Trong vài năm trở lại đây, Trí tuệ nhân tạo đã mở ra nhiều cơ hội phát triển cho mọi lĩnh vực từ khám phá không gian đến chẩn đoán hình ảnh y khoa,.. tạo nên làn sóng trong khắp các ngành công nghiệp, biến những điều không thể thành có thể.
Do đó, sự nghiệp AI cũng có sự tăng trưởng mạnh mẽ – LinkedIn xếp các vị Trí tuệ nhân tạo vào nhóm “công việc đang tăng trưởng mạnh nhất” vào năm 2021. Chúng ta cùng khám phá mười nghề nghiệp AI tuyệt vời mà bạn có thể theo đuổi.
#1 Cơ hội và nghề nghiệp
Nghề nghiệp và cơ hội việc làm trong lĩnh vực AI và Máy học hiện ngày càng được xác định rõ hơn. Điều này giúp bạn lựa chọn được con đường sự nghiệp của chính mình dễ dàng hơn. Nếu bạn là một người thích học toán, lập trình máy tính và công nghệ nói chung, thì nghề nghiệp trong lĩnh vực AI, Máy học và Khoa học dữ liệu có thể là một lựa chọn tốt so với những công việc khác.
#2 Một số kỹ năng cần thiết để theo đuổi lĩnh vực AI là gì?
– Những kỹ năng và kiến thức về lập trình, điện toán đám mây và toán học luôn rất hữu ích để giúp bạn tỏa sáng trong lĩnh vực AI. Ngoài ra, khi AI phát triển, sẽ có nhiều lo ngại về mặt trái và mối nguy hại mà AI có thể gây ra. Do đó, giáo dục về đạo đức trong lĩnh vực AI cũng sẽ sớm trở thành điều bắt buộc.
– Trình độ học vấn và nền tảng giáo dục tốt sẽ giúp bạn đạt được nhiều bước tiến hơn trong lĩnh vực AI. Bằng cử nhân đủ để đặt nền tảng vững chắc cho theo đuổi AI ở cả khía cạnh cá nhân và nghề nghiệp. Tuy nhiên, bằng thạc sĩ hoặc bằng tiến sĩ có thể hữu ích hơn để nghiên cứu chuyên sâu.
– Các kỹ năng lập trình AI:
✥ Python – Đây là một ngôn ngữ lập trình bậc cao và hướng đối tượng giúp bạn có thể phát triển ứng dụng nhanh chóng. Ngôn này còn được hỗ trợ mạnh mẽ từ các thư viện đồ sộ và cộng đồng rộng lớn.
✥ Java – Là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới và là một trong những lựa chọn cho lập trình AI. Do Công nghệ Máy ảo của mình, Java có thể triển khai dễ dàng trên các nền tảng khác nhau. Với Java ứng dụng được phát triển trên nguyên tắc WORA (Once Written Read/Run Anywhere – Đọc một lần /Chạy mọi nơi).
✥ R – Nó là một ngôn ngữ lập trình đồng thời cũng là một môi trường cho tính toán, thống kê và đồ họa. Nó cung cấp các công cụ tính toán thống kê như mô hình tuyến tính và phi tuyến tính.
✥ Prolog (Programming in logic) – Ngôn ngữ lập trình logic có một phần thiết yếu trong AI. Tính năng độc đáo của Prolog là nó có thể được sử dụng như một ngôn ngữ lập trình khai báo (declarative language). Trong trường hợp của ngôn ngữ Prolog, logic được trình bày dưới dạng các quan hệ được gọi là sự kiện và quy tắc.
✥ Lisp (List Processing) – Ngôn ngữ lập trình được tạo ra để xử lý các chuỗi dữ liệu và một quy trình thao tác đơn giản. Nó là một ngôn ngữ cũng thường được sử dụng cho AI.
Có khá nhiều vị trí công việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và AI, nơi bạn có thể tỏa sáng. Điều này càng đặc biệt đúng khi ngày càng có nhiều công ty bắt đầu đầu tư vào AI, tạo ra nhiều loại hình, lựa chọn và cơ hội nghề nghiệp.
#3 Theo đuổi lĩnh vực AI, bạn sẽ có cơ hội làm những vị trí công việc gì?
✥ AI Engineer (Kỹ sư AI)
Kỹ sư AI là những chuyên gia làm việc với các công nghệ Máy học truyền thống như mạng nơ-ron và xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong các khía cạnh khác nhau để phát triển, thiết kế và xây dựng các ứng dụng dựa trên AI. Các kỹ sư AI được giao thực hiện hiệu quả việc trích xuất dữ liệu từ một số nguồn để xây dựng và thử nghiệm các mô hình học máy. Các mô hình này sau đó được triển khai bằng cách sử dụng các lệnh gọi API hoặc mã nhúng để tạo các ứng dụng được tích hợp AI.
Công việc của một kỹ sư AI rất quan trọng bởi vì các kỹ sư AI phải chịu trách nhiệm thiết kế và đảm bảo kết quả vận hành của hệ thống. Họ phải làm việc với nhiều loại cơ sở hạ tầng khác nhau, chẳng hạn như FPGA, GPU, đồng thời cũng kiểm soát các hệ thống điện toán đám mây và hệ thống cơ sở.
Họ hiểu lý do đằng sau quá trình máy học (xây dựng mô hình, tính năng kỹ thuật, xác thực mô hình và những thứ khác) và tự điều chỉnh để hỗ trợ sự phát triển liên tục. Ngoài ra, họ quyết định thời điểm tốt nhất có thể triển khai mô hình và theo dõi độ chính xác của mô hình dựa trên thời gian để xem khi nào mô hình nên được thay thế hoặc đào tạo lại.
✥ Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu)
Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn phải sử dụng dữ liệu, số liệu thống kê và mô hình máy học để giải quyết vấn đề. Nền tảng về lập trình và kiến thức khoa học máy tính vững vàng sẽ giúp bạn trở thành cánh tay đắc lực của doanh nghiệp thuộc mọi loại hình và quy mô khác nhau. Các chuyên gia dữ liệu này giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định đúng đắn trong sản xuất và kinh doanh.
Họ tham gia vào việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, thực hiện phân tích dữ liệu và giải thích dữ liệu đó để tìm ra những thông tin giá trị từ đó đề xuất giải pháp hiệu quả cho các vấn đề của doanh nghiệp. Cả AI và Máy học đều là cơ sở không thể thiếu của khoa học dữ liệu và đây là nơi cả hai được sử dụng để phân tích dự đoán và hồi quy.
✥ Big Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu lớn)
Kỹ sư dữ liệu lớn là một chuyên gia quản lý và xây dựng các công cụ, cơ sở hạ tầng dữ liệu lớn của một công ty. Bạn là người biết cách mang lại lợi ích cho công ty từ những kết quả thu được khi sử dụng một lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng.
Ý nghĩa thực tế của vị trí này thay đổi và đôi khi lẫn lộn với vai trò của Nhà khoa học dữ liệu. Đây là một vị trí tập trung vào kỹ thuật, không có yêu cầu bắt buộc về kỹ năng thống kê, máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, vv…
✥ Robotic Scientist (Nhà khoa học Robotics)
Các nhà khoa học robot giúp thiết kế các mô hình cơ học và máy móc để thực hiện các hoạt động mà con người có thể thực hiện nhưng sẽ không làm hoặc không thể làm. Như vậy, vai trò này là sự kết hợp của cơ học, điện tử, kỹ thuật và toán học. Ngoài ra, họ có thể giúp các công ty trong lĩnh vực phát triển chân tay giả hoặc ô tô.
✥ Information Research & Computer Scientist (Nhà khoa học máy tính & nghiên cứu thông tin)
Vị trí công việc sử dụng dữ liệu để tạo ra các giải pháp công nghệ mới cho doanh nghiệp. Các chuyên gia trong lĩnh vực này sẽ tìm và phát triển các ứng dụng sáng tạo cho các công nghệ hiện có. Các kỹ năng về lập trình, robot, thuật toán và điện toán đám mây là những thứ mà họ phải nắm vững và sử dụng thường xuyên.
✥ Machine Learning Engineer (Kỹ sư Máy học)
Kỹ sư Máy học là vị có nhu cầu cao nhất trong lĩnh vực AI. Họ có thể thiết kế phần mềm tự động hóa các mô hình dự đoán. Để phát triển trong lĩnh vực này cần thiết phải có kỹ năng phân tích và toán học. Ngoài ra, kỹ năng quản lý dữ liệu tốt cũng rất cần thiết cho cho các vị trí công việc này.
Và còn vị trí công việc nào khác mà bạn biết, hãy chia sẻ dưới phần bình luận nhé.