Ngày cập nhật 2024-05-30 23:49:31

Machine Learning Engineer là gì? Tổng hợp những điều cần biết

Machine Learning Engineer là gì? Mô tả công việc của Machine Learning Engineer gồm những gì? Lương của Machine Learning Engineer bao nhiêu? Nếu những câu hỏi trên đang là thắc mắc của bạn, hãy cùng Tanca giải đáp cho bạn qua bài viết dưới đây.

Machine Learning Engineer là gì?

Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineer hay kỹ sư máy học là người chuyên nghiên cứu, xây dựng và thiết kế phần mềm nhằm mục đích tự động hóa các mô hình dự đoán.

Họ xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo tận dụng nguồn dữ liệu lớn để tạo và phát triển các thuật toán có khả năng học hỏi và đưa các ra dự đoán.

Khi phần mềm thực hiện một thao tác, trí tuệ nhân tạo này sẽ tiếp thu các kết quả này để thực hiện chính xác hơn lần thực hiện thao tác kế tiếp.

Việc thiết kế một hệ thống máy học đòi hỏi các kỹ sư phải đánh giá, phân tích và sắp xếp dữ liệu, thử nghiệm và tối ưu hóa quá trình học để giúp mô hình học máy phát huy hiệu quả tốt nhất.

Xem thêm: Gig Work là gì?

Phân biệt giữa AI và Machine Learning

AI (Artificial Intelligence) để chỉ các hệ thống máy tính được thiết kế để thực hiện các công việc thông minh mà trước đây chỉ con người mới có thể thực hiện được.

Trong khi đó, Machine Learning là phương pháp mà các hệ thống AI có thể học và cải thiện hiệu suất của chúng thông qua xử lý dữ liệu tự động và phân tích thông tin.

Đồng nghĩa rằng Machine Learning là một phần của AI tập trung vào việc tạo ra các mô hình máy tính tự động hóa quá trình học tập và sử dụng dữ liệu để phát triển các giải pháp thông minh.

Xem thêm: Database Administrator là gì?

Mô tả công việc của kỹ sư máy học

kỹ sư máy học

Tùy thuộc vào từng tổ chức cụ thể, kỹ sư máy học có thể đảm nhận những công việc khác nhau. Tuy nhiên, nhìn chung, bản mô tả công việc của một kỹ sư máy học bao gồm các công việc cơ bản như:

  • Thiết kế, phát triển và nghiên cứu hệ thống máy học.
  • Thực hiện nghiên cứu, chuyển đổi và biến đổi các nguyên mẫu khoa học dữ liệu.
  • Nghiên cứu và lựa chọn dữ liệu phù hợp trước khi thu thập dữ liệu và mô hình hóa nó.
  • Phân tích thống kê và cải tiến mô hình dựa trên kết quả phân tích dữ liệu.
  • Đào tạo lại hệ thống máy học (nếu có).
  • Trực quan hóa dữ liệu để thu thập thông tin chi tiết hơn.
  • Phân tích các trường hợp sử dụng thuật toán học máy và phân loại chúng theo xác suất thành công.
  • Đa dạng thư viện và khuôn khổ máy học hiện có.
  • Đảm bảo dữ liệu sạch.

Xem thêm: Data Entry Clerk là gì?

Nền tảng của Machine Learning Engineer

nghiên cứu dữ liệu

Mặc dù bạn sẽ thấy Machine Learning Engineer có thể bắt đầu ở bất kỳ ngành nào, nhưng hầu hết đều có nền tảng về khoa học máy tính, kỹ thuật, toán học hoặc khoa học dữ liệu.

Nhà khoa học dữ liệu có lĩnh vực nghiên cứu đa dạng nhất trong tất cả các chức danh công việc liên quan được xem xét, trong khi vai trò Kỹ sư phần mềm thu hút những người có nền tảng giáo dục kém đa dạng hơn. Trong trường hợp của kỹ sư máy học, hơn 60% có xuất thân từ khoa học máy tính hoặc kỹ thuật.

Theo nền tảng chuyên môn của họ, nghiên cứu cho thấy chức danh công việc trước đây của kỹ sư máy học rất có thể là kỹ sư phần mềm. Nhiều Machine Learning Engineer khác đã làm việc trong lĩnh vực học thuật trước khi chuyển sang sự nghiệp kỹ sư máy học.

Nhưng điều quan trọng cần nhớ là khoa học dữ liệu và học máy vẫn còn ở giai đoạn sơ khai khi các lĩnh vực nghiên cứu và nhiều công ty trong lĩnh vực công nghệ và hơn thế nữa đang tìm cách xây dựng các nhóm khoa học dữ liệu. dữ liệu của họ, những con đường mới để trở thành kỹ sư máy học đang trở nên dễ dàng hơn.

Trong khi bạn cần có nền tảng vững chắc về toán học và khoa học máy tính, nhiều người đang học các kỹ năng và lĩnh vực kiến thức khác cần thiết để trở thành một kỹ sư máy học. Ví dụ như hiểu các phương pháp học có giám sát và không giám sát, học sâu, hồi quy, phân loại, phân cụm và mạng lưới thần kinh,... bằng cách tham gia khóa học cấp chứng chỉ, nhiều khóa học.

Xem thêm: Dự kiến top những nghề sẽ biến mất trong tương lai

Yêu cầu của một Machine Learning Engineer

lập trình viên giỏi

Là một lập trình viên giỏi

Đầu tiên, trước khi trở thành một kỹ sư máy học thì bạn phải  là một lập trình viên lành nghề. Thật khó để bắt đầu sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nếu bạn không biết lập trình. Bạn cần có kiến thức về các ngôn ngữ như C++; Java; con trăn; R, Lisp, Prolog,...

Tuy nhiên, không phải kỹ sư máy học nào cũng cần trở thành chuyên gia về Javascript hoặc HTML.

Nắm chắc kiến thức về toán và thống kê

Để theo đuổi lĩnh vực máy học, bạn cần phải có năng lực về toán học. Nhiều thuật toán học máy nhấn mạnh vào thuộc tính hình thức của xác suất. Đồng thời, những hiểu biết sâu sắc trong lĩnh vực thống kê sẽ cung cấp cho bạn các biện pháp, phân phối và phương pháp phân tích cần thiết để thiết lập và xác thực các mô hình từ dữ liệu được quan sát.

Nhiều thuật toán học máy về cơ bản là phần mở rộng của các bước lập mô hình thống kê.

Tò mò trước những điều mới lạ

Một kỹ sư máy học giỏi luôn tò mò về những điều bí ẩn. Thay vì thất vọng về một thí nghiệm thất bại, họ luôn cố gắng tìm hiểu nguyên nhân dẫn đến tình trạng đó.

Các kỹ sư máy học thường phát triển các phương pháp chung để sửa và phân cụm lỗi trong các mô hình máy học. Việc sửa các lỗi riêng lẻ tốn nhiều thời gian và khiến mô hình hoạt động khó khăn hơn được coi là lý do của phương pháp này.

Một kỹ sư máy học cần đạt được sự cân bằng giữa việc cố gắng giải quyết vấn đề và thực tế là mô hình/thử nghiệm có thể thất bại. Do đó, họ có khả năng xác định khi nào nên dừng lại.

Yêu thích quy trình lặp đi lặp lại

Về bản chất, máy học là một công việc lặp đi lặp lại, vì vậy các kỹ sư cần thực sự thích thú với điều này. Một hệ thống máy học được bắt đầu với một mô hình đơn giản, sau đó được lặp đi lặp lại để liên tục cải tiến mô hình đó.

Có tư duy tốt về dữ liệu

Làm việc với dữ liệu là một trong những nhiệm vụ quan trọng của kỹ sư máy học. Do đó, một kỹ sư máy học cần có sự nhạy bén và tư duy dữ liệu tốt, biết cách sàng lọc, xác định các mẫu và sử dụng hợp lý dữ liệu để đưa ra kết luận có ý nghĩa.

Bên cạnh đó, khả năng trực quan hóa dữ liệu cũng rất quan trọng đối với một kỹ sư máy học. Điều này làm cho thông tin được thu thập trở nên dễ hiểu và hiệu quả.

Kỹ năng trong machine learning

Nhà khoa học dữ liệu

Kỹ năng dữ liệu

Kỹ sư máy học dự kiến sẽ có nhiều năng lực giống như Nhà khoa học dữ liệu, bao gồm lập mô hình dữ liệu, thành thạo kỹ thuật với các ngôn ngữ lập trình như Python và Java cũng như hiểu cách đánh giá các thuật toán, toán học và mô hình dự đoán. Sự hiểu biết về xác suất và thống kê cũng sẽ hữu ích.

Kĩ năng kĩ thuật phần mềm

Một số khái niệm khoa học máy tính quan trọng đối với Machine Learning Engineer là các thuật toán (và biết cách viết các thuật toán có thể sắp xếp, trình tối ưu hóa và có thể tìm kiếm), hiểu cấu trúc dữ liệu và có kiến thức về kiến trúc máy tính.

Vì đầu ra điển hình của Machine Learning Engineer là phần mềm, nên họ cũng phải hiểu cách tuân theo các phương pháp hay nhất về kỹ thuật phần mềm, đặc biệt là những phương pháp liên quan đến thiết kế hệ thống, kiểm soát phiên bản, kiểm tra và phân tích yêu cầu.

Kỹ năng học máy

Mặc dù kỹ sư máy học thường được coi là người ngồi ở điểm giao nhau giữa khoa học dữ liệu và công nghệ phần mềm, nhưng có một số năng lực đặc biệt quan trọng đối với công việc Machine Learning.

Nhiều kỹ sư máy học hiện đang được đào tạo về học sâu, kiến trúc mạng thần kinh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và lập trình động.

Kỹ năng mềm cho Machine Learning Engineer

Mặc dù học máy là một tiêu đề kỹ thuật, nhưng các kỹ năng mềm cũng rất quan trọng. Ngay cả khi bạn sở hữu kiến thức hàng đầu về máy học, bạn cũng sẽ yêu cầu các kỹ năng tinh tế về giao tiếp, quản lý thời gian và làm việc nhóm.

Điều quan trọng nữa là các kỹ sư máy học phải cam kết học tập suốt đời. Do các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, học sâu, học máy và khoa học dữ liệu đang thay đổi nhanh chóng như thế nào nên giáo dục thường xuyên là điều cần thiết đối với bất kỳ chuyên gia nào muốn dẫn đầu.

Công cụ trong Machine Learning

Machine Learning Engineer không chỉ phải có kiến thức về cách viết mã và phát triển bằng các ngôn ngữ lập trình như Python, Java và C++, nhiều kỹ sư máy học còn thấy hữu ích khi thành thạo các công cụ và tài nguyên sau:

  • TensorFlow
  • Spark và Hadoop
  • R Programming
  • Apache Kafka
  • MATLAB
  • Google Cloud ML Engine
  • Amazon Machine Learning

Để trở thành một kỹ sư máy học thành công phải làm gì?

Có bằng cử nhân về khoa học máy tính hoặc lĩnh vực liên quan

Học máy là một phần của lĩnh vực khoa học máy tính, vì vậy, điều quan trọng là phải có kiến thức cơ bản về lập trình máy tính, khoa học dữ liệu và toán học. Hầu hết các vị trí kỹ sư máy học đều yêu cầu ứng viên phải có ít nhất bằng cử nhân trong một chuyên ngành liên quan.

Do đó, để bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là một kỹ sư máy học, bạn có thể bắt đầu với chuyên ngành khoa học máy tính hoặc các chuyên ngành liên quan.

Có kinh nghiệm làm việc

Sau khi tốt nghiệp với bằng cử nhân, kỹ sư về khoa học máy tính, hãy bắt đầu xây dựng kinh nghiệm làm việc của bạn trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Thông qua đó, bạn sẽ dần dần tích lũy kinh nghiệm làm việc với máy học và trí tuệ nhân tạo.

Một số vị trí bắt đầu mà bạn có thể thử là: kỹ sư máy tính, nhà khoa học dữ liệu, lập trình viên, kỹ sư phần mềm,...

Nâng cao bằng cấp

Học lên các bậc học cao hơn sẽ giúp bạn học hỏi được nhiều kiến thức quan trọng hơn về ngành học. Đồng thời giúp bạn tạo lợi thế khi ứng tuyển vào vị trí kỹ sư máy học so với các đối thủ khác.

Những công việc tương tự với Machine Learning Engineer

Data Scientist - Nhà khoa học dữ liệu

Vai trò của nhà khoa học dữ liệu nằm ở mối liên hệ giữa công nghệ và kinh doanh. Nhà khoa học dữ liệu phải hiểu những thách thức mà các công ty đang phải đối mặt, sau đó sử dụng phân tích dữ liệu và xử lý dữ liệu để tìm giải pháp và cơ hội.

Công việc của Nhà khoa học dữ liệu là tìm những thông tin chi tiết hữu ích có thể hành động ẩn trong dữ liệu phi cấu trúc và sử dụng dữ liệu đó để thực hiện phân tích dự đoán. Các xu hướng và mô hình mà các nhà khoa học dữ liệu nhận thấy giúp các công ty đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và cuối cùng là tăng doanh thu. Các nhà khoa học dữ liệu cũng được kỳ vọng sẽ trình bày những phát hiện của họ bằng hình ảnh bắt mắt.

Data Analyst - Nhà phân tích dữ liệu

Các nhà phân tích dữ liệu quan tâm đến việc trực quan hóa, tổng hợp và xử lý dữ liệu. Một trong những trách nhiệm hoặc kỹ năng quan trọng nhất của nhà phân tích dữ liệu là tối ưu hóa, trong đó họ tạo và sửa đổi các thuật toán có thể được sử dụng để thu thập thông tin mà không làm hỏng dữ liệu.

Data Engineer - Kỹ sư dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu xây dựng và thử nghiệm hệ sinh thái dữ liệu lớn có thể mở rộng để Nhà khoa học dữ liệu có hệ thống dữ liệu ổn định và được tối ưu hóa để chạy các thuật toán của họ. Công việc của Kỹ sư dữ liệu cũng là cập nhật các hệ thống hiện có bằng các phiên bản nâng cấp của công nghệ hiện tại. Kỹ thuật dữ liệu cũng thường liên quan đến việc xây dựng các thuật toán để cung cấp cho các công ty hoặc khách hàng quyền truy cập dễ dàng hơn vào dữ liệu thô.

AI Engineer - Kỹ sư trí tuệ nhân tạo

Các kỹ sư AI làm việc với các kỹ thuật máy học truyền thống như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và mạng thần kinh để xây dựng các mô hình hỗ trợ cho các ứng dụng AI.

Computer Scientist - Nhà khoa học máy tính

Các nhà khoa học máy tính chủ yếu giải quyết phần mềm và hệ thống phần mềm, bao gồm lý thuyết, thiết kế, phát triển và ứng dụng của chúng.

Software Engineer - Kỹ sư phần mềm

Công nghệ phần mềm là việc sử dụng các nguyên tắc phân tích toán học và khoa học máy tính để thiết kế và phát triển phần mềm máy tính. Các kỹ sư phần mềm phát triển tất cả các loại phần mềm, bao gồm hệ điều hành, trò chơi máy tính, ứng dụng và hệ thống điều khiển mạng.

Hàng ngày, tùy thuộc vào giai đoạn phát triển phần mềm, kỹ sư phần mềm sẽ đảm bảo các chương trình đang hoạt động chạy trơn tru, cập nhật, sửa lỗi và tạo chương trình mới. Công nghệ phần mềm bao gồm nhiều loại công nghệ, từ thiết bị nhà thông minh đến trợ lý ảo.

Tại sao nhiều người muốn trở thành Machine Learning Engineer?

Có tiềm năng thu nhập cao

Xếp hạng Machine Learning Engineer là công việc số 1 của năm 2019 vì lý do chính đáng với mức lương kiếm được trung bình là 148.485 đô la. Một kỹ sư máy học có thể kiếm được tới 200.000 đô la tại một trong những thị trường lớn hơn của Hoa Kỳ.

Nhu cầu về ngành đang cao

Rất nhiều công ty đang chú ý nhiều đến dữ liệu lớn và kết quả là nhu cầu về các chuyên gia dữ liệu trong thị trường việc làm đang cao hơn bao giờ hết. Thậm chí đã có báo cáo về các cuộc chiến tranh giành tài năng AI khi những gã khổng lồ công nghệ đổ xô giành lấy những bộ óc hàng đầu trong ngành.

Một báo cáo gần đây của Robert Half về tương lai của công việc tiết lộ rằng 30% các nhà quản lý Hoa Kỳ được khảo sát cho biết công ty của họ hiện đang sử dụng AI và Machine Learning, và 52% mong đợi sẽ áp dụng các công cụ đó trong vòng 3 đến 5 năm tới. Nói cách khác, không có dấu hiệu nào cho thấy thị trường việc làm béo bở này sẽ sớm biến mất.

Được học hỏi liên tục

Machine Learning là một lĩnh vực tương đối mới. Vẫn còn nhiều giải pháp, công cụ, thuật toán và ứng dụng đang chờ được tạo ra và khám phá. Tương tự như kỹ sư phần mềm, kỹ sư máy học về bản chất phải coi trọng việc học. Và điều cần thiết là sử dụng các khóa học, blog, hướng dẫn và podcast để luôn dẫn đầu trong một lĩnh vực đang thay đổi nhanh chóng.

Được sống ở đỉnh cao công nghệ

Ở vị trí này, bạn sẽ có cơ hội tạo ra sự thay đổi thực sự bằng cách làm việc trên các công nghệ mới nhất và sáng tạo nhất. Nếu bạn thích logic và lập trình, bạn sẽ thích học các ngôn ngữ lập trình mới cho các ứng dụng nâng cao.

Đây cũng là một nghề nghiệp tuyệt vời cho những người quan tâm đến việc tìm kiếm các ứng dụng thực tế cho toán học. Là một Kỹ sư Máy học, bạn có khả năng sử dụng đại số tuyến tính, giải tích, xác suất thống kê trong công việc hàng ngày.

Mang lại sự đa dạng

Nếu bạn là kiểu người hay cảm thấy buồn chán, thì có rất nhiều sự đa dạng đối với sự nghiệp Machine Learning.

Hầu như bất kỳ ngành nào bạn có thể nghĩ đến sẽ được hưởng lợi từ việc đầu tư nhiều tiền, thời gian và nguồn lực hơn vào thông tin chuyên sâu về khai thác dữ liệu, vì vậy bạn có thể chọn làm việc trong bất kỳ ngành nào. bất kỳ ngành nào bạn quan tâm.

Bạn cũng có cơ hội để thực sự tạo ra sự khác biệt. Bạn có thể tham gia một nhóm tạo ra bước đột phá lớn tiếp theo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, an ninh mạng, tiếp thị hoặc ô tô tự lái. Đó là một triển vọng thú vị cho nhiều người.

Trên đây Tanca vừa giúp bạn trả lời câu hỏi Machine Learning Engineer là gì và những vấn đề liên quan. Hy vọng những thông tin này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về nghề nghiệp này, từ đó trau dồi thêm những điểm thiếu sót của bản thân để đạt được những thành công hơn trong tương lai.

Lê Thị Thuỳ Vi
Bài viết mới
Bài viết liên quan