“Trí tuệ nhân tạo – AI” là xu hướng không thể đảo ngược trong những năm gần đây. Sự đa dạng và độ phức tạp của lĩnh vực này mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp đầy tiềm năng như: AI engineer, AI researcher, Machine learning engineer, Robotics engineer, Data scientist, Software engineer.
Công việc cụ thể của những ngành này là gì? Tiềm năng ra sao? Nếu bạn có hứng thú bước chân vào ngành Trí tuệ nhân tạo, hãy cùng SOM khám phá trong bài viết dưới đây!
Học trí tuệ nhân tạo để làm AI engineer – Kỹ sư AI
Sau khi tốt nghiệp, sinh viên có thể trở thành Kỹ sư Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) tại các doanh nghiệp công nghệ. Kỹ thuật AI tập trung vào việc phát triển các công cụ, hệ thống và quy trình cho phép ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thế giới thực.
Nhiệm vụ chính của một kỹ sư AI:
- Thiết kế và phát triển các hệ thống, ứng dụng sử dụng AI
- Sử dụng các công cụ và kỹ thuật khác nhau để có thể xử lý dữ liệu,
- Xây dựng các loại ứng dụng AI khác nhau, chẳng hạn như quảng cáo theo ngữ cảnh dựa trên phân tích tình cảm, nhận dạng hoặc nhận thức trực quan và dịch ngôn ngữ.
- Huấn luyện và đánh giá các mô hình AI
- Giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng AI
- Đảm bảo doanh nghiệp tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định về AIc
- Phối hợp với các kỹ sư phần mềm, nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia khác trong những lĩnh vực liên quan đến AI
Học trí tuệ nhân tạo để làm AI researcher – Nhà khoa học nghiên cứu AI
Các nhà nghiên cứu AI chủ yếu tập trung vào việc thực hiện nghiên cứu cơ bản và phát triển công nghệ mới trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI). Họ thường trải qua nhiều năm học tập và nghiên cứu ở bậc thạc sỹ, tiến sỹ về AI, sau đó làm việc trong các trường đại học, viện nghiên cứu hoặc các phòng thí nghiệm R&D,…
Nhiệm vụ chính của một nhà nghiên cứu AI:
- Thực hiện các dự án nghiên cứu cơ bản để hiểu rõ hơn về lý thuyết máy học, các thuật toán, và nguyên lý hoạt động của hệ thống AI.
- Thử nghiệm các công nghệ, phương pháp, thuật toán, và mô hình mới để cải thiện hiệu suất và khả năng của hệ thống AI.
- Nghiên cứu giải quyết các vấn đề cụ thể và thách thức trong lĩnh vực AI, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hoặc tăng cường học.
- Cộng tác với các đồng nghiệp và đóng góp vào cộng đồng nghiên cứu AI bằng cách chia sẻ kết quả nghiên cứu, tham gia hội nghị, và tương tác với cộng đồng trên các nền tảng trực tuyến.
- Hướng dẫn sinh viên, học viên cao học và các nghiên cứu viên mới trong lĩnh vực AI, chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm.
Học ngành AI để làm Machine learning engineer – Kỹ sư Machine learning
Machine Learning Engineer hay kỹ sư máy học là người chuyên nghiên cứu, xây dựng và thiết kế phần mềm nhằm mục đích tự động hóa các mô hình dự đoán. Họ xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo tận dụng lượng dữ liệu khổng lồ để tạo và phát triển các thuật toán có khả năng học hỏi và đưa ra dự đoán.
Nhiệm vụ chính:
- Thiết kế, phát triển và nghiên cứu các hệ thống máy học
- Thực hiện nghiên cứu, biến đổi và chuyển đổi các nguyên mẫu khoa học dữ liệu
- Research và lựa chọn dữ liệu phù hợp trước khi collect dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu đó
- Phân tích thống kê và cải thiện mô hình dựa trên kết quả phân tích dữ liệu được
- Đào tạo lại các hệ thống máy học (nếu có)
- Visualize dữ liệu để thu thập thông tin chi tiết hơn
- Phân tích các trường hợp sử dụng của thuật toán máy học và phân loại chúng theo xác suất thành công
- Đa dạng các framework và thư viện máy học hiện có
- Đảm bảo độ sạch của dữ liệu
→ Có thể bạn quan tâm: Machine Learning là gì? Khái niệm, phân loại và ứng dụng của Machine Learning
Học ngành trí tuệ nhân tạo để làm Robotics engineer – Kỹ sư Robot
Kỹ sư robot (hoặc còn gọi là kỹ sư robot học) là những chuyên gia chuyên nghiên cứu, phát triển và triển khai các hệ thống robot và trí tuệ nhân tạo. Công việc của họ bao gồm thiết kế, xây dựng, lập trình và duy trì các robot có khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.
Nhiệm vụ chính:
- Thiết kế Robot, phát triển các thiết bị cơ học và điện tử để xây dựng robot có khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.
- Lập trình Robot, xây dựng phần mềm và chương trình điều khiển để robot có thể thực hiện các hoạt động và tương tác theo cách được định trước.
- Sử dụng các phương pháp học máy và trí tuệ nhân tạo để cải thiện khả năng tự học và tự điều chỉnh của robot.
- Sử dụng các cảm biến và hệ thống thị giác máy để giúp robot nhận biết và tương tác với môi trường xung quanh.
- Nghiên cứu và phát triển công nghệ mới, liên tục theo dõi và áp dụng các tiến bộ công nghệ mới để cải thiện khả năng và hiệu suất của robot.
Khi ra trường, kỹ sư robot có thể làm việc trong nhiều lĩnh vực, bao gồm công nghiệp sản xuất tự động, y tế, dịch vụ, nông nghiệp, và nhiều lĩnh vực khác. Nhiệm vụ chính của họ là đảm bảo rằng robot có khả năng thực hiện các nhiệm vụ một cách an toàn, hiệu quả và đáp ứng được yêu cầu của người sử dụng.
Học AI – trí tuệ nhân tạo để làm Software engineer – Kỹ sư phần mềm
việc học công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) có thể làm cho bạn trở thành một ứng viên rất có giá trị trong lĩnh vực kỹ sư phần mềm (Software Engineer). Thực tế, nhiều công ty đang tìm kiếm những người làm việc trong lĩnh vực AI để phát triển và triển khai các ứng dụng thông minh. Kỹ sư phần mềm thường là người chịu trách nhiệm thiết kế, phát triển, kiểm thử và duy trì phần mềm.
Nhiệm vụ chính:
- Thiết kế phần mềm: Đưa ra kế hoạch và thiết kế chi tiết cho phần mềm, xác định cách các thành phần sẽ tương tác với nhau.
- Sử dụng ngôn ngữ lập trình để viết mã máy cho các ứng dụng và hệ thống phần mềm.
- Kiểm tra, đảm bảo rằng phần mềm hoạt động đúng như dự kiến và không có lỗi.
- Duy trì và nâng cấp hệ thống, sửa lỗi, cập nhật và nâng cấp phần mềm theo thời gian để duy trì hiệu suất và tính ổn định.
- Hợp tác với các nhóm khác như kỹ thuật, thiết kế, và quản lý để đảm bảo rằng sản phẩm hoặc dịch vụ đáp ứng yêu cầu và tiêu chuẩn.
Nếu bạn có kỹ năng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, bạn có thể áp dụng nó trong phát triển phần mềm để tạo ra các ứng dụng thông minh, hệ thống tự động, hoặc tối ưu hóa quy trình. Công ty đang ngày càng quan tâm đến ứng dụng AI trong phần mềm để cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng cường khả năng của sản phẩm.
Data scientist – Làm khoa học dữ liệu
Đúng, vị trí Kỹ sư dữ liệu lớn là một trong những ngách công việc có nhu cầu ngày càng tăng trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu. Sự gia tăng đột ngột của dữ liệu và sự phổ biến của các dự án AI đã làm cho vai trò này trở nên quan trọng và hấp dẫn. Vì vậy, khi ra trường, bạn có thể cân nhắc trở thành một kỹ sư dữ liệu lớn tại các tập đoàn, công ty công nghệ.
Data Scientist là những chuyên gia có kiến thức vững về xử lý dữ liệu và áp dụng các phương pháp thống kê và machine learning để phân tích dữ liệu và đưa ra thông tin có ý nghĩa.
Nhiệm vụ chính
- Thu Thập Dữ Liệu: Họ phải có khả năng thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.
- Tiền Xử Lý Dữ Liệu: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa định dạng, làm cho dữ liệu sẵn sàng cho việc phân tích.
- Phân Tích Thống Kê: Áp dụng các phương pháp thống kê để hiểu rõ hơn về tính chất và mối quan hệ trong dữ liệu.
- Xây Dựng Mô Hình Machine Learning: Sử dụng các thuật toán machine learning để dự đoán, phân loại hoặc phân cụm dữ liệu, tùy thuộc vào mục tiêu cụ thể.
- Trực Quan Hóa Dữ Liệu: Sử dụng công cụ và kỹ thuật trực quan hóa để biểu diễn thông tin một cách rõ ràng và dễ hiểu cho người không chuyên môn.
- Đưa Ra Những Quyết Định Dựa Trên Dữ Liệu: Dựa vào phân tích, Data Scientists đưa ra các đề xuất và quyết định chiến lược dựa trên thông tin thu được từ dữ liệu.
Data Scientists là những chuyên gia có kiến thức sâu rộng trong lĩnh vực thống kê, machine learning, và xử lý dữ liệu. Họ thường làm việc tại các công ty công nghệ, tài chính, y tế, và nhiều lĩnh vực khác, giúp tổ chức hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình và tận dụng nó để đưa ra quyết định thông minh.
Nói chung, một khi tốt nghiệp với tấm bằng về chuyên ngành AI trong tay, vô số cơ hội sẽ mở ra cho bạn, cùng với những mức lương hấp dẫn và cơ hội thăng tiến ngút ngàn. Tuy nhiên, để đạt được điều đó, bạn cũng phải cố gắng rất nhiều và không ngừng trau dồi bản thân trước tốc độ vũ bão của làn sóng công nghệ. Dù bạn chọn lựa thế nào, hãy thật kiên trì nhé! Chúc bạn thành công!
→ Có thể bạn quan tâm: AI là gì? Tại sao AI lại làm xoay chuyển thế trận kinh doanh trong thời đại số?
