AI Engineer merupakan pilihan karir yang dianggap sangat menjanjikan. Terdapat beberapa skill penting yang perlu dikuasai untuk menjadi AI Engineer, seperti problem solving, machine learning, deep learning, pengolahan dan analisis data, serta pemahaman matematika dan statistika. Kita akan membahas satu-per-satu terkait lima skill penting ini.

Salah satu skill krusial seorang AI Engineer adalah problem solving. AI Engineer harus mampu mengidentifikasi masalah yang cocok dan efisien untuk diselesaikan dengan AI, merumuskan solusi, dan mengimplementasikannya secara efektif. Kemampuan analitis dan berpikir kritis sangat krusial terkait masalah mana yang efisien diselesaikan dengan AI atau metode lain, misalnya saat data yang tersedia sangat terbatas.

Selain problem solving, basis ilmu Machine Learning (ML) juga merupakan inti dari AI. AI Engineer perlu memahami berbagai algoritma ML, seperti regresi linear dalam proses prediksi harga rumah, SVM untuk klasifikasi email spam, dan K-Means untuk pengelompokan pelanggan berdasarkan perilaku belanja. AI Engineer harus memiliki keahlian dalam pemilihan algoritma, pelatihan model, evaluasi performa, dan optimasi model.

Dalam beberapa kasus, keahlian dalam teknik Deep Learning memiliki keunggulan tersendiri. Deep Learning memungkinkan pengembangan model AI yang menyerupai cara berpikir manusia dengan jaringan syaraf tiruan, seperti Convolutional Neural Network (CNN) untuk pengolahan citra, Recurrent Neural Network (RNN) untuk analisis deret waktu seperti prediksi harga saham, dan Generative Adversarial Network (GAN) untuk menghasilkan data sintetis seperti gambar wajah. Penguasaan teknik optimasi seperti backpropagation dan gradient descent juga penting untuk melakukan optimasi pada masing-masing model dan algoritma.

Hal lain yang juga esensial adalah fondasi matematika dan statistika. Aljabar linear seringkali digunakan dalam representasi data dan operasi matriks pada jaringan saraf tiruan. Kalkulus sangat berperan dalam optimasi fungsi (umumnya integral/turunan) pada model ML. Probabilitas dan statistika digunakan untuk memodelkan ketidakpastian dan menganalisis data, misalnya dalam menentukan tingkat kepercayaan suatu prediksi. 

Disamping kelima skill penting di atas, masih ada tiga hal yang akan menunjang Anda sebagai AI Engineer: 

1. Penguasaan tools dan libraries – Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, pandas, dan numpy sangat penting bagi seorang AI Engineer dalam mengolah data dari ujung-ke-ujung. Dalam pengolahan data yang lebih besar, pemahaman data pipeline dan cloud computing untuk mengolah big data juga akan menjadi nilai tambah. 
2. Pemahaman domain dan konteks bisnis – AI Engineer di sektor medis, misalnya, memerlukan pengetahuan dasar tentang obat-obatan dan penyakit, sementara di sektor finansial, pemahaman tentang ekonomi, transaksi keuangan, dan deteksi fraud sangat penting. Penerapan AI yang efektif menuntut integrasi kemampuan teknis dengan konteks bisnis yang relevan.
3. Soft skill seperti komunikasi, kerjasama tim, dan kemampuan presentasi – Seorang AI Engineer perlu berkomunikasi, bekerja sama dalam menyelesaikan sebuah tantangan atau pertanyaan, serta menyampaikan hasil maupun solusi teknis kepada stakeholders dengan jelas dan efektif. 

Dunia AI terus berkembang pesat. Seorang AI Engineer harus terus belajar, mengeksplorasi teknologi baru, dan meningkatkan skill untuk tetap kompetitif. Dengan dedikasi dan semangat belajar yang tinggi, skill penting yang perlu dikuasai untuk menjadi AI Engineer akan mudah Anda peroleh dan Anda akan siap membangun karir AI Engineer yang sukses, baik di masa sekarang maupun di masa depan. Mulailah perjalanan Anda di dunia AI sekarang juga!

Also on Dicoding Blog

Keterampilan AI Sangat Dibutuhkan Saat Ini

Peluang Terbuka Lebar di Era Serba AI

Overfitting vs. Underfitting, Apa Bedanya?