Kỹ Sư AI Tại Việt Nam Có Tiềm Năng Phát Triển Vượt Bậc Với Mức Lương Lý Tưởng 

Ngày đăng: 24/11/2022 | Không có phản hồi

Ngày cập nhật: 21/02/2023

Trí tuệ nhân tạo dường như có tiềm năng vô tận để cải thiện và đơn giản hóa các nhiệm vụ thường được thực hiện bởi con người, bao gồm nhận dạng giọng nói, xử lý hình ảnh, quản lý quy trình kinh doanh và thậm chí cả chẩn đoán bệnh. 

Nếu bạn có thiên hướng kỹ thuật và nền tảng về lập trình phần mềm, bạn có thể muốn trở thành một kỹ sư AI. Vậy cụ thể kỹ sư AI là gì? Làm sao để trở thành kỹ sư AI? Hãy cùng Glints tìm hiểu thông qua bài viết dưới đây!

Kỹ sư AI là gì

Kỹ sư AI hay Kỹ sư trí tuệ nhân tạo là những cá nhân sử dụng AI và Machine Learning để phát triển các ứng dụng và hệ thống có thể giúp các tổ chức tăng hiệu quả, cắt giảm chi phí, tăng lợi nhuận và đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn.

Kỹ thuật AI tập trung vào việc phát triển các công cụ, hệ thống và quy trình cho phép ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thế giới thực. 

Bất kỳ ứng dụng nào mà máy móc bắt chước các chức năng của con người, chẳng hạn như giải quyết vấn đề và học tập, đều có thể được coi là trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán được “đào tạo” bằng dữ liệu, giúp chúng học hỏi và hoạt động tốt hơn.

Bạn có thể đã gặp phải kết quả của kỹ thuật AI khi sử dụng Netflix, Spotify hoặc YouTube, nơi Machine Learning đưa ra các đề xuất tùy chỉnh dựa trên hành vi của bạn. 

Một ví dụ phổ biến khác là trong giao thông vận tải, nơi ô tô tự lái được điều khiển bởi AI và công nghệ máy học. Nó đặc biệt hữu ích trong ngành chăm sóc sức khỏe vì AI có thể cung cấp năng lượng cho robot để thực hiện phẫu thuật và tạo ra các chẩn đoán hình ảnh tự động.

Công việc của một kỹ sư AI

Một kỹ sư AI xây dựng các mô hình AI bằng cách sử dụng các thuật toán máy học và mạng thần kinh học sâu để rút ra những hiểu biết sâu sắc về doanh nghiệp, có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh ảnh hưởng đến toàn bộ tổ chức. Những kỹ sư này cũng tạo ra AI yếu hoặc mạnh, tùy thuộc vào mục tiêu mà họ muốn đạt được.

Các kỹ sư AI có hiểu biết sâu sắc về lập trình, công nghệ phần mềm và khoa học dữ liệu. Họ sử dụng các công cụ và kỹ thuật khác nhau để có thể xử lý dữ liệu, cũng như phát triển và bảo trì các hệ thống AI.

Các kỹ sư AI xây dựng các loại ứng dụng AI khác nhau, chẳng hạn như quảng cáo theo ngữ cảnh dựa trên phân tích tình cảm, nhận dạng hoặc nhận thức trực quan và dịch ngôn ngữ.

Sự khác biệt giữa AI và Machine Learning

Machine Learning và AI thường được gộp chung trong cùng một định nghĩa, nhưng chúng không nhất thiết phải giống nhau. 

Trí tuệ nhân tạo có thể được mô tả là khi máy móc thực hiện các nhiệm vụ theo cách thông minh dựa trên các quy tắc đã đặt ra để giải quyết các vấn đề nhất định. Trí tuệ nhân tạo ra quyết định, học hỏi và giải quyết vấn đề giống với cách thực hiện của con người.

Mặt khác, Machine Learning là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo. Đó là khi chúng ta cung cấp dữ liệu cho máy và để chúng tự học từ dữ liệu đó mà không được lập trình rõ ràng. 

Các mô hình máy học học hỏi từ dữ liệu và cố gắng cải thiện các dự đoán của nó theo thời gian. Vì vậy, Machine Learning là một tập hợp con của AI nhưng không phải tất cả AI đều là Machine Learning. AI là một lĩnh vực rộng lớn hơn khá nhiều.

Đọc thêm: AI Marketing Là Gì? Lợi Ích Không Tưởng Của AI Trong Marketing

Các kỹ năng bắt buộc của một kỹ sư AI

Để trở thành một kỹ sư AI, bạn sẽ cần sở hữu các kỹ năng kỹ thuật sau:

• Kỹ năng lập trình – Bạn cần thành thạo các ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng như Python, C# hoặc C++ để trở thành kỹ sư AI.
• Hiểu biết về các framework như Keras và Tensorflow để xây dựng các giải pháp AI
• Khả năng xây dựng các mô hình Deep Learning bằng cách sử dụng mạng thần kinh — quen thuộc với CNN và RNN
• Quen thuộc với các nền tảng đám mây như Google Cloud, Amazon AWS hoặc Microsoft Azure — Bạn sẽ có thể triển khai và mở rộng mô hình bằng các nền tảng này.
• Hiểu biết về các phương pháp phát triển phần mềm như Agile hoặc Scrum
• Có kinh nghiệm với điện toán đám mây
• Kiến thức về khoa học dữ liệu, sắp xếp dữ liệu và Big Data

Với các kỹ năng kỹ thuật trên, bạn sẽ có thể xây dựng và triển khai các giải pháp AI. Tuy nhiên, để làm việc với các nhóm đa chức năng trong các tổ chức với tư cách là kỹ sư trí tuệ nhân tạo, các kỹ năng mềm cần thiết bao gồm:

• Kỹ năng giao tiếp tốt — Bạn cần có khả năng giao tiếp tốt để trình bày những hiểu biết sâu sắc về doanh nghiệp dựa trên các mô hình Machine Learning mà mình xây dựng.
• Khả năng khớp yêu cầu kinh doanh với sản phẩm cuối cùng — Các ứng dụng AI mà bạn xây dựng cần phải có giá trị kinh doanh. Bạn phải có khả năng ràng buộc các yêu cầu kinh doanh của công ty với các mô hình mà bạn xây dựng và đảm bảo rằng các mô hình của bạn tạo ra doanh thu cho công ty.
• Khả năng làm việc theo nhóm — Là một kỹ sư AI, các thành viên trong nhóm của bạn sẽ đến từ những nền tảng rất khác nhau. Một số người trong số họ có thể là kỹ sư phần mềm và một số người trong số họ có thể giỏi hơn trong việc xây dựng các mô hình máy học. Bạn nên có khả năng làm việc với những người từ các nền tảng khác nhau này để tạo ra một sản phẩm cuối cùng có thể mở rộng.

Lộ trình trở thành kỹ sư AI chuyên nghiệp

Bắt đầu với kiến thức cơ bản

Đầu tiên, bạn sẽ cần xây dựng các kỹ năng kỹ thuật của mình, bao gồm kiến ​​thức về các công cụ mà các kỹ sư AI thường sử dụng.

• Lập trình: Bạn sẽ muốn học các ngôn ngữ lập trình như Python, R, Java và C++ để có thể xây dựng và triển khai các mô hình.
• Xác suất, thống kê và đại số tuyến tính: Chúng cần thiết để triển khai các mô hình học máy và AI khác nhau.
• Công nghệ dữ liệu lớn: Các kỹ sư AI làm việc với lượng dữ liệu lớn, vì vậy bạn sẽ cần phải biết Apache Spark, Hadoop và MongoDB để quản lý tất cả.
• Các thuật toán và framework: Bạn cần phải hiểu các thuật toán học máy như hồi quy tuyến tính và Naive Bayes, cũng như các thuật toán Deep Learning như mạng thần kinh tái phát và mạng đối nghịch tổng quát, đồng thời có thể triển khai chúng bằng một framework cụ thể. Các framework AI phổ biến bao gồm Theano, TensorFlow, Caffe, Keras và PyTorch.

Bạn có thể học những kỹ năng này thông qua các khóa học trực tuyến hoặc các bootcamp được thiết kế đặc biệt để giúp bạn bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Làm quen với AI

Không có công thức chung nào để học AI. Thay vào đó, bạn có thể học từ nhiều nguồn khác nhau. Sau đây là một số cách giúp bạn có được kiến thức chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo.

• Bạn có thể tìm hiểu kiến thức cơ bản về AI nếu bạn có nó như một môn học trong chương trình giảng dạy khoa học máy tính
• Một cách khác để tìm hiểu cả khái niệm lý thuyết và thực tiễn về AI là đăng ký các khóa học online nâng cao về trí tuệ nhân tạo
• Đọc các tài liệu nghiên cứu hoặc blog về AI
• Tham dự các hội thảo, hội nghị hoặc bootcamp về AI
• Luôn cập nhật những xu hướng phát triển AI mới nhất trong lĩnh vực này
• Tình nguyện cho các dự án AI với người cố vấn cụ thể
• Thực tập cho các công ty khởi nghiệp AI
• Nghe podcast về AI hoặc xem video thông tin về AI
• Bạn cũng có thể đọc hoặc nghe các cuộc phỏng vấn với các chuyên gia AI

Thực hiện các dự án nhỏ

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng. Chỉ kiến thức lý thuyết về kỹ thuật AI sẽ không đủ. Các công ty thích những ứng viên có kinh nghiệm thực tế trước đó về kỹ thuật AI. Do đó, để trở thành một kỹ sư AI trong một công ty hay startup, điều cốt yếu là phải có kiến thức thực tế.

Bạn có thể có được kinh nghiệm thực tế bằng cách làm việc trong các dự án AI nhỏ lẻ, chẳng hạn như các khóa học trực tuyến cung cấp đào tạo thực tế.

Đọc thêm: Phòng R&D Là Gì? Công Việc Và Thu Nhập Của Nhân Viên R&D

Ứng tuyển 

Cuối cùng, đã đến lúc bạn nộp đơn xin việc kỹ sư AI. Bạn có thể tìm việc trên Glints hoặc LinkedIn.

Tuy nhiên, ứng tuyển ngẫu nhiên vào các công việc kỹ thuật AI trên các nền tảng trực tuyến có thể không phải là cách tiếp cận phù hợp. Một trong những cách tốt nhất để có được công việc kỹ sư AI là gửi email trực tiếp cho các công ty công nghệ. 

Ngoài ra, bạn cũng có thể tận dụng mạng lưới chuyên nghiệp của mình để nhận các đề xuất công việc. Trí tuệ nhân tạo đang cách mạng hóa thế giới. Thị trường AI sẽ phát triển vượt bậc trong vài năm tới và các công ty sẽ cố gắng hết sức để tận dụng tốt nhất cơ hội này. 

Sẽ có một nhu cầu rất lớn đối với các chuyên gia AI có kinh nghiệm và tay nghề cao, với các công ty đang tuyển dụng rầm rộ.

Bây giờ là thời điểm tốt nhất để bắt đầu sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực AI bằng cách đạt được kiến ​​thức và kỹ năng liên quan.

Đọc thêm: Bootcamp Là Gì?

Cơ hội việc làm và mức lương của kỹ sư AI tại Việt Nam

Kỹ thuật AI là một lĩnh vực chuyên biệt có triển vọng tăng trưởng việc làm và có xu hướng trả lương cao. Theo Glassdoor, mức lương cơ bản trung bình cho một kỹ sư AI tại Mỹ là $101,991. Mức tăng trưởng việc làm dự kiến là 22% từ năm 2020 đến năm 2030, nhanh hơn nhiều so với mức trung bình của tất cả các ngành nghề.

Các kỹ sư AI thường làm việc cho các công ty công nghệ như Google, IBM và Meta, cùng những công ty khác, giúp họ cải thiện sản phẩm, phần mềm, hoạt động và phân phối của mình. Hơn nữa, họ cũng có thể được tuyển dụng trong chính phủ và các cơ sở nghiên cứu hoạt động để cải thiện các dịch vụ công cộng.

Tăng trưởng tuyển dụng cho các chuyên gia trí tuệ nhân tạo, bao gồm cả kỹ sư, đã tăng 74% hàng năm trong bốn năm qua, theo báo cáo Việc làm mới nổi năm 2020 của LinkedIn. Tại Việt Nam, kỹ sư AI cũng là một nghề hot với mức lương cực “khủng”. Thu nhập lên đến 500 triệu đồng/năm là hoàn toàn có thể nếu bạn là một kỹ sư AI lành nghề.

Kết luận 

Vậy là Glints đã cùng bạn tìm hiểu kỹ sư AI là gì cũng như lộ trình trở thành kỹ sư AI với mức lương khủng. 

Hy vọng bài viết trên sẽ giúp bạn có những bước tiến mới trong quá trình định hướng nghề nghiệp của bản thân. 

Nếu có hứng thú với chủ đề công nghệ, hãy cùng đón đọc thêm nhiều bài viết hữu ích khác đến từ Glints, bạn nhé!