Insinyur pembelajaran mesin berada di garis depan bidang kecerdasan buatan (AI) yang berkembang pesat. Para profesional ini mengembangkan, menerapkan, dan memelihara algoritme dan model pembelajaran mesin mutakhir yang memungkinkan komputer untuk belajar, beradaptasi, dan meningkatkan tanpa pemrograman eksplisit. Pada artikel ini, kami akan memberikan informasi tentang tanggung jawab, tugas, gaji, pengetahuan yang dibutuhkan, pendidikan, dan keterampilan seorang insinyur pembelajaran mesin, serta mata pelajaran dan kursus yang harus dipelajari siswa untuk mengejar karir yang menarik ini.
Tanggung jawab dan tugas insinyur pembelajaran mesin (Machine Learning Engineer)
Insinyur pembelajaran mesin bertanggung jawab atas berbagai tugas, termasuk:
- Penelitian dan Pengembangan: Menjelajahi dan mengidentifikasi algoritme, teknik, dan model pembelajaran mesin baru untuk memecahkan masalah bisnis atau penelitian tertentu.
- Pengumpulan dan Pembersihan Data: Mengumpulkan dan memproses awal kumpulan data besar untuk memastikan kualitas dan kesesuaiannya untuk tugas pembelajaran mesin.
- Rekayasa Fitur: Memilih, mengubah, dan menggabungkan fitur data yang relevan untuk meningkatkan kinerja model pembelajaran mesin.
- Pengembangan Model: Membangun, melatih, dan menyempurnakan model pembelajaran mesin menggunakan berbagai bahasa pemrograman, pustaka, dan frameworks.
- Evaluasi Model: Menilai kinerja model pembelajaran mesin menggunakan metrik dan teknik yang sesuai, seperti validasi silang atau matriks kebingungan.
- Penerapan: Mengintegrasikan model machine learning ke dalam sistem produksi dan memastikan skalabilitas, keandalan, dan efisiensinya.
- Pemeliharaan dan Pengoptimalan: Memantau kinerja model yang diterapkan, memperbaruinya sesuai kebutuhan, dan terus mencari peluang untuk peningkatan.
- Kolaborasi: Bekerja sama dengan ilmuwan data, insinyur perangkat lunak, dan pakar domain untuk memastikan keberhasilan pengembangan dan penyebaran solusi pembelajaran mesin.
Gaji seorang insinyur pembelajaran mesin
Menurut Glassdoor, pada tahun 2023, gaji pokok rata-rata untuk seorang insinyur pembelajaran mesin di Amerika Serikat adalah $115.121 per tahun. Gaji dapat berkisar dari $90.000 hingga lebih dari $160.000, tergantung pada faktor-faktor seperti lokasi, pengalaman, dan industri.
Diperlukan pengetahuan, pendidikan, dan keterampilan
Untuk menjadi insinyur pembelajaran mesin yang sukses, Anda memerlukan landasan yang kuat di bidang-bidang berikut:
- Matematika: Pemahaman yang kuat tentang aljabar linier, kalkulus, probabilitas, dan statistik sangat penting untuk mengembangkan dan menerapkan algoritme pembelajaran mesin.
- Ilmu Komputer: Kemahiran dalam struktur data, algoritme, dan bahasa pemrograman (seperti Python, R, atau Java) sangat penting untuk membangun dan mengoptimalkan model pembelajaran mesin.
- Pembelajaran Mesin: Pengetahuan tentang teknik pembelajaran yang diawasi, tidak diawasi, dan penguatan, serta berbagai algoritma pembelajaran mesin (misalnya, regresi linier, pohon keputusan, jaringan saraf) dan aplikasinya.
- Deep Learning: Keakraban dengan arsitektur jaringan saraf (misalnya, jaringan saraf convolutional, jaringan saraf berulang) dan pembelajaran mendalam frameworks (seperti TensorFlow, PyTorch, atau Keras) bermanfaat untuk mengatasi masalah yang kompleks.
- Data Besar: Pengalaman bekerja dengan kumpulan data besar dan teknologi data besar (seperti basis data Hadoop, Spark, atau NoSQL) diperlukan untuk memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar.
- Rekayasa Perangkat Lunak: Keterampilan dalam desain, pengembangan, dan pengujian perangkat lunak sangat penting untuk mengintegrasikan model pembelajaran mesin ke dalam sistem produksi.
Biasanya, gelar sarjana dalam ilmu komputer, teknik, matematika, atau bidang terkait diperlukan untuk memasuki bidang pembelajaran mesin. Namun, banyak pemberi kerja lebih memilih kandidat dengan gelar master atau doktor dalam disiplin yang relevan, serta pengalaman praktis yang diperoleh melalui magang, proyek penelitian, atau pekerjaan industri.
Kursus dan mata pelajaran untuk siswa
Untuk mempersiapkan karir sebagai insinyur pembelajaran mesin, siswa harus mempertimbangkan untuk mengambil kursus dan mata pelajaran berikut:
- Matematika: Aljabar linier, kalkulus multivariabel, probabilitas, dan statistik.
- Ilmu Komputer: Bahasa pemrograman (Python, R, atau Java), struktur data, algoritme, dan sistem komputer.
- Pembelajaran Mesin: Pengantar machine learning, pembelajaran terawasi dan tidak terawasi, berbagai algoritme pembelajaran mesin, dan teknik evaluasi model.
- Deep Learning: Jaringan saraf, jaringan saraf konvolusional, jaringan saraf berulang, long short-term memory networks, dan generative adversarial networks.
- Natural Language Processing (NLP): Text preprocessing, tokenization, word embeddings, dan teknik NLP tingkat lanjut seperti model transformer dan BERT.
- Visi Komputer: Pemrosesan gambar, ekstraksi fitur, deteksi objek, dan segmentasi.
- Pembelajaran Penguatan: Proses keputusan Markov, Q-learning, gradien kebijakan, dan pembelajaran penguatan mendalam.
- Teknologi Big Data: Hadoop, Spark, database NoSQL, dan pergudangan data.
- Komputasi Awan: Pengantar platform komputasi awan (AWS, Azure, atau Google Cloud) dan layanannya untuk pembelajaran mesin dan pemrosesan data.
- Rekayasa Perangkat Lunak: Pola desain perangkat lunak, kontrol versi, integrasi dan penyebaran berkelanjutan, dan pengujian.
Selain pendidikan formal, calon insinyur pembelajaran mesin harus terlibat dalam pembelajaran mandiri, kursus online, lokakarya, dan kamp pelatihan untuk memperdalam pengetahuan mereka dan mengikuti kemajuan terbaru di bidang ini. Berpartisipasi dalam kompetisi machine learning, seperti yang diadakan di Kaggle, dapat memberikan pengalaman langsung yang berharga dan membantu membangun portofolio yang kuat.
Kesimpulan
Karier sebagai insinyur pembelajaran mesin menawarkan peluang menarik untuk bekerja di garis depan AI dan berkontribusi pada pengembangan solusi inovatif yang berdampak signifikan pada berbagai industri. Untuk menjadi insinyur pembelajaran mesin, siswa harus fokus pada pembangunan dasar yang kuat dalam matematika, ilmu komputer, dan teknik pembelajaran mesin, dan mengejar gelar lanjutan di bidang yang relevan. Dengan tetap mendapatkan informasi tentang perkembangan terbaru dan memperoleh pengalaman praktis melalui magang, proyek penelitian, atau pekerjaan industri, calon insinyur pembelajaran mesin dapat memposisikan diri mereka untuk sukses di bidang yang berkembang pesat ini.
