp, đảm bảo rằng các tính năng mới không ảnh hưởng đến hệ thống hiện tại và giúp cải thiện hiệu suất tổng thể.

• Tự động hóa các quy trình dựa trên AI để cải thiện hiệu suất và độ chính xác: Bằng cách triển khai các giải pháp tự động hóa dựa trên AI, kỹ sư AI giúp đơn giản hóa các quy trình và giảm thiểu các lỗi do con người, từ đó cải thiện năng suất và chất lượng công việc.

Tích hợp và tự động hóa

Nghiên cứu và Phát triển

• Tham gia vào các dự án nghiên cứu để phát triển các công nghệ AI mới: Kỹ sư AI thường xuyên tham gia vào các dự án nghiên cứu để mở rộng kiến thức và phát triển các công nghệ tiên tiến, nhằm đáp ứng các xu hướng mới trong ngành.

• Theo dõi các xu hướng và tiến bộ mới trong lĩnh vực AI: Việc cập nhật kiến thức về các công nghệ mới nhất giúp kỹ sư AI duy trì tính cạnh tranh và nâng cao khả năng ứng dụng các giải pháp tiên tiến vào các dự án hiện tại.

Hợp tác và Giao tiếp

• Làm việc với các nhóm khác như kỹ sư phần mềm, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia lĩnh vực để triển khai các giải pháp AI: Sự hợp tác với các chuyên gia trong các lĩnh vực khác giúp kỹ sư AI có cái nhìn toàn diện và tối ưu hóa các giải pháp AI cho nhu cầu cụ thể của từng dự án.

• Trình bày kết quả và giải thích các giải pháp AI cho các bên liên quan không chuyên môn: Kỹ sư AI cần có kỹ năng giao tiếp tốt để truyền tải các khái niệm phức tạp cho những người không có chuyên môn về AI, giúp họ hiểu rõ lợi ích và giá trị mà giải pháp mang lại.

Hợp tác và giao tiếp với các bên liên quan

Top tools phổ biến với kỹ sư AI

Để trở thành một kỹ sư AI chuyên nghiệp, việc thành thạo các công cụ và ngôn ngữ lập trình là rất quan trọng. Những công cụ này không chỉ hỗ trợ phát triển hệ thống AI từ đầu mà còn giúp kỹ sư tối ưu hóa, kiểm tra và triển khai các mô hình một cách hiệu quả.

• Ngôn ngữ lập trình: Java, Scala và Python

Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong lĩnh vực AI nhờ vào cú pháp dễ hiểu và cộng đồng hỗ trợ rộng lớn. Java và Scala cũng được ưa chuộng, đặc biệt là trong các hệ thống yêu cầu hiệu suất cao, nơi mà các ngôn ngữ này giúp xây dựng những ứng dụng AI có tính ổn định và mạnh mẽ.

• Nền tảng Deep Learning: H2O.ai

H2O.ai là một nền tảng học sâu mạnh mẽ, cung cấp các công cụ mã nguồn mở cho việc xây dựng và triển khai các mô hình học máy. Nền tảng này giúp kỹ sư AI tiết kiệm thời gian với các giải pháp tự động hóa quy trình làm việc và hỗ trợ nhiều mô hình học máy tiên tiến.

• Thư viện Deep Learning: TensorFlow, Torch và PyTorch

TensorFlow và PyTorch là hai thư viện học sâu phổ biến nhất, giúp kỹ sư AI dễ dàng xây dựng và huấn luyện các mô hình mạng nơ-ron. Torch là một lựa chọn khác, thường được dùng cho các dự án nghiên cứu học sâu nhờ tính linh hoạt và khả năng tùy chỉnh cao.

• Trợ lý ảo Google

Trợ lý ảo Google được sử dụng trong các hệ thống AI với mục đích triển khai tính năng nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Đây là công cụ hữu ích giúp tích hợp các chức năng AI vào các ứng dụng và hệ thống, cung cấp trải nghiệm tương tác tự nhiên cho người dùng.

Các kỹ sư AI yêu cầu phải biết sử dụng các công cụ để hỗ trợ công việc

• Nền tảng đám mây: Azure hoặc Google Cloud AI

Microsoft Azure và Google Cloud AI là hai trong số các nền tảng đám mây hàng đầu hỗ trợ AI. Các nền tảng này cung cấp môi trường mạnh mẽ và tài nguyên phong phú để huấn luyện, triển khai và quản lý các mô hình AI ở quy mô lớn mà không cần đầu tư cơ sở hạ tầng phức tạp.

• AI Watson của IBM

IBM Watson cung cấp nhiều công cụ AI mạnh mẽ cho các kỹ sư AI trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu và phát triển các ứng dụng AI chuyên sâu. Watson được biết đến với khả năng phân tích phức tạp và đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ y tế đến kinh doanh.

• API: OpenGL hoặc PhysX

OpenGL và PhysX là các API đồ họa và vật lý, giúp kỹ sư AI phát triển các ứng dụng đòi hỏi mô phỏng 3D hoặc môi trường thực tế ảo. OpenGL hỗ trợ đồ họa 2D và 3D, trong khi PhysX cung cấp mô phỏng vật lý chi tiết, tạo nền tảng cho các ứng dụng AI trong lĩnh vực game và mô phỏng.

• Ngôn ngữ chỉnh sửa script: Perl hoặc Perforce

Perl là một ngôn ngữ kịch bản mạnh mẽ, hỗ trợ quản lý dữ liệu và tự động hóa tác vụ. Trong khi đó, Perforce là hệ thống quản lý phiên bản được dùng để quản lý mã nguồn và cộng tác trong các dự án lớn. Cả hai công cụ này đều hỗ trợ hiệu quả cho quy trình làm việc của kỹ sư AI, giúp tiết kiệm thời gian và tăng tính chính xác.

Sử dụng ngôn ngữ chỉnh sửa để hỗ trợ hiệu quả cho quy trình làm việc

Làm thế nào để trở thành kỹ sư AI?

Để trở thành một kỹ sư AI, bên cạnh việc biết ứng dụng các công cụ làm việc mà còn cần phải trang bị những yếu tố sau.

Kiến thức học vấn.

Một kỹ sư AI cần phải một có một bằng đại học trong các ngành Khoa hoa Máy tính, Kỹ thuật, Lập trình Máy tính hoặc một khóa đào tạo chuyên sâu về Khoa học dữ liệu. Đây là yếu tố đầu tiên giúp họ đảm bảo được các kiến thức nền tảng trong quá trình làm việc.

Hiện nay ở Việt Nam vẫn chưa được đào tạo phổ biến và chuẩn hóa đối với ngành học về AI. Tuy nhiên, các trường học liên quan đến công nghệ thông tin vẫn đang liên tục nghiên cứu và cập nhật chương trình học, đào tạo về AI cho sinh viên. Nhiều trường đại học đang dần dần lên kế hoạch để mở một chuyên ngành riêng về AI thay vì tích hợp trong các môn học khác.

Kinh nghiệm làm việc

Trên thực tế, tại Việt Nam vẫn còn hạn chế khi tiếp cận với AI. Do đó, không phải ai cũng có kinh nghiệm làm việc liên quan đến AI. Tuy nhiên, bạn có thể liên tục tìm tòi, học tập và luyện tập thông qua các dự án để thu kinh nghiệm, tăng lợi thế cạnh tranh.

Quan trọng nhất, bạn phải thành thạo các công cụ cần thiết để hỗ trợ nhiệm vụ chính của một kỹ sư AI. Việc nắm rõ những kỹ năng thiết yếu chính là một trang bị tốt nhất để bạn trở thành một AI Engineer.

Kỹ sư AI  có kinh nghiệm làm việc sẽ có lợi thế cạnh tranh hơn

Các kỹ năng cơ bản của kỹ sư AI

Để trở thành một kỹ sư AI giỏi, không chỉ kiến thức chuyên môn mà kỹ năng làm việc cũng đóng vai trò vô cùng quan trọng. Kỹ sư AI phải thành thạo trong các lĩnh vực từ toán học, thống kê đến lập trình, và còn phải có khả năng thích nghi nhanh với các công cụ và công nghệ mới. Dưới đây là một số kỹ năng cần thiết để bạn có thể thành công trong ngành AI.

Kỹ năng chuyên môn cơ bản:

• Toán học và Thuật toán: Toán học là nền tảng quan trọng trong việc phát triển các hệ thống AI, và kỹ sư AI cần có kỹ năng giải quyết các vấn đề phức tạp về logic. Họ phải thành thạo các thuật toán, bao gồm cách chúng hoạt động và cách tối ưu chúng để cải thiện hiệu suất mô hình. Nếu bạn yêu thích làm việc với các công thức toán học, AI là lĩnh vực phù hợp để bạn phát huy.

• Xác suất và Thống kê: Xác suất và thống kê đóng vai trò chủ đạo trong việc xây dựng các mô hình AI. Kỹ sư AI cần nhận diện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu để đưa ra các dự đoán và điều chỉnh phù hợp. Việc nắm vững các phương pháp thống kê và lý thuyết xác suất giúp kỹ sư AI tạo ra các giải pháp hiệu quả và chính xác hơn.

• Thông thạo ngôn ngữ lập trình: Một kỹ sư AI cũng là một lập trình viên giỏi, bởi lập trình là kỹ năng cốt lõi để triển khai các thuật toán. Để thực hiện công việc dễ dàng và nhanh chóng, bạn cần nắm vững các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R, Java, C++, và Scala. Những ngôn ngữ này giúp kỹ sư AI phát triển các thuật toán tối ưu và nâng cao hiệu quả của hệ thống AI.

Một số kỹ năng cơ bản mà các kỹ sư AI cần có

Kỹ năng làm việc

• Multitask và sử dụng thành thạo công cụ tính toán: Kỹ sư AI thường làm việc cùng các chuyên gia dữ liệu và nhà phân tích để thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn. Họ cần có khả năng làm việc đa nhiệm, đồng thời thành thạo trong việc sử dụng các công cụ tính toán và phân tích để đảm bảo xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả.

• Linh hoạt và học hỏi nhanh: Công việc của kỹ sư AI đòi hỏi sự linh hoạt vì họ phải liên tục chuyển đổi giữa các dự án và sử dụng nhiều công cụ khác nhau. Khả năng học hỏi nhanh giúp kỹ sư AI nắm bắt các hệ thống và công nghệ mới để thích ứng ngay với yêu cầu công việc, giúp quá trình phát triển AI trở nên mượt mà hơn.

Một số câu hỏi thường gặp

Câu 1: Tiềm năng phát triển sự nghiệp như thế nào?

Dưới sự phát triển của công nghệ thông tin ngày nay, chúng ta không thể phủ nhận rằng tiềm năng phát triển sự nghiệp của các kỹ sư AI là vô cùng rộng mở. Không chỉ xét về độ khan hiếm của công việc này mà còn cả khả năng AI có thể thay thế 80% công việc của con người trong vòng 10 năm tới.

Các nghiên cứu ngày nay cũng chỉ ra rằng, nguồn nhân lực về AI ở Việt Nam hiện đang rất khan hiếm. Chắc chắn rằng trong tương lai, nhu cầu tuyển dụng của AI Engineer là rất lớn, hứa hẹn mức lương khủng đối với ngành nghề này.

Câu 2: Mức lương trung bình của kỹ sư AI bao nhiêu ?

Theo như một báo cáo “Thị trường IT Việt Nam 2021”, ở thời điểm làm báo cáo là quý 2 năm 2021 thì AI Engineer và kỹ sư Machine Learning hiện đang nằm trong top 10 công việc có mức lương trình bình hàng tháng cao nhất trong ngành công nghệ thông tin. Nó nằm trong khoảng $3045, tương đương với 70 triệu đồng, chỉ xếp sau các cấp quản lý và kiến trúc sư công nghệ.

Tổng kết

Để trở thành kỹ sư AI, ngoài kiến thức chuyên môn, bạn còn cần sự kiên nhẫn, không ngừng học hỏi và rèn luyện với các công cụ và kỹ năng thực tiễn. Nghề kỹ sư AI không chỉ mang lại cơ hội phát triển sự nghiệp vượt bậc mà còn mang đến mức lương hấp dẫn và khả năng tham gia vào các dự án công nghệ tiên tiến. Hy vọng rằng thông tin trên sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về nghề kỹ sư AI và những bước đi cụ thể để chinh phục ngành nghề đầy tiềm năng này.