Mengenal Profesi Machine Learning Engineer

Seiring pesatnya perkembangan teknologi, orang mulai berbicara mengenai Artificial Intelligence dan Machine Learning. Namun, ada beberapa orang yang masih belum begitu paham mengenai 2 hal ini. Mereka hanya mengetahui konsep dasar AI dan Machine Learning secara umum yaitu program atau robot yang mampu melakukan tindakan atau mengambil pekerjaan manusia. Bahkan dalam dunia pekerjaan, posisi Machine Learning Engineer dianggap pekerjaan yang lebih potensial dan mulai diminati banyak orang.

Untuk kamu yang sedang belajar programming atau belajar coding, dan tertarik dengan bidang Machine Learning, kamu bisa bekerja sebagai Machine Learning Engineer.

Pengertian Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineer adalah orang di bidang TI yang berfokus pada penelitian, pembuatan, dan perancangan sistem kecerdasan buatan (AI) yang berjalan sendiri untuk mengotomatiskan model prediktif. Seorang Machine Learning Engineer merancang dan membuat algoritme AI yang mampu mempelajari dan membuat prediksi yang mendefinisikan Machine Learning.

Machine Learning Engineer biasanya bekerja sebagai bagian dari tim ilmu data yang lebih besar dan akan berkomunikasi dengan ilmuwan data, administrator, analis data, insinyur data, dan arsitek data. Mereka juga dapat berkomunikasi dengan orang-orang di luar tim mereka, seperti dengan tim TI, pengembangan perangkat lunak, dan penjualan atau pengembangan web, bergantung pada ukuran organisasi.

Seorang Machine Learning juga bertindak sebagai jembatan antara ilmuwan data yang berfokus pada pekerjaan statistik dan pembuatan model serta konstruksi pembelajaran mesin dan sistem AI.

Prospek Karir Machine Learning Engineer

Saat ini banyak orang yang berminat memiliki pekerjaan sebagai Machine Learning Engineer daripada lima tahun yang lalu. Diharapkan pada tahun 2020, mampu menyediakan 78.000 lowongan pekerjaan di bidang Machine Learning. Data statistik menunjukkan bahwa paten ML mengalami pertumbuhan pada tingkat CAGR sebesar 34% mulai dari 2013 – 2017. Rata-rata gaji Machine Learning Engineer di AS ialah sebesar $ 145.000 per tahun. Sedangkan, Machine Learning Engineer pada entry-level akan menerima gaji tahunan sebesar $ 107.000.

Tugas dan Tanggung Jawab Machine Learning Engineer

Jika tertarik dengen profesi ini, kamu harus terbiasa berhadapan dengan Big Data atau data dalam jumlah besar dalam pekerjaan sehari-hari. Tugas profesi ini adalah mengubah data-data tersebut menjadi sebuah model untuk suatu output yang diinginkan. Selain itu, Machine Learning Engineer juga bertanggung jawab mengubah model sains data teoretis menjadi model level produksi.

Bahkan, tak jarang profesi ini juga berperan dalam perancangan program untuk mengendalikan robot dan komputer.Pada dasarnya tugasnya akan selalu meliputi pembuatan algoritma untuk proses pembelajaran mesin.Algoritma ini akan dipahami oleh mesin dan dipelajari polanya sehingga ia mampu belajar secara mandiri untuk membuat sebuah keputusan yang tepat.

Berikut beberapa tanggung jawab yang harus dimiliki oleh Machine Learning Engineer :

1. Paham dasar-dasar Ilmu Komputer dan cara menggunakannya. Ilmu tersebut berupa struktur data, algoritma, komputabilitas dan kompleksitas, serta arsitektur komputer.

2. Menguasai matematika terutama dalam hal perhitungan dan paham dalam menentukan algoritma mana saja yang sesuai dan cocok untuk suatu research.

3. Mampu bekerja sama dengan Data Engineer lainnya untuk membentuk data dan memodelkannya.

4. Menerapkan algoritma untuk pemodelan statistik.

5. Menggunakan pemodelan data dan strategi evaluasi guna untuk menemukan pola dan memprediksi hal tertentu.

6. Menganalisis big data secara kompleks guna untuk mengekstrak wawasan, dan mampu menentukan teknik mana saja yang sesuai.

Cara menjadi Machine Learning Engineer

Berikut merupakan langkah terbaik menjadi Machine Learning Engineer :

1. Pertama-tama, kamu harus sudah menjadi insinyur perangkat lunak, atau paling tidak memiliki konsep dan keterampilan untuk posisi yang sudah dikunci. Mari bersikap realistis di sini, kamu tidak bisa begitu saja memasuki dunia insinyur pembelajaran mesin tanpa semacam latar belakang komputer. Insinyur perangkat lunak adalah caranya.

2. Memperoleh keterampilan yang diperlukan untuk pembelajaran mesin, yaitu:

• Rekayasa perangkat lunak dan desain sistem. Ada aspek rekayasa perangkat lunak yang ikut berperan lagi. Insinyur mesin perlu memahami bagaimana semua bagian bekerja bersama dan berkomunikasi satu sama lain, serta membangun antarmuka untuk karya Anda yang dapat digunakan orang lain. Desain sistem dan praktik terbaik rekayasa perangkat lunak mencakup persyaratan ini (yang mencakup analisis persyaratan, desain sistem, modularitas, kontrol versi, pengujian, dan dokumentasi).
• Dasar-dasar ilmu komputer dan pemrograman. Ini mencakup struktur data (misalnya tumpukan, antrian, susunan multi-dimensi, pohon, grafik), komputabilitas dan kerumitan (misalnya P vs. NP, masalah NP-lengkap, notasi O-besar, algoritma perkiraan), algoritma (mis. Pencarian, pengurutan , optimisasi, pemrograman dinamis), dan akhirnya, arsitektur komputer (mis. memori, cache, bandwidth, deadlock, pemrosesan terdistribusi).
• Probabilitas dan statistik. Insinyur pembelajaran mesin harus memiliki pemahaman tentang karakterisasi formal probabilitas, termasuk probabilitas bersyarat, aturan Bayes, kemungkinan, kemandirian, serta teknik yang diperoleh darinya (mis. Bayes Nets, Proses Pengambilan Keputusan Markov, Model Markov Tersembunyi). Insinyur juga membutuhkan pemahaman yang baik tentang ukuran statistik, distribusi, dan metode analisis.
• Pemodelan dan evaluasi data. Insinyur pembelajaran mesin juga perlu menemukan pola dalam data, memprediksi sifat instance yang tidak terlihat sebelumnya dan menentukan akurasi atau ukuran kesalahan yang tepat.
• Menerapkan algoritma dan perpustakaan pembelajaran mesin. Akhirnya, insinyur pembelajaran mesin perlu memahami implementasi standar algoritma pembelajaran mesin. Ini dapat diakses melalui perpustakaan, paket, dan API. Insinyur perlu tahu cara memilih model yang tepat serta memilih prosedur pembelajaran agar sesuai dengan data. Untuk menyelesaikannya, para insinyur perlu memahami bagaimana hiper-parameter memengaruhi pembelajaran.
• Keterampilan komunikasi yang baik. Seorang insinyur pembelajaran mesin yang efektif akan mendapati dirinya bekerja baik dalam tim atau dengan tim dari departemen lain. Karena pembelajaran mesin sangat bergantung pada kecerdasan buatan, seorang insinyur ML yang baik akan bekerja dengan baik dengan para ahli khusus tersebut.

3. Anda perlu belajar bahasa pemrograman. Laporan IBM memberi peringkat Python, Java, dan R sebagai bahasa teratas untuk insinyur pembelajaran mesin diikuti oleh C ++, C, JavaScript, Scala, dan Julia.

4. Dapatkan beberapa pengalaman praktis. Jika perusahaan / organisasi Anda sudah memiliki grup pembelajaran mesin, lakukan beberapa proyek kecil dan aklimasikan ke lapangan. Tidak ada yang mengalahkan pengalaman langsung!

5. Baca tentang pembelajaran mesin. Ada banyak artikel, video, dan podcast di luar sana yang membahas pembelajaran mesin dan dapat membantu mempertajam keterampilan Anda. Jika Anda ingin memulai dengan mudah, lihat artikel ini tentang pertanyaan wawancara pembelajaran mesin dan yang ini tentang keterampilan apa yang Anda butuhkan untuk menguasai mesin dan pembelajaran mendalam.

6. Ikuti kursus sertifikasi.