Công việc của Kỹ sư máy học là gì?

Yêu cầu tuyển dụng của kỹ sư máy học

Khi bạn tạo yêu cầu tuyển dụng cho vị trí kỹ sư máy học, có hai tiêu chí quan trọng cần xem xét: Kiến thức chuyên môn và Kỹ năng cơ bản. Dưới đây là mô tả chi tiết về hai tiêu chí này:

Kiến thức chuyên môn

• Machine Learning (Máy học): Ứng viên cần có kiến thức về các khái niệm cơ bản và nâng cao trong máy học, bao gồm học giám sát, học không giám sát, học tăng cường và các thuật toán phổ 
• Deep Learning (Học sâu): Hiểu biết về mạng neural sâu, các kiến thức về convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), và kiến thức về các framework như TensorFlow hoặc PyTorch.
• Xử lý dữ liệu: Có khả năng xử lý dữ liệu không cấu trúc và cấu trúc, biết sử dụng các thư viện và công cụ để trích xuất, biến đổi và làm sạch dữ liệu.
• Thống kê và Toán học: Có kiến thức về thống kê cơ bản, đặc biệt là về kiểm định giả thuyết và phân phối xác suất. Toán học tuyến tính và đại số tuyến tính cũng là một phần quan trọng.

Kỹ năng cơ bản

• Lập trình: Hiểu biết và kỹ năng lập trình thành thạo trong ít nhất một ngôn ngữ lập trình phù hợp cho máy học, chẳng hạn như Python hoặc R.
• Kỹ năng xử lý dữ liệu: Có khả năng sử dụng các thư viện và công cụ để thao tác, biến đổi và làm sạch dữ liệu, cũng như khả năng làm việc với các cơ sở dữ liệu.
• Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu: Biết cách sử dụng các thư viện hoặc công cụ để tạo biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu để hiểu rõ hơn về nó và trình bày kết quả một cách dễ hiểu.
• Kỹ năng sử dụng các framework và thư viện máy học: Có kinh nghiệm trong việc sử dụng các framework như TensorFlow, PyTorch hoặc scikit-learn để xây dựng và huấn luyện mô hình máy học.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề và logic: Khả năng phân tích vấn đề, thiết kế giải pháp máy học, và kiểm tra mô hình để đảm bảo tính hiệu quả và độ tin cậy.

Khi tạo yêu cầu tuyển dụng, cũng nên xem xét các yêu cầu cụ thể khác dựa trên dự án hoặc công việc cụ thể mà kỹ sư máy học sẽ tham gia.

Lộ trình thăng tiến của kỹ sư máy học

Mức lương trung bình của kỹ sư máy học tại Việt Nam thường dao động trong khoảng từ 20 triệu đến 30 triệu VND/tháng. Mức lương này có thể thay đổi dựa trên nhiều yếu tố như địa điểm làm việc, quy mô và ngành công nghiệp của công ty, cũng như kinh nghiệm và kỹ năng chuyên môn của kỹ sư.

• Đối với Kỹ sư tự động hoá, mức lương sẽ từ 9-14 triệu/tháng. 
• Ngành kỹ thuật khác như Kỹ sư sản xuất sẽ ở mức 10-15 triệu/tháng. 

Kỹ sư Máy học Intern (0 - 2 năm kinh nghiệm)

Trong giai đoạn này, bạn sẽ được đào tạo về các kiến thức cơ bản về Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL). Bạn sẽ làm việc dưới sự hướng dẫn của những người có kinh nghiệm. Bạn sẽ tham gia vào các dự án nhỏ và học cách áp dụng kiến thức vào thực tế. Điều này có thể bao gồm việc xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình ML, và phân tích kết quả.

Kỹ sư Máy học Junior (2 - 4 năm kinh nghiệm)

Học sâu hơn về các thuật toán ML/DL, tối ưu hóa mô hình, và thống kê. Tham gia vào các khóa học trực tuyến hoặc các khóa học chuyên sâu để nâng cao kiến thức và kỹ năng. Làm việc trên các dự án lớn hơn và phức tạp hơn, thường làm việc trong một nhóm lớn hơn và đóng góp nhiều hơn cho việc thiết kế và triển khai các giải pháp.

kỹ sư máy học (4 - 7 năm kinh nghiệm)

Tự nghiên cứu và phát triển sâu hơn về một lĩnh vực cụ thể của Máy học, chẳng hạn như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc học tăng cường. Bắt đầu đảm nhận vai trò lãnh đạo trong các dự án và hướng dẫn các thành viên mới. Bạn có thể bắt đầu tham gia vào các dự án nghiên cứu mới, viết bài báo khoa học và tham gia vào cộng đồng nghiên cứu Máy học.

Chuyên Gia Máy học (Trên 7 năm kinh nghiệm)

Tiếp tục học hỏi và nghiên cứu sâu hơn về các lĩnh vực tiên tiến của Máy học và AI. Lãnh đạo và quản lý cao cấp: Đảm nhận các vai trò lãnh đạo cấp cao, chẳng hạn như Giám đốc Kỹ thuật hoặc Chuyên gia Máy học chính. Đóng góp vào việc phát triển sản phẩm và giải pháp mới dựa trên Máy học và AI. Chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm với người khác thông qua việc giảng dạy và đào tạo.

Lưu ý rằng lộ trình thăng tiến này có thể biến đổi tùy thuộc vào mục tiêu cá nhân và công ty bạn làm việc. Quan trọng nhất là luôn duy trì sự nỗ lực học hỏi và áp dụng kiến thức vào thực tế để phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực Máy học.