Dari bacaan Tips Berkarir di Era Kecerdasan Buatan: Menjadi Pemain Utama dalam Perkembangan Teknologi AI, ada beberapa profesi yang bisa menjadikan kamu sukses serta pemain utama dalam era digital ini. Salah satunya adalah karir menjanjikan sebagai seorang Machine Learning Engineer.
Machine Learning Engineer telah menjadi salah satu profesi dengan bayaran tertinggi dan punya peran vital dalam penentuan arah sebuah bisnis. Pada laporan situs SPGlobal tahun 2021, profesi ini berhasil menduduki urutan kedua. Bidang pekerjaan kecerdasan buatan sudah mengalami lonjakan hampir 75 persen selama 4 tahun terakhir sehingga bagi kamu yang mengalami krisis menentukan arah karir dan bingung soal masa depan, tak ada salahnya untuk kamu mengejar pekerjaan yang berhubungan dengan machine learning. Terlebih lagi, jika kamu suka dengan hitungan serta punya hobi otak-atik sistem komputerisasi.
Penasaran dengan tugas seorang machine learning engineer? Simak postingan artikel ini sampai habis yuk!
Pengertian Machine Learning & Proses di Baliknya
Machine Learning sendiri adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data yang diberikan, tanpa perlu pemrograman yang eksplisit atau terstruktur. Pada dasarnya, program machine learning ini harus “dilatih” terlebih dahulu sebelum dapat digunakan sesuai dengan tujuannya. Pelatihan ini merupakan proses di mana mesin belajar.
Pada pemrograman ini, digunakan algoritma yang menggunakan data pelatihan yang diberikan oleh seorang machine learning engineer sehingga dapat menghasilkan model yang lebih akurat berdasarkan data tersebut.
Setelah dilatih, ketika model machine learning diberikan data dari dunia nyata, model tersebut akan menghasilkan output atau prediksi. Misalnya, dengan algoritma prediktif, model prediktif akan dibuat. Ketika model prediktif ini diberikan data, model tersebut nanti akan memberikan prediksi berdasarkan data yang telah dilatih sebelumnya. Contoh hasil machine learning kecerdasan buatan yang sukses adalah ChatGPT.
Perbedaannya dengan pemrograman tradisional adalah, dalam machine learning, kita memberikan data ke mesin dan berdasarkan data masukan sebelumnya, mesin tersebut kemudian mengembangkan logika atau pola berdasarkan keluaran yang diinginkan. Dengan kata lain, mesin belajar tanpa kita terlibat secara langsung dalam prosesnya.
Tugas Machine Learning Engineer dan Tanggung Jawabnya
Seorang Machine Learning Engineer memiliki peran penting pada tim mereka, yaitu tim data science. Tugas mereka meliputi penelitian, pengembangan, desain kecerdasan buatan hingga bertanggung jawab untuk pembelajaran mesin, serta pemeliharaan dan peningkatan sistem kecerdasan buatan yang sudah ada.
Sebagai bagian dari tim data science, ML Engineer juga berperan sebagai komunikator penting antar anggota tim. Mereka sering bekerja langsung dengan para data scientist untuk mengembangkan model, membangun sistem hingga berkolaborasi dengan orang-orang yang menjalankannya.
Walaupun tanggung jawab pekerjaan seorang ML Engineer dapat bervariasi tergantung pada kebutuhan bisnis, pada dasarnya mereka bertanggung jawab untuk:
- Mengimplementasikan algoritma pembelajaran mesin
- Melakukan eksperimen dan pengujian sistem kecerdasan buatan
- Merancang dan mengembangkan sistem pembelajaran mesin
- Melakukan analisis statistik
Prospek Karir dan Potensi Perusahaan yang Membutuhkan ML Engineer
Sampai di sini, kamu tentu bertanya, tugas serta proses machine learning begitu kompleks. Apakah seorang machine learning engineer memiliki prospek kerja yang menjanjikan? Jawabannya iya. Dilansir dari Glassdoor, gaji machine learning engineer di Indonesia bisa berkisar dari rentang 10-26 juta per bulan, tergantung industri yang dikerjakan. Untuk entry level sendiri, kisaran dari 8-10 juta.
Profesi ini di Amerika Serikat lebih menggiurkan lagi, bisa hingga $120.000-160.000 per tahun, atau sekitar 150-200 juta setiap bulannya.
Wah, dengan berkarir disini mendapat gaji diatas UMR dan dua digit sudah bukan angan-angan belaka bukan?
Bicara soal gaji, tentu ada beberapa industri yang sangat membutuhkan tenaga ahli dalam bidang ini. Beberapa perusahaan/industri yang sering mencari Machine Learning Engineer antara lain:
- Perusahaan Teknologi
- Start-up Teknologi
- Perusahaan E-commerce
- Perusahaan Keuangan
- Perusahaan Kesehatan
Tidak terbatas pada kelima industri/perusahaan diatas, seiring berkembang zaman, tentu akan semakin banyak perusahaan di berbagai sektor yang membutuhkan Machine Learning Engineer untuk menerapkan kecerdasan buatan dalam berbagai aspek bisnis mereka.
Cara Menjadi Seorang Machine Learning Engineer yang Sukses
Langkah 1: Menempuh Pendidikan Tinggi dan Meraih Gelar Sarjana
Langkah 2 : Mengikuti kelas-kelas yang membantu memperoleh keterampilan yang diperlukan untuk machine learning
Langkah 3: Belajar bahasa pemrograman, seperti Python, Java, R, yang sudah mendapat peringkat teratas dari laporan IBM sebagai bahasa untuk para machine learning engineer.
Langkah 4: Dapatkan beberapa pengalaman praktis, baik praktek dengan project nyata, pekerjaan, magang sehingga dapat membangun portfolio yang kuat
Langkah 5: Membaca buku tentang machine learning
Langkah 6: Ikuti Kursus Sertifikasi
Langkah 7 : Punya Pilihan Karir Awal yang Linear
Langkah 8 : Raih Gelar Master dan/atau Ph.D
Langkah 9: Jalur Karir Pascasarjana, menjadi freelancer dan mengajar atau memiliki jabatan fakultas di universitas tertentu
Langkah 10: Jangan Pernah Berhenti Belajar
Skill yang Dibutuhkan Seorang Machine Learning Engineer
Mempelajari dari pengertian machine learning hingga cara sukses menjadi seorang machine learning, tentu tak boleh melewatkan kompetensi dasar yang perlu dimiliki untuk meniti karir di bidang ini. Beberapa kompetensi dasar yang harus dimiliki seorang Machine Learning Engineer adalah sebagai berikut:
1. Memahami Bahasa Pemrograman
Selain bahasa yang dibahas di cara menjadi seorang ML engineer. Beberapa bahasa yang dapat dipelajari seperti C++, C, Javascript, Scala, dan Julia akan menjadi poin tambah untukmu.
2. Memahami Ilmu Probabilitas dan Statistik serta Visualisasi Data
Selain ilmu statistik, ML engineer harus memiliki pemahaman yang baik mengenai distribusi, metode analisis seperti ANOVA, dan juga pengujian hipotesis.
3. Mempelajari dan Memahami Matematika
Pintar dalam matematika menjadi salah satu kemampuan yang dibutuhkan karena pekerjaan ini erat dengan dasar matematika hingga cabang ilmunya, seperti aljabar, aljabar linear, kalkulus, probabilitas, dan statistik yang sudah dijelaskan di poin sebelumnya.
4. Menguasai Ilmu Komputer dan Pemrograman
Mencakup penguasaan struktur data, komputasi, algoritma, arsitektur komputer dan sebagainya.
5. Memahami Software Engineering dan Desain Sistem
Skill satu ini berguna untuk mendukung dalam keseharian pekerjaan ML Engineer yang perlu merancang software yang nantinya akan dipakai oleh masyarakat luas.
6. Menguasai Penerapan Algoritma Machine Learning dan Library
Implementasi algoritma akan dapat diakses melalui library, package dan juga API sehingga penting bagi seorang ML Engineer untuk dapat menguasai penerapan algoritma dalam library. Guna menghasilkan pemilihan model yang tepat serta bisa menyusun prosedur sesuai dengan data.
Contoh Penerapan Machine Learning
Belajar sampai ke tahap ini, mungkin kamu masih bingung, selain Chat GPT sebenarnya bagaimana pengaplikasian machine learning dalam bisnis maupun dalam hal-hal yang sering kita lakukan sehari-hari. Berikut ini beberapa contoh yang membuat mengenal machine learning semakin dekat!
- Google Search Auto-Suggest
- Fitur Rekomendasi
- Chatbot
- Iklan Digital
- Speech to Text
Nah, setelah membaca panduan selengkap ini dari KarirLab, bagaimana tanggapanmu soal profesi sebagai machine learning engineer ini? Memang keseluruhan karir ML Engineer begitu menjanjikan, terutama bagi orang-orang yang ingin atau sedang belajar di bidang teknologi informasi, maupun yang ingin beralih ke bidang ini.
Tentu, prospek dan gaji yang menjanjikan juga datang tanggung jawab serta tugas harian yang rumit. Itu tak menjadi masalah, jika kamu siap untuk terus beradaptasi dengan trend yang terus berkembang dan memiliki kemampuan berpikir kritis ataupun berpikir kreatif untuk terus mengembangkan inovasi. Mari terus belajar dengan artikel dari KarirLab!