AI đã phát triển theo cấp số nhân trong thập kỷ qua, và cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực AI cũng vậy. Nhưng chính xác thì một chuyên gia về AI sẽ làm gì? Ngoài ra, liệu rằng việc trở thành một chuyên gia là lựa chọn duy nhất khi theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo AI?
Khi chưa có bất kỳ nền tảng lập trình nào, liệu rằng chúng ta có thể làm việc như một chuyên gia AI không? Bên cạnh đó, chúng ta cần phải có chuyên môn hoặc kỹ năng nào để tham gia vào lĩnh vực này?
Trong bài viết này, chúng ta hãy cùng đi giải đáp các câu hỏi trên nhé! Hãy cùng tìm hiểu sơ lược về các kỹ năng cần thiết để thành công trong lĩnh vực này cũng như một số công việc AI chúng ta có thể chọn.
Nghề nghiệp trong AI
Các kỹ năng cần thiết để phát triển sự nghiệp liên quan đến AI
Đây là những kỹ năng hàng đầu bạn cần có để xây dựng và phát triển sự nghiệp liên quan đến AI:
I. Hiểu rõ về toán học và thuật toán
Để trở thành một ứng cử viên lý tưởng trong lĩnh vực AI, bạn cần có kiến thức vững chắc về toán học ứng dụng và thuật toán. Việc sở hữu khả năng phân tích và giải quyết vấn đề thành thạo sẽ giúp bạn thực hiện nhiệm vụ một cách hiệu quả hơn.
Bên cạnh đó, bạn cũng cần phải có kiến thức hợp lý về thống kê và xác suất, điều này giúp bạn có thể hiểu về các mô hình khác nhau của AI, như Naive Bayes, mô hình hỗn hợp Gaussian,...
II. Kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình
Có một vài ngôn ngữ lập trình riêng biệt dành cho chuyên gia AI. Khả năng lập trình bằng C ++ , Python , Java , R ,... là một trong những kỹ năng hàng đầu bạn cần chuẩn bị để xây dựng và phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Mỗi ngôn ngữ lập trình đều có cách sử dụng riêng trong lĩnh vực này. Trong khi R được sử dụng để phát triển phần mềm thống kê và tiến hành phân tích dữ liệu, thì Python được sử dụng để phát triển các thuật toán phức tạp theo một cách dễ dàng.
III. Robot
Chúng ta đang hướng tới một thế giới có khả năng tự động cao hơn. Và trong thế giới đó, người máy sẽ đóng một vai trò quan trọng trong quá trình tự động hóa. Bạn nên thành thạo robot, vì nó là kết quả của quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo AI.
IV. Kỹ năng về khoa học dữ liệu
Bạn cũng nên có kiến thức tương đối về khoa học dữ liệu, vì các chuyên gia AI cần phải sử dụng nó để xử lý một khối lượng dữ liệu cực kỳ lớn (Big Data) nhằm thu thập thông tin hữu ích một cách nhanh chóng và có hệ thống.
V. Có nền tảng kiến thức tốt về các công cụ Unix
Các công cụ Unix như awk, cut, tr, find,... sẽ hỗ trợ bạn trong hầu hết các xử lý liên quan đến AI trong các loại máy hoạt động trên nền tảng Linux. Vì vậy, một lập trình viên cần phải biết cách thức hoạt động của các công cụ này.
VI. Thông thạo về máy học (Machine Learning)
Như chúng ta đã biết, máy học (Machine Leaning) là một phần của AI. Bạn nên làm quen với Machine Learning, vì nó được áp dụng trong các hệ thống an ninh mạng và phát hiện gian lận trực tuyến, phân tích và dự đoán nhanh,...
VII. Ham học hỏi và sáng tạo
Sáng tạo và ham học hỏi sẽ giúp bạn tìm ra giải pháp cho các vấn đề cụ thể một cách nhanh chóng. Việc sở hữu tính cách này giúp bạn có thể bẻ khóa và giải mã các vấn đề dễ dàng bằng cách sử dụng các phương pháp độc đáo.
VIII. Cập nhật các xu hướng mới nhất
AI là một lĩnh vực đang phát triển mạnh, mức độ phát triển của ngành này có thể được tính theo từng giây. Do đó, một chuyên gia AI nên thường xuyên cập nhật những xu hướng mới nhất trong ngành.
Để nâng cao kỹ năng của mình, bạn phải là thành viên của các cộng đồng và diễn đàn công nghệ, đồng thời tích cực tham gia vào các diễn đàn đó. Ngoài ra, bạn cũng có thể học từ các khóa học hoặc tham gia các buổi hướng dẫn trực tuyến.
Và bây giờ, chúng ta hãy cùng tìm hiểu sơ lược về các công việc chúng ta có thể làm trong lĩnh vực AI nhé!
Các công việc trong lĩnh vực AI
I. AI Data Analyst (nhà nghiên cứu dữ liệu)
Là một nhà phân tích dữ liệu AI (AI Data Analyst), bạn sẽ phải chịu trách nhiệm khai thác dữ liệu, làm sạch dữ liệu để thu thập dữ liệu hữu ích có liên quan, đồng thời loại bỏ thông tin không liên quan, Sau đó, bạn phải biết giải thích kết quả thu được bằng cách sử dụng các công cụ cũng như kỹ thuật thống kê. Việc nhanh chóng nhận biết, nắm bắt các xu hướng sẽ giúp bạn dễ dàng có cơ hội trong tương lai.
Công việc trong AI
Thành thạo MS Excel cũng là một trong những kỹ năng cần thiết bạn cần chuẩn bị (ngoài các kiến thức về hồi quy). Hiện nay, trên thế giới, một nhà phân tích dữ liệu kiếm được khoảng 3 đến 1 triệu lacs (một đơn vị tiền tệ Ấn Độ) mỗi năm.
II. Kỹ sư dữ liệu
Một kỹ sư dữ liệu (Big Data Engineer) sẽ có vai trò hỗ trợ phát triển một hệ sinh thái nhằm mục đích giao tiếp giữa các hệ thống kinh doanh. Các chuyên viên về kỹ sư dữ liệu sẽ tạo ra hệ thống Big Data của công ty và quản lý nó, giúp việc nhận kết quả từ hệ thống Big Data được diễn ra theo cách nhanh hơn.
Để trở thành một kỹ sư dữ liệu, bạn phải có kiến thức vững chắc về các ngôn ngữ lập trình, chủ yếu là R, Java, Python và C. Bạn sẽ có thể xây dựng các ứng dụng hoạt động trên quy mô lớn và tiến hành lưu trữ dữ liệu. Đương nhiên, việc sở hữu kỹ năng về Apache Spark và SQL cũng rất hữu ích với bạn nếu lựa chọn theo ngành nghề này.
Là một kỹ sư dữ liệu có kỹ năng Apache Spark tốt, trung bình bạn có thể kiếm được khoảng 10 lakh lợi nhuận mỗi năm, trong khi nếu bạn có kỹ năng SQL, con số này là 8 lakh mỗi năm.
III. Nhà phát triển trí tuệ doanh nghiệp (Business Intelligence)
Một nhà phát triển trí tuệ doanh nghiệp sẽ chịu trách nhiệm cải thiện lợi nhuận của doanh nghiệp, bằng cách lập kế hoạch, xây dựng và duy trì các giải pháp thông minh trong kinh doanh.
Họ phải làm quen với lập trình máy tính và xử lý các tập dữ liệu. Mức lương trung bình của một nhà phát triển trí tuệ doanh nghiệp ban đầu thường nằm vào khoảng 5 lakh / 1 năm.
IV. Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)
Các nhà khoa học dữ liệu sẽ sử dụng máy học (Machine Learning) và phân tích các dự đoán để thu thập, phân tích và giải thích một lượng dữ liệu khổng lồ. Bạn có thể dự đoán tương lai dựa vào các xu hướng và mẫu đã có trong dữ liệu hiện tại và quá khứ.
Các nhà khoa học dữ liệu nên thành thạo các công cụ như Hadoop, Spark, Hive,... cũng như các ngôn ngữ lập trình như Python và SQL. Một nhà khoa học dữ liệu ở trình độ mới bắt đầu có thể kiếm được khoảng 4,5 đến 6 lakh mỗi năm
V. Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer)
Vai trò của một kỹ sư học máy chủ yếu xoay quanh những công việc về lập trình và tính toán. Bạn sẽ xây dựng và quản lý các nền tảng giúp hỗ trợ việc phát triển khả năng học máy.
Một kỹ sư học máy phải có thể làm việc với các ngôn ngữ lập trình như Java, Python và Scala. Là một kỹ sư học máy, bạn sẽ kiếm được khoảng 7-8 lakh / năm
VI. Giám đốc về sản phẩm (Product Manager)
Một giám đốc sản phẩm trong lĩnh vực AI sẽ chịu trách nhiệm trong việc giải quyết các vấn đề bằng cách thu thập các bộ dữ liệu theo một cách có chiến lược hơn.
Để trở thành nhà quản lý sản phẩm AI, bạn cần có kiến thức về cách xác định vấn đề, thu thập dữ liệu cũng như cách diễn giải và đánh giá tác động của nó đối với hoạt động kinh doanh. Mức lương trung bình của một giám đốc sản phẩm ở Ấn Độ là khoảng 8 lakh / năm
VII. Nhà khoa học nghiên cứu (Research Scientist)
Để trở thành một nhà khoa học nghiên cứu, bạn cần phải là một chuyên gia về toán học ứng dụng, máy học và học sâu (Deep Learning). Bạn phải có một lượng kiến thức cực kỳ vững về học tăng cường (Reinforcement Learning) và NLP.
Hầu hết các nhà khoa học nghiên cứu đa phần đều có bằng Tiến sĩ, hoặc ít nhất là có bằng thạc sĩ về khoa học máy tính. Một nhà khoa học nghiên cứu có thể kiếm được khoảng 6 - 16 lakh.
Những công ty nào nên thuê các chuyên gia AI?
Việc trở thành một chuyên gia AI chắc chắn là một công việc ưa thích, nhưng những công ty nào sẽ có nhu cầu tuyển dụng các vị trí này? Dưới đây là danh sách các công ty sẽ có nhu cầu thuê các chuyên gia AI:
- Accenture
- Jaguar Land Rover
- NVIDIA
- Amazon
- Microsoft
Việc làm trong thế giới AI đang tăng lên nhanh chóng. Hiện nay, có nhiều vị trí tuyển dụng và cơ hội trong ngành AI, nhưng không thể phủ nhận một thực tế là chúng ta đang thiếu rất nhiều nhân tài có kỹ năng thực sự. Một cuộc khảo sát đã cho kết quả: Có khả năng rất lớn là AI sẽ tạo ra khoảng 58 triệu việc làm vào năm 2022.
0 Nhận xét