Điều kiện và Lộ trình trở thành một AI Engineer?

AI Engineer tiếng Việt là Kỹ sư AI, Kỹ sư trí tuệ nhân tạo - là những người có trình độ cao, chịu trách nhiệm phát triển, lập trình và đào tạo mạng lưới thuật toán phức tạp tạo nên AI để chúng có thể hoạt động giống như não người. Vai trò này đòi hỏi kiến thức chuyên môn tổng hợp về phát triển phần mềm, lập trình, khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu.

Lộ trình thăng tiến của AI Engineer

Lộ trình thăng tiến của một intern AI Engineer (Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo thực tập) bắt đầu từ vị trí thực tập và phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm sự phát triển cá nhân, hiệu suất công việc và cơ hội tại công ty. Dưới đây là một lộ trình thăng tiến tiêu biểu cho intern AI Engineer:

Intern AI Engineer

Vị trí thực tập là bước đầu tiên trong sự nghiệp của một AI Engineer. Intern thường tham gia vào các dự án AI cụ thể trong công ty và học hỏi từ các đồng nghiệp và người hướng dẫn. Các nhiệm vụ thường bao gồm hỗ trợ trong việc xử lý dữ liệu, tham gia vào việc lập trình và cài đặt mô hình học máy cơ bản, và thực hiện các thử nghiệm.

Junior AI Engineer

Sau giai đoạn thực tập, intern có thể thăng tiến lên vị trí Junior AI Engineer. Ở đây, họ đã có kiến thức cơ bản và sẵn sàng tham gia vào dự án AI phức tạp hơn. Các nhiệm vụ có thể bao gồm phát triển và triển khai các mô hình học máy, tham gia vào việc thu thập dữ liệu và xây dựng tập dữ liệu, và hỗ trợ trong việc sửa lỗi và tối ưu hóa mô hình.

Intermediate AI Engineer

Khi có kinh nghiệm và kỹ năng đáng kể, Junior AI Engineer có thể thăng tiến lên vị trí Intermediate AI Engineer. Ở đây, họ thường đảm nhiệm các dự án AI độc lập và có khả năng đóng góp ý kiến trong việc thiết kế giải pháp AI. Nhiệm vụ bao gồm xây dựng và tối ưu hóa các mô hình AI, tham gia vào việc xử lý dữ liệu lớn (Big Data), và có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp liên quan đến AI.

Senior AI Engineer

Senior AI Engineer là một vị trí cao cấp trong sự nghiệp AI. Ở đây, họ đảm nhận các dự án quan trọng và có trách nhiệm lãnh đạo trong việc phát triển giải pháp AI phức tạp. Nhiệm vụ bao gồm lãnh đạo dự án, đưa ra các quyết định chiến lược liên quan đến AI, và đào tạo và hướng dẫn các thành viên mới trong nhóm.

AI Architect/Lead AI Engineer

Các Senior AI Engineers có khả năng lãnh đạo và đóng góp ý kiến quan trọng có thể thăng tiến lên vị trí AI Architect hoặc Lead AI Engineer. Họ thường đảm nhận vai trò quyết định trong việc thiết kế kiến trúc của hệ thống AI và hướng dẫn toàn bộ dự án AI. Nhiệm vụ bao gồm định hình kiến trúc và chiến lược AI, tạo ra các hướng dẫn và tiêu chuẩn cho dự án AI, và quản lý các nhóm phát triển AI.

Yêu cầu tuyển dụng AI Engineer

AI Engineer bắt buộc phải là người có trình độ, bằng cấp chuyên môn trong các chuyên ngành như Trí tuệ nhân tạo (AI), Khoa học máy tính, Khoa học dữ liệu, Công nghệ thông tin, Thống kê... Ngoài ra, nhà tuyển dụng còn yêu cầu ứng viên đáp ứng được một số tiêu chuẩn như:

• Có kinh nghiệm lập trình, phát triển phần mềm; kinh nghiệm trong lĩnh vực AI và học máy là lợi thế.
• Thành thạo nhiều ngôn ngữ lập trình, nền tảng vững chắc về thống kê như Python, R, SAS hoặc MatLab.
• Kinh nghiệm xây dựng mô hình AI trên các nền tảng như Keras, TensorFlow hoặc Theano.
• Học chuyên sâu về AI qua các chương trình đào tạo cấp chứng chỉ, tự học...
• Tỉ mỉ, cẩn thận, khả năng tập trung tốt.
• Ưu tiên mức độ chính xác cao trong công việc, kỹ năng phân tích xuất sắc.
• Có thể làm việc độc lập và làm việc nhóm tốt.
• Khả năng giải thích, thuyết trình.

Học gì để ra trường làm AI Engineer

Để trở thành một AI Engineer sau khi ra trường, bạn cần xác định một hướng nghiên cứu và học tập phù hợp. Dưới đây là một số kiến thức và kỹ năng quan trọng để bạn chuẩn bị trước khi bước vào lĩnh vực này:

Toán học

Hiểu biết vững vàng về toán học là rất quan trọng trong lĩnh vực AI. Nắm vững các khái niệm toán học như đại số tuyến tính, xác suất, giải tích và đại số Boolean. Các thuật toán và mô hình AI dựa trên các nguyên tắc toán học, do đó, kiến thức toán học sẽ giúp bạn hiểu và triển khai hiệu quả các thuật toán AI.

Machine Learning và Deep Learning

Nắm vững các khái niệm cơ bản của Machine Learning và Deep Learning. Tìm hiểu về các thuật toán phổ biến như regression, classification, clustering, neural networks và convolutional neural networks (CNNs). Các framework và thư viện như TensorFlow và PyTorch cũng là những công cụ quan trọng mà bạn nên tìm hiểu và làm việc thực tế với chúng.

Ngôn ngữ lập trình

Có kiến thức và kỹ năng lập trình là một yếu tố quan trọng trong công việc AI Engineer. Python là ngôn ngữ phổ biến trong lĩnh vực AI vì nó có nhiều thư viện hỗ trợ mạnh mẽ như NumPy, Pandas và scikit-learn. Hãy tập trung vào việc nắm vững Python và các khái niệm lập trình cơ bản.

Xử lý dữ liệu

Có hiểu biết về xử lý và làm việc với dữ liệu là rất quan trọng. Học cách thu thập, làm sạch, tiền xử lý và phân tích dữ liệu. Hiểu về các phương pháp feature engineering, normalization và data augmentation.

Kỹ năng tư duy lập trình và giải quyết vấn đề

AI Engineers cần có khả năng tư duy lập trình và giải quyết vấn đề một cách sáng tạo. Hãy rèn kỹ năng logic, khả năng phân tích và giải quyết vấn đề bằng cách tham gia vào các dự án thực tế và thực hành giải quyết các bài toán AI.

Các khái niệm liên quan

Để trở thành một AI Engineer đáng chú ý, bạn cũng nên hiểu về các khái niệm như computer vision, natural language processing (NLP), reinforcement learning và các ứng dụng của chúng trong thực tế.

Học tập liên tục

Lĩnh vực AI phát triển nhanh chóng, vì vậy, hãy luôn cập nhật kiến thức và theo sát các xu hướng mới. Tham gia vào các khóa học trực tuyến, đọc sách và tài liệu chuyên ngành, và thực hành thường xuyên để nắm bắt những công nghệ và kỹ thuật mới.

Kỹ năng và tố chất để trở thành một AI Engineer

Để trở thành một AI Engineer, bên cạnh kiến thức về chuyên môn, bạn cần phải có những kỹ năng và tố chất cơ bản như sau:

• Kỹ năng về phần mềm máy tính, khoa học dữ liệu;
• Kiến thức về thuật toán, đại số tuyến tính, xác suất thống kê,...
• Sử dụng được các ngôn ngữ lập trình như Python, R, C++, Java,...
• Biết về các nguyên tắc về framework học máy như TensorFlow, Theano. PyTorch, Cafe,...
• Sự tỉ mỉ và chi tiết để tránh xảy ra những khác biệt, lỗi trong các mô hình học máy;
• Kỹ năng giao tiếp khi làm việc trong đội nhóm để hoàn thành công việc tốt hơn;
• Tư duy và tính sáng tạo để hiểu phát triển mô hình AI theo nhu cầu của doanh nghiệp

Với thu nhập hấp dẫn cùng với cơ hội việc làm rộng mở, AI Engineer đang được nhiều bạn sinh viên, những người yêu thích công nghệ lựa chọn. Hy vọng với những thông tin được cung cấp ngày hôm nay, bạn đã có thể hiểu hơn về AI Engineer và tìm được công việc phù hợp với mong muốn của mình.