Jalur Karir Machine Learning: 5 Peran yang Menuntut & Beragam

Pasar untuk Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin sangat panas saat ini.

Tidak mengherankan bahwa pasar bakat kecerdasan buatan sangat panas saat ini. Faktanya, Gartner menyatakan bahwa nilai bisnis AI akan mencapai $ 3,9 triliun pada tahun 2022, sementara IDC memperkirakan bahwa pengeluaran dunia untuk sistem kecerdasan kognitif dan buatan akan mencapai $ 77,6 miliar pada tahun 2022. Baca : Lingkup Pembelajaran Mesin Masa Depan

Mengembalikan dampak luar biasa yang akan diciptakan AI dalam waktu dekat, laporan tahun 2019 oleh McKinsey Global Institute menyatakan bahwa AI dan ML memiliki potensi untuk menciptakan nilai bisnis tambahan sekitar $1,4-2,6 triliun dalam pemasaran dan penjualan global, dan $1,2-2 triliun lainnya dalam manajemen rantai pasokan dan manufaktur pada tahun 2020.

Apa yang digambarkan oleh statistik ini?

Statistik ini hanya menunjukkan bagaimana AI dan ML menembus industri dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Saat ini, hampir setiap sektor industri – layanan kesehatan, pendidikan, ritel, manufaktur, rantai pasokan dan logistik, BFSI, dan bahkan tata kelola – memanfaatkan aplikasi AI dan ML dengan berbagai cara. Secara alami, seiring dengan meningkatnya adopsi teknologi cerdas ini, permintaan akan para profesional terampil di AI dan ML juga meningkat. Inilah saatnya untuk membangun jalur karier Machine Learning Anda!

Menurut laporan Memang 2019 , Machine Learning Engineer adalah pekerjaan # 1 dalam daftar Pekerjaan Terbaik di AS, mencatat pertumbuhan 344% kekalahan dengan gaji rata-rata $ 146.085 per tahun. Di India, gaji rata-rata nasional untuk pekerjaan Machine Learning adalah 11.05.748.

Permintaan akan profesional berbakat dan terampil dalam Pembelajaran Mesin sedang mencapai puncaknya sekarang, dan di masa depan, itu hanya akan meningkat lebih tinggi. Hal yang hebat tentang karir Machine Learning adalah bahwa selain kepuasan dan keamanan kerja, juga menjanjikan kompensasi tahunan yang besar dan pertumbuhan karir yang cepat. Semakin banyak alasan untuk mempertimbangkan membangun jalur karier Machine Learning.

Jalur Karir Pembelajaran Mesin

Setelah Anda memperoleh keterampilan ML yang tepat, berikut adalah lima jalur karir Pembelajaran Mesin yang menjanjikan yang dapat Anda cita-citakan:

1. Insinyur Pembelajaran Mesin

Seperti yang kami katakan sebelumnya, jalur karir Machine Learning Engineer adalah salah satu yang paling didambakan dan menjanjikan di bidang Ilmu Data. Insinyur Pembelajaran Mesin terutama terlibat dengan desain dan pengembangan sistem dan aplikasi ML dengan menggunakan algoritme dan alat ML.

Adalah tugas mereka untuk membentuk dan mengembangkan aplikasi ML belajar mandiri yang efisien dengan melakukan analisis statistik dan menyempurnakannya menggunakan hasil pengujian. Mereka juga melakukan dan menjalankan berbagai eksperimen ML menggunakan bahasa pemrograman seperti Python, Java, Scala, R, dan C++, untuk beberapa nama.

Keterampilan yang dibutuhkan: Seorang Insinyur Pembelajaran Mesin harus memiliki pengetahuan dasar yang kuat tentang Matematika, Statistik, dan pemrograman. Dia harus berpengalaman dengan arsitektur perangkat lunak, desain sistem, struktur data, pemodelan data, dan algoritma ML. Baca lebih lanjut tentang keterampilan pembelajaran mesin.

2. Ilmuwan Data

Profil pekerjaan Data Scientist telah dipuji sebagai "Pekerjaan Terseksi Abad 21" oleh artikel ulasan Harvard Business . Jika ini tidak membangun popularitas jalur karier Machine Learning ini, apa yang akan terjadi!

Ilmuwan Data adalah pakar terkemuka yang memanfaatkan teknologi canggih (seperti Big Data, AI, ML, Deep Learning, dll.) dan alat analisis setiap hari untuk mengumpulkan, menyimpan, memproses, menganalisis, dan menafsirkan sejumlah besar data. Tugas utama mereka adalah mengekstrak wawasan berharga dari kumpulan data besar yang dapat diubah menjadi nilai bisnis.

Keterampilan yang dibutuhkan : Sama seperti seorang ML Engineer, seorang Data Scientist harus memiliki pengetahuan yang baik tentang Matematika, Statistik, dan pemrograman (terutama dalam Python). Ilmuwan Data juga harus memiliki pengalaman mendalam dalam penambangan data dan bagaimana menerapkan berbagai teknik penelitian statistik dan menggunakan platform Big Data (Hadoop, Pig, Hive, Spark, Flume, dll.). Baca lebih lanjut tentang keterampilan ilmu data.

Sumber

3. Ilmuwan NLP

Pemrosesan bahasa alami (NLP) bertujuan untuk memberikan mesin dengan kemampuan untuk memahami bahasa alami manusia. Ilmuwan NLP terutama bertanggung jawab untuk merancang dan mengembangkan mesin dan aplikasi yang dapat mempelajari pola bicara bahasa manusia dan juga menerjemahkan kata yang diucapkan ke bahasa lain. Tujuannya di sini adalah untuk membantu mesin memahami bahasa manusia secara alami seperti halnya manusia. Grammarly dan Duolingo adalah dua contoh aplikasi NLP yang sangat baik.

Keterampilan yang dibutuhkan : Karena tugas utama Ilmuwan NLP adalah mengajarkan mesin bagaimana memahami nuansa bahasa manusia, mereka harus fasih dalam sintaksis, ejaan, dan tata bahasa setidaknya satu bahasa (semakin banyak, semakin baik). Juga, mereka harus memiliki keterampilan ML tingkat dasar.

4. Pengembang/Insinyur Perangkat Lunak (AI/ML)

Pengembang/Insinyur Perangkat Lunak dengan spesialisasi AI/ML adalah pemikir kreatif di balik program komputer cerdas. Tugas utama mereka adalah mengembangkan algoritme dan aplikasi ML yang efisien. Pengembang/Insinyur Perangkat Lunak merancang, mengembangkan, dan menginstal solusi perangkat lunak AI/ML; membuat fungsi komputer tertentu; menyiapkan dokumentasi produk, diagram alur, tata letak, diagram, bagan, dll. untuk visualisasi; menulis dan menguji kode; membuat spesifikasi teknis, meningkatkan dan memelihara sistem, dan banyak lagi.

Keterampilan yang dibutuhkan : Pengembang/Insinyur Perangkat Lunak (AI/ML) harus mahir dalam pengkodean dalam berbagai bahasa pemrograman, termasuk Python, Java, R, C, C++, Scala, dll. Mereka harus memiliki pemahaman yang baik tentang sistem operasi, struktur data, arsitektur data, arsitektur komputer, analisis data, pemrosesan terdistribusi, pengujian perangkat lunak dan debugging, antara lain. Selain itu, mereka harus memiliki pengetahuan luas tentang konsep, algoritme, sistem, dan alat ML.

Sumber

5. Desainer Pembelajaran Mesin yang Berpusat pada Manusia

Machine Learning memiliki cabang eksklusif yang didedikasikan untuk merancang algoritme ML yang berpusat pada manusia. Oleh karena itu, namanya Human-Centered Machine Learning. Perancang Pembelajaran Mesin yang Berpusat pada Manusia bertanggung jawab untuk menciptakan sistem cerdas yang dapat "mempelajari" preferensi dan pola perilaku individu manusia melalui pemrosesan informasi dan pengenalan pola.

Sistem ini memerlukan intervensi manusia yang minimal atau tidak sama sekali atau bahkan program yang rumit untuk memperhitungkan setiap skenario pengguna yang mungkin. Netflix dan Mesin Rekomendasi Amazon adalah contoh luar biasa dari Pembelajaran Mesin yang Berpusat pada Manusia.

Keterampilan yang dibutuhkan : Seperti halnya jalur karir Machine Learning, Desainer Machine Learning yang Berpusat pada Manusia juga harus memiliki pemahaman mendalam tentang berbagai konsep ML, algoritme, dan cara fungsinya. Mereka juga harus memiliki dasar yang baik dalam Matematika dan Statistik bersama dengan kemampuan pengkodean.

Kesimpulan

Meskipun ini adalah lima jalur karir Machine Learning teratas, ada banyak jalur karir lain di domain ini, seperti Analis Data, Arsitek Data, Arsitek Cloud, dan Pengembang Intelijen Bisnis, untuk beberapa nama. Pada akhirnya, pilihan jalur karir Machine Learning tergantung pada Anda – apa spesialisasi Anda dan keterampilan apa yang Anda miliki dan ingin Anda peroleh.

Banyak industri menggunakan pembelajaran mesin untuk tujuan yang berbeda sehingga permintaan meningkat dari hari ke hari. Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang karier di Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan, lihat IIT Madras dan Sertifikasi Lanjutan upGrad dalam Pembelajaran Mesin dan Cloud.