Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan adalah bidang ilmu komputer yang berfokus pada pengembangan sistem atau mesin yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Tugas-tugas ini meliputi pemahaman bahasa manusia untuk menjawab atau memenuhi perintah tertentu, pengenalan wajah, pengambilan keputusan, bermain game, dan bahkan mengemudikan kendaraan.

AI bekerja dengan menggabungkan berbagai teknologi, algoritma, dan data untuk meniru atau memperbaiki proses berpikir manusia. Dalam dunia bisnis, pekerjaan yang bertanggung jawab untuk mengembangkan dan mengelola proses AI pada suatu sistem disebut sebagai AI engineer.

Yuk kenali apa itu AI engineer, apa saja tugasnya, dan keterampilan yang dibutuhkan lengkap dalam artikel ini.

Apa Itu AI Engineer?

AI Engineer adalah seorang profesional yang berspesialisasi dalam merancang, mengembangkan, dan mengimplementasikan sistem dan aplikasi menggunakan teknologi kecerdasan buatan (AI). Mereka bertanggung jawab untuk membangun model pembelajaran mesin (machine learning), algoritma, dan solusi AI lainnya yang dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah bisnis atau teknis. 

AI Engineer menggabungkan keterampilan dalam ilmu komputer, statistik, matematika, dan pemrograman untuk menciptakan sistem yang cerdas dan otomatis. Pekerjaan ini memainkan peran penting dalam inovasi teknologi dan otomatisasi di perusahaan. 

Mereka bekerja untuk menciptakan sistem kecerdasan buatan yang dapat mempercepat proses bisnis, meningkatkan efisiensi, dan memberikan wawasan yang mendalam melalui analisis data. 

Tugas dan Tanggung Jawab AI Engineer

Tugas dan tanggung jawab seorang AI engineer biasanya mencangkup pekerjaan di bidang teknologi, pemrograman, dan olah data. Berikut adalah tanggung jawab seorang Ai engineer:

1. Implementasi dan Integrasi Sistem AI

Mengimplementasikan model AI ke dalam aplikasi atau sistem yang dapat digunakan oleh pengguna akhir. AI engineer juga bertanggung jawab untuk membuat API yang memungkinkan sistem lain untuk berinteraksi dengan model AI atau layanan AI yang telah dibentuk.

2. Pengolahan dan Analisis Data

Seorang AI engineer juga bertanggung jawab dalam mengolah data mentah agar siap digunakan dalam pelatihan model, termasuk pembersihan data, pengisian data yang hilang, dan transformasi variabel. Mereka juga bertugas untuk melakukan eksplorasi data untuk memahami pola serta informasi yang relevan untuk dapat digunakan dalam pengembangan model AI.

Baca Juga: Mengenal Apa Itu Data Analyst, dari Tugas hingga Skill yang Dibutuhkan

3. Pengujian dan Validasi Model

Sama seperti developer aplikasi atau sistem tertentu, AI engineer juga bertanggung jawab untuk melakukan evaluasi untuk menilai kinerja model, seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score.

Selain itu, mereka juga bertanggung jawab untuk melakukan pengujian A/B untuk membandingkan berbagai model atau versi model yang berbeda untuk menentukan mana yang paling efektif.

4. Penelitian dan Pengembangan (R&D)

Seorang engineer juga perlu mengikuti tren terbaru dalam teknologi AI dan pembelajaran mesin, serta melakukan penelitian untuk mengeksplorasi penerapan baru dari AI. Mereka juga bertugas untuk membuat prototipe untuk menguji konsep AI baru sebelum diimplementasikan sepenuhnya dalam sistem.

5. Berkolaborasi dengan Tim Lain

AI engineer biasanya berkolaborasi dengan data scientist untuk memahami data dan kebutuhan model, serta mengimplementasikan solusi yang efektif. Mereka juga bekerja sama dengan developer perangkat lunak untuk mengintegrasikan model AI ke dalam aplikasi dan sistem yang lebih besar.

Keterampilan yang Diperlukan seorang AI Engineer

Skill yang dibutuhkan AI Engineer

Beberapa skills dan kemampuan yang dibutuhkan untuk menjadi seorang AI engineer adalah:

  • Pemrograman: Menguasai bahasa pemrograman seperti Python, R, dan Java, serta pustaka seperti TensorFlow, PyTorch, dan Scikit-learn.
  • Machine learning: Pemahaman mendalam tentang teknik-teknik pembelajaran mesin, termasuk pembelajaran mendalam (deep learning), pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised learning), dan pembelajaran terawasi (supervised learning).
  • Statistik dan Matematika: Kemampuan untuk menganalisis data dan memahami konsep statistik dan probabilitas yang mendasari model AI.
  • Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Pengetahuan tentang NLP untuk bekerja dengan data teks dan bahasa manusia.
  • Kemampuan Problem Solving: Mampu memecahkan masalah kompleks menggunakan pendekatan berbasis data dan algoritma AI.

Baca Juga: Profesi Paling Banyak Dicari dalam 5 Tahun ke Depan dan Skill yang Dibutuhkan

Jenis AI yang Biasa Digunakan oleh AI Engineer

8 Ai tools populer

AI Engineer menggunakan berbagai alat, platform, dan framework untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem kecerdasan buatan. Berikut adalah beberapa AI dan teknologi yang sering digunakan oleh AI Engineer:

1. Framework dan Library Pembelajaran Mesin (Machine Learning)

  • TensorFlow: Framework open-source yang dikembangkan oleh Google untuk membangun dan melatih model pembelajaran mesin, termasuk deep learning. TensorFlow sering digunakan karena skalabilitas dan dukungannya terhadap model-model kompleks.
  • PyTorch: Framework open-source yang dikembangkan oleh Facebook, populer di kalangan peneliti dan praktisi karena kemudahan penggunaannya dan dukungan kuat untuk pembelajaran mendalam (deep learning).
  • Scikit-learn: Library Python yang menyediakan alat-alat sederhana dan efisien untuk analisis data dan pembelajaran mesin. Ideal untuk tugas-tugas seperti klasifikasi, regresi, dan clustering.

2. Platform Pengembangan AI

  • Google Cloud AI Platform: Platform cloud dari Google yang memungkinkan AI Engineer untuk membangun, melatih, dan menerapkan model AI di skala besar. Google Cloud AI menyediakan layanan seperti AutoML, yang mempermudah pembuatan model tanpa harus memiliki pengetahuan mendalam tentang pemrograman.
  • Amazon SageMaker: Layanan AWS yang memudahkan pembangunan, pelatihan, dan penyebaran model pembelajaran mesin. SageMaker menawarkan integrasi dengan alat-alat AWS lainnya dan mendukung framework populer seperti TensorFlow dan PyTorch.
  • Microsoft Azure AI: Platform AI dari Microsoft yang menawarkan berbagai layanan untuk pembelajaran mesin, NLP, dan AI percakapan (conversational AI). Azure AI juga menyediakan alat-alat untuk otomatisasi dan integrasi dengan aplikasi bisnis.

3. Alat Pengolahan Data

  • Pandas: Library Python yang digunakan untuk manipulasi dan analisis data. Pandas menyediakan struktur data yang efisien seperti DataFrame untuk mempermudah pengolahan dan eksplorasi data.
  • NumPy: Library Python yang menyediakan dukungan untuk array multidimensi dan operasi matematika yang cepat. NumPy sering digunakan sebagai dasar untuk banyak operasi numerik dalam pembelajaran mesin.
  • Apache Spark: Platform komputasi cluster yang digunakan untuk pengolahan data skala besar. Spark sering digunakan untuk mengolah data dalam jumlah besar sebelum dimasukkan ke dalam model pembelajaran mesin.

4. Alat Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

  • spaCy: Library Python yang dirancang khusus untuk pemrosesan bahasa alami. SpaCy digunakan untuk tugas-tugas seperti tokenisasi, parsing, dan ekstraksi entitas bernama (named entity recognition).
  • NLTK (Natural Language Toolkit): Library Python yang menyediakan alat-alat dasar untuk pemrosesan bahasa alami, termasuk tokenisasi, stemming, dan analisis sentimen.
  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Model pembelajaran mendalam yang dikembangkan oleh Google untuk pemrosesan bahasa alami. BERT dan variannya banyak digunakan dalam tugas-tugas NLP karena kemampuannya dalam memahami konteks kalimat secara mendalam.

5. Alat dan Platform Visualisasi

  • Matplotlib: Library Python yang digunakan untuk membuat visualisasi data statis seperti grafik garis, histogram, dan scatter plots.
  • Seaborn: Library Python yang dibangun di atas Matplotlib dan menawarkan antarmuka yang lebih bersahabat untuk visualisasi statistik yang lebih kompleks.
  • Tableau: Platform visualisasi data yang sering digunakan untuk membuat dashboard interaktif dan laporan visualisasi untuk presentasi hasil model AI.

6. Alat untuk Pemrosesan Gambar dan Video

  • OpenCV (Open Source Computer Vision Library): Library yang digunakan untuk pengolahan gambar dan video dalam aplikasi computer vision. OpenCV sering digunakan dalam proyek-proyek seperti deteksi wajah, pengenalan objek, dan pelacakan gerakan.
  • Keras: API tingkat tinggi untuk membangun dan melatih model neural networks, sering digunakan bersama TensorFlow. Keras mempermudah pembuatan dan pelatihan model deep learning, termasuk untuk tugas-tugas pemrosesan gambar.

7. Alat untuk Pengembangan AI Percakapan (Conversational AI)

  • Rasa: Platform open-source untuk membangun chatbot dan asisten virtual yang dapat dipersonalisasi. Rasa mendukung NLP dan machine learning untuk membuat percakapan yang lebih alami dan responsif.
  • Dialogflow: Platform yang dikembangkan oleh Google untuk membuat chatbot dan asisten virtual yang didukung oleh AI. Dialogflow digunakan untuk memahami dan merespons bahasa alami yang diucapkan atau diketik oleh pengguna.

8. Alat untuk Manajemen Proyek AI

  • MLflow: Platform open-source untuk mengelola siklus hidup pembelajaran mesin, termasuk pelacakan eksperimen, penyebaran model, dan manajemen proyek AI secara end-to-end.
  • Kubeflow: Platform yang dirancang untuk menjalankan alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes, memungkinkan penyebaran model AI dalam skala besar di cloud atau on-premise.

Baca Juga: Top 10 Tools Mirip ChatGPT Terbaik untuk Pemula

Penggunaan alat-alat ini memungkinkan AI Engineer untuk membangun, melatih, menguji, dan menerapkan model AI yang canggih dan efisien, serta memecahkan berbagai tantangan dalam pengembangan teknologi kecerdasan buatan.

Ikuti berbagai pelatihan unggulan

Temukan pembelajaran efektif cara mengoperasikan AI bareng partner professional Karier.mu Ayo #GapaiKarierImpian menjadi seorang AI engineer dengan mengikuti berbagai pelatihan lengkap mulai dari pemrograman, teknologi, hingga analisis data. 

Semua pelatihan bisa kamu ikuti secara online maupun offline dengan mudah. Pelatihan di Karier.mu juga dilengkapi dengan sertifikat yang bisa dipakai sebagai referensi. Cari tahu program pelatihan menarik di Karier.mu sekarang juga. Jangan sampai ketinggalan kelasnya, ya! -RDRP-