Gaji Insinyur Pembelajaran Dalam di India pada tahun 2022 [Untuk Freshers & Berpengalaman]

Deep Learning (DL) adalah sub-cabang dari Machine Learning yang berfokus pada satu hal – untuk merancang dan mengembangkan mesin pintar yang dapat belajar melalui pengalaman dan contoh melalui metode coba-coba. Jaringan Syaraf Tiruan yang terinspirasi oleh struktur syaraf otak manusia membentuk inti dari Deep Learning.

Sama seperti neuron di otak manusia yang dapat mengirim dan menerima sinyal untuk memproses informasi dan melakukan tugas, JST juga berfungsi dengan cara yang sama. Jaringan saraf terdiri dari beberapa lapisan yang selanjutnya berisi banyak node yang mengirim dan menerima sinyal dari satu lapisan ke lapisan lain untuk pemrosesan data.

Meskipun model Deep Learning diberi makan dengan data untuk melatih mereka, pada akhirnya, mereka dapat melakukan tugas seperti manusia dengan belajar melalui pengalaman. Algoritme pembelajaran mendalam yang menjalankan model lanjutan ini belajar melakukan tugas klasifikasi langsung dari input gambar, teks, atau suara.

Ketika dilatih dengan benar, kinerja dan akurasi mereka sering kali dapat melebihi manusia. Mobil otonom, mesin rekomendasi yang digunakan oleh platform online (Amazon dan Netflix), asisten virtual (Siri, Alexa, Cortana), Pengenalan Virtual, adalah beberapa aplikasi Deep Learning terbesar. Pelajari lebih lanjut tentang aplikasi pembelajaran mendalam di dunia nyata.

Siapa Insinyur Pembelajaran Dalam?

Insinyur Pembelajaran Dalam adalah pakar dalam pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam. Tanggung jawab utama mereka adalah menggunakan platform dan algoritma DL untuk melakukan tugas-tugas tertentu untuk mencapai tujuan yang lebih besar – Kecerdasan Buatan.

Deep Learning Engineers melatih model DL dengan kumpulan data yang besar dan kompleks untuk mengembangkan sistem cerdas yang dapat meniru fungsi otak dan melakukan tugas yang memerlukan kognisi (tetapi tanpa atau minimal campur tangan manusia). Untuk mencapai tujuan ini, mereka memanfaatkan kekuatan jaringan saraf.

Baca: Ide Proyek Pembelajaran Mendalam untuk Pemula

Deep Learning Engineers mengembangkan sistem yang dapat mentransfer data secara efisien dan juga menulis/mengimplementasikan kode pemrograman yang kompleks untuk mengarahkan bagian-bagian jaringan saraf agar beroperasi sesuai dengan tugas yang ada. Model Deep Learning yang dibuat oleh Deep Learning Engineers digunakan di banyak aplikasi dunia nyata, termasuk pemrosesan bahasa alami, klasifikasi gambar, pengenalan gambar/ucapan, Pengenalan wajah, deteksi penipuan, perkiraan pasar, analisis citra medis, dan banyak lagi.

Sementara Insinyur Pembelajaran Dalam harus memiliki dasar yang kuat dalam dasar-dasar Pembelajaran Mesin, termasuk Matematika dan Statistik, mereka juga harus berpengalaman dalam penambangan data, analitik prediktif, dan analisis data eksplorasi.

Tanggung Jawab Insinyur Pembelajaran Dalam

• Untuk memiliki pemahaman yang mendalam tentang dasar-dasar Ilmu Komputer – struktur data, algoritma, komputabilitas dan kompleksitas, dan arsitektur komputer.
• Untuk menggunakan rumus dan teknik matematika untuk melakukan perhitungan yang kompleks dan merancang algoritma tingkat lanjut.
• Untuk menjadi berpengalaman dalam Pembelajaran Mesin dan algoritma ML/DL.
• Untuk memperluas pustaka dan kerangka kerja ML/DL yang ada
• Untuk mengembangkan algoritma berdasarkan prosedur pemodelan statistik.
• Untuk membangun dan memelihara solusi ML/DL yang skalabel dalam produksi.
• Untuk menganalisis kumpulan data yang besar dan kompleks untuk mengekstrak wawasan.
• Untuk melatih dan melatih kembali sistem ML/DL jika diperlukan.
• Agar terbiasa dengan berbagai algoritma dan pustaka ML/DL – mereka harus tahu bagaimana dan kapan menggunakannya.
• Untuk mengelola infrastruktur dan jalur pipa data yang diperlukan untuk mengambil kode dari pengembangan hingga tahap produksi.
• Untuk berkolaborasi dengan Insinyur Data untuk merancang dan mengembangkan data dan model pipa.
• Untuk mendemonstrasikan pemahaman ujung-ke-ujung tentang aplikasi ML/DL (termasuk, namun tidak terbatas pada, algoritme, pustaka, dan kerangka kerja ML dan DL).
• Untuk berkolaborasi dengan pemangku kepentingan proyek untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi masalah bisnis, memperjelas persyaratan, dan menentukan ruang lingkup resolusi yang diperlukan.
• Untuk memberikan dukungan kepada ML Engineers/Data Engineers dalam menerapkan teknik ML dan DL yang benar dalam suatu produk.

Keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi Insinyur Pembelajaran Dalam

Seorang Insinyur Pembelajaran Dalam harus memiliki:

• Keterampilan matematika dan statistik yang luar biasa untuk melakukan perhitungan yang kompleks.
• Pemahaman mendalam tentang struktur data, pemodelan data, dan arsitektur perangkat lunak.
• Kemampuan untuk bekerja dengan berbagai kerangka kerja dan pustaka ML dan DL seperti TensorFlow, Keras, Caffe, PyTorch, DeepLearning4J, Theano, dll.
• Kemampuan untuk menulis kode yang tepat dan efisien dalam Python, Java, dan R.
• Keterampilan komunikasi tertulis dan verbal yang sangat baik.
• Keterampilan analitis dan pemecahan masalah yang sangat baik.
• Pikiran kreatif dengan perhatian terhadap detail.

Baca juga: Gaji Data Scientist di India

Bagaimana menjadi Insinyur Pembelajaran Dalam?

Karena seseorang tidak dapat langsung menjadi Insinyur Pembelajaran Dalam, Anda harus memulai perjalanan Pembelajaran Mendalam Anda dari dasar – baik dengan memulai sebagai Insinyur Perangkat Lunak, atau Insinyur Data, atau Insinyur ML. Semua peran pekerjaan ini memiliki dasar yang sama – Matematika, Statistik, Probabilitas, dan tentu saja, pemrograman.

Karier di Deep Learning menuntut Anda untuk memahami konsep Machine Learning dengan baik, termasuk teknik pembelajaran terawasi dan tidak terawasi. Ada banyak sumber belajar online untuk membantu Anda menguasai bagian teoretis ML dan DL.

Juga, seperti yang kami sebutkan sebelumnya, sangat penting untuk membiasakan diri dan menguasai berbagai pustaka dan kerangka kerja ML/DL untuk pembuatan model. Dan karena sebagian besar perpustakaan dan kerangka kerja populer berbasis Python, Anda harus mahir dalam bahasa pemrograman Python.

Setelah Anda menguasai dasar-dasar ini dengan benar, Anda harus mulai menerapkan pengetahuan teoretis Anda ke dalam eksperimen praktis. Anda dapat melakukan ini dengan mengambil proyek ML/DL kecil – Kaggle adalah salah satu platform terbaik untuk menemukan proyek yang menyenangkan dan menantang. Cobalah untuk bekerja pada model ML yang mencakup regresi logistik, pengelompokan K-means, mesin vektor dukungan, dan algoritme canggih lainnya.

Deep Learning adalah campuran dari berbagai hal seperti pelatihan model, logika bisnis pengkodean, fungsionalitas desain, pengujian unit, pengoptimalan model, dan banyak lagi. Oleh karena itu, sebelum Anda dapat menguasai Deep Learning, Anda harus mempelajari elemen lainnya, termasuk pemrograman, penambangan data, analisis prediktif, pustaka/kerangka ML, dan sebagainya.

Jadi, seperti yang Anda lihat, jalur untuk menjadi Deep Learning Engineer tidak langsung. Namun, perjalanan menuju ke sana bisa sangat mengasyikkan, mengingat Machine Learning dan Deep Learning sama-sama merupakan bidang studi yang mengasyikkan. Baik ML maupun DL adalah teknologi yang berkembang, dan karenanya, meningkatkan keterampilan dan terus memperbarui diri Anda dengan kemajuan terbaru di bidangnya adalah tanda dari Insinyur Pembelajaran Dalam yang sejati.

Gaji Insinyur Pembelajaran Mendalam

Gaji Deep Learning Engineer di India ditentukan oleh beberapa faktor seperti kualifikasi pendidikan kandidat, keahlian, pengalaman kerja, dan juga ukuran dan reputasi perusahaan, lokasi, dan peran pekerjaan yang ditawarkan. Biasanya, gaji peran pekerjaan Machine Learning di India tetap jauh di atas rata-rata pasar.

Pembayaran awal untuk Deep Learning Engineers di India dapat berkisar antara Rs. 3 – 15 LPA. Tentu saja, individu yang berada pada skala gaji yang lebih tinggi memiliki kualifikasi lanjutan, atau memiliki pengalaman kerja sebelumnya, atau mungkin bekerja untuk pemain top di industri ini.

Misalnya, individu dengan keterampilan berikut dapat menuntut kompensasi tahunan yang lebih tinggi:

• Bahasa Pemrograman Python/C++
• Pemrosesan Bahasa Alami
• Pengembangan perangkat lunak
• Analisis Data Besar
• Pengolahan citra
• Visi Komputer
• Pemodelan Data
• Pembelajaran Mendalam
• Analisis data

Kemudian lagi, kualifikasi pendidikan memainkan peran penting dalam menentukan skala gaji. Misalnya, lulusan dengan gelar Sarjana Teknik Komputer/Rekayasa Perangkat Lunak dapat memperoleh sekitar Rs. 3,5 – 6 LPA, sedangkan mereka yang memiliki gelar pascasarjana di spesialisasi yang sama atau bidang terkait (Teknik Elektro/Ilmu Komputer/Ilmu Informasi), dapat menghasilkan sekitar Rs. 5 – 7.3 LPA. Namun, lulusan MBA dapat memperoleh gaji awal yang tinggi (karena pengetahuan luas mereka tentang domain teknis dan bisnis) sekitar Rs. 6 – 8,5 LPA atau lebih.

Insinyur Pembelajaran Dalam Tingkat Menengah yang memiliki lebih dari delapan tahun pengalaman kerja dapat memperoleh gaji tahunan rata-rata Rs. 7 – 12 LPA, sedangkan profesional tingkat senior yang memiliki lebih dari 15 tahun pengalaman lapangan dapat memerintahkan gaji berkisar antara Rs. 25 – 48 LPA dan banyak lagi.

Sumber: Skala gaji

Kesimpulan

Menurut statistik terbaru , ukuran pasar ML global yang mencapai US$ 6,9 miliar pada tahun 2018, diproyeksikan tumbuh pada CAGR sebesar 43,8% antara 2019 hingga 2025. Secara alami, ini akan mengarah pada penciptaan lebih banyak lowongan pekerjaan di ML dan bidang terkait, termasuk Deep Learning. Jadi, inilah saatnya untuk mendapatkan keterampilan yang diperlukan dan menjadi Insinyur Pembelajaran Dalam!

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang pembelajaran mendalam dan kecerdasan buatan, lihat Diploma PG kami dalam Pembelajaran Mesin dan program AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 30+ studi kasus & tugas, 25+ sesi bimbingan industri, 5+ praktik praktis -pada proyek batu penjuru, lebih dari 450 jam pelatihan yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.