Prospek Kerja Machine Learning Engineer di Tahun 2023

Artificial Intelligence (AI) merupakan teknologi yang sekarang ini sangat banyak dimanfaatkan oleh manusia di berbagai bidang. Perkembangannya pun semakin canggih dan semakin menyesuaikan kebutuhan manusia. Di balik teknologi kecerdasan buatan, tentu ada mesin atau komputer yang canggih yang mampu memproses dan mempelajari banyak data. Machine Learning (ML) merupakan salah satu teknologi di balik pintarnya mesin dan komputer pada masa sekarang.

Tentu untuk membangun dan mengembangkan sistem ML yang baik dibutuhkan orang-orang yang hebat di bidang tersebut. Profesi yang demikian itu disebut Machine Learning Engineer. Lalu apa dan siapa itu Machine Learning Engineer? Apa tugas dan tanggung jawabnya? Lalu skill apa sih yang dibutuhkan untuk menjadi seorang ML Engineer?

Definisi Machine Learning Engineer

Machine Learning adalah bagian dari Artificial Intelligence (AI) yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data, daripada melalui pemrograman eksplisit (terstruktur). Setelah program ML ditulis, program itu harus "dilatih" sebelum digunakan untuk tujuan penggunaannya. Pelatihan adalah proses dimana mesin belajar.

Pemrograman ini menggunakan algoritma yang menyuplai data pelatihan yang disediakan oleh machine learning engineer, sehingga memungkinkan untuk menghasilkan model yang lebih tepat berdasarkan data tersebut.

Model machine learning adalah output yang dihasilkan setelah algoritma machine learning dilatih dengan menyerap data. Setelah dilatih, ketika model machine learning diberi data real-world, akan memproduksi output. Sebuah algoritma prediktif akan membuat model prediktif. Ketika model prediktif dilengkapi dengan data, model tersebut mengeluarkan prediksi berdasarkan data yang dilatih model tersebut.

Berbeda dengan pemrograman tradisional, dengan pembelajaran mesin, kita memasukkan data ke dalam mesin dan berdasarkan input sebelumnya, mesin mengembangkan logikanya berdasarkan output yang diinginkan. Dengan kata lain, mesin belajar tanpa kita ikut campur dalam prosesnya. Ini mungkin tampak seperti sesuatu yang terbatas pada pekerjaan riset, tetapi ada banyak aplikasi pembelajaran mesin yang kita temui setiap hari. Dengan demikian, machine learning tidak diprogram manual, namun mempelajari algoritma dari data.

Tugas dan Tanggung Jawab

Machine Learning Engineer berperan sebagai anggota penting dari tim data science. Tugas mereka biasanya meneliti, membangun, dan merancang kecerdasan buatan yang bertanggung jawab untuk pembelajaran mesin dan memelihara serta meningkatkan sistem kecerdasan buatan yang ada.

Seringkali, seorang insinyur pembelajaran mesin juga akan berfungsi sebagai komunikator penting antara anggota tim data science lainnya, bekerja secara langsung dengan data scientist yang mengembangkan model untuk membangun sistem AI dan orang-orang yang membangun dan menjalankannya.

Meskipun tanggung jawab pekerjaan untuk ML engineer berbeda tergantung kebutuhan bisnis, tapi pada dasarnya mereka memiliki tanggung jawab untuk:

• Menerapkan algoritma pembelajaran mesin
• Menjalankan eksperimen dan pengujian sistem AI
• Merancang dan mengembangkan sistem pembelajaran mesin
• Melakukan analisis statistik

Skill yang Dibutuhkan

Dengan keterampilan tingkat lanjut dalam matematika, pemrograman, dan ilmu data, ML engineer mengevaluasi aliran data dan menentukan cara terbaik untuk menghasilkan model yang mengembalikan informasi yang disempurnakan untuk memenuhi kebutuhan organisasi. Setelah program ditulis, ML engineer menyediakan data untuk membantu sistem mempelajari cara menafsirkan data dan membuat prediksi atau menarik kesimpulan.

Ketika sistem telah cukup terlatih, sistem akan aktif dalam pengaturan apa pun yang diperlukan. ML engineer kemudian harus memantau kinerja sistem dan mengevaluasi data yang dikembalikan oleh pemodelan, untuk memastikan keakuratannya. Dalam bisnis yang punya skala lebih kecil, ML engineer sering kali merangkap sebagai data scientist, tetapi dalam bisnis yang lebih besar, kedua role tersebut bekerja secara kolaboratif untuk menyediakan data yang bersih dan menciptakan sistem machine learning yang optimal yang kemudian akan digunakan oleh data scientist untuk mengirimkan data yang diperlukan.

ML engineer bekerja dengan berbagai platform machine learning, yang kemudian digunakan sebagai dasar untuk program kompleks yang menyerap data dan mempelajari cara membuat identifikasi, prediksi, atau keluaran model apa pun yang paling akurat yang diperlukan. Berikut beberapa bahasa pemrograman yang paling umum digunakan, tetapi tidak terbatas pada bahasa berikut:

• Python
• Java
• C
• C++
• JavaScript
• R
• Scala
• Julia

ML engineer juga harus akrab dengan algoritma standar yang digunakan untuk pemrograman dan pemodelan. Melakukan penyesuaian pada algoritma terkadang dibutuhkan, atau hanya melakukan perubahan pada algoritma standar, namun pengetahuan tentang machine learning (supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, dan deep learning) sangat penting bagi seorang machine learning engineer. Berikut beberapa algoritma yang paling banyak digunakan antara lain sebagai berikut:

• Decision Trees
• Naive Bayes Classifications
• Ordinary Least Squares Regression
• Logistic Regression
• Support Vector Machines
• Ensemble Methods
• Clustering Algorithms
• Principal Component Analysis
• Singular Value Decomposition
• Independent Component Analysis

Insinyur ML juga harus mencatat proses dan hasil mereka serta melaporkan temuan ke perusahaan, dan terkadang juga kepada pemangku kepentingan.

Cara Menjadi Seorang Machine Learning Engineer

Langkah 1: Gelar Sarjana

Karena persyaratan utama untuk seorang insinyur pembelajaran mesin adalah memiliki pengetahuan di bidang matematika, ilmu data, ilmu komputer dan pemrograman komputer, gelar sarjana untuk seorang ML engineer idealnya berada di salah satu disiplin ilmu tersebut.

Gelar alternatif di bidang terkait, seperti statistik atau fisika, juga dapat diterapkan. ML engineer juga harus memiliki pemahaman bisnis yang kuat untuk memahami kebutuhan data bisnis, sehingga gelar dalam bisnis juga dapat menjadi titik awal yang baik,namun harus dilengkapi dengan pelatihan teknis dalam ilmu yang diperlukan.

Langkah 2: Pilihan Karir Awal

Seorang machine learning engineer bukanlah posisi entry-level, namun beberapa role berikut direkomendasikan bagi Anda yang ingin berkarir menjadi seorang machine learning engineer :

• Software Engineer
• Software Programmer
• Software Developer
• Data Scientist
• Computer Engineer

Langkah 3: Raih Gelar Master dan/atau Ph.D.

Gelar sarjana saja tidak akan cukup untuk sebagian besar lowongan pekerjaan machine learning engineer. Gelar master dalam ilmu data, ilmu komputer, rekayasa perangkat lunak atau sejenisnya, dan bahkan gelar Ph.D. dalam machine learning akan memberikan banyak pilihan bagi para machine learning engineer.

Langkah 4: Jalur Karir Pascasarjana

Pendidikan dan pengalaman tambahan akan memungkinkan para profesional untuk setidaknya satu langkah menjadi seorang machine learning engineer tetapi juga akan memberikan banyak opsi lain. Posisi kepemimpinan manajemen akan tersedia bagi Anda yang memiliki pengalaman dan pendidikan, dan tentu saja keterampilan kepemimpinan yang kuat.

Terdapat banyak penelitian tentang AI dan ML yang dilakukan, sebagian besar oleh perusahaan teknologi besar seperti Apple, Google, dan Microsoft. Posisi researcher ini mungkin sangat menentukan masa depan machine learning. Beberapa perusahaan yang tidak memiliki staf machine learning secara full-time, mempekerjakan freelancer untuk membangun dan menerapkan sistem ML tertentu, sehingga menjadi seorang freelancer dapat menjadi jalur karir profesional yang menguntungkan dan fleksibel. Dan bagi Anda yang ingin dan suka mengajar untuk “menciptakan” seorang machine learning engineers yang ahli, jabatan fakultas di universitas tentu bisa menjadi salah satu opsi.

Langkah 5: Jangan Pernah Berhenti Belajar

Dalam industri teknis apa pun, terutama yang berkembang begitu cepat dan update seperti machine learning, mengikuti perkembangan zaman sangat penting. Selalu update dan pelajari algoritma baru, platform machine learning, bahasa pemrograman, library machine learning, dan lain-lain. Ambil kursus atau coba belajar di bootcamp data science seperti, Algoritma Data Science School, ambil sertifikasi profesional, dan perbanyaklah komunitas.

Kesimpulan

Seperti yang sudah dijelaskan di atas, seorang machine learning engineer mempunyai tugas dan tanggung jawab yang cukup banyak, khususnya dalam mengelola data bisnis. Oleh karena itu, seorang ML Engineer yang handal bisa dihargai dengan bayaran yang tinggi mengingat spesifikasi pekerjaan di bidang ini cukup kompleks dan memang bukan sebuah role yang cocok untuk entry-level atau fresh graduate. Namun, dengan menambah pengalaman dan menambah jam terbang belajar di bidang machine learning akan memudahkan seseorang untuk menjadi seorang ML Engineer.

Mulai belajar dan kuasai bidang machine learning sekarang dengan bergabung di Algoritma Data Science School. Dengan bergabung di Algoritma, siapapun bisa mahir di bidang data science dan machine learning.

YONVI SATRIA