Trong những năm gần đây, Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence -
AI) đã trở thành một chủ đề nóng. Khi OpenAI và các công ty tập trung phát triển công nghệ AI và giới thiệu các sản phẩm đột phá dựa trên AI đến người dùng và gần như thế giới đã áp dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo vào đời sống và công việc hàng ngày. Tác động của AI đối với các ngành công nghiệp khác nhau đang trở nên ngày càng rõ ràng.
Nhờ sự phát triển nhanh chóng của ngành này, có một nhu cầu ngày càng tăng về các chuyên gia có kỹ năng phát triển, triển khai và quản lý các hệ thống AI.
Bài viết này khám phá một số công việc liên quan đến chuyên ngành AI tốt nhất hiện có bao gồm:
1. Kỹ sư Máy học (Machine Learning Engineer)
Kỹ sư Máy học là một kỹ sư phần mềm chuyên môn thiết kế, xây dựng và triển khai các hệ thống máy học. Trách nhiệm chính của họ là phát triển và triển khai các thuật toán và mô hình cho phép máy có thể học và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Công việc của một Kỹ sư Máy học bao gồm làm việc với các bộ dữ liệu lớn, tiền xử lý dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu. Ngoài kỹ năng khoa học dữ liệu, một Kỹ sư Máy học cần có kỹ năng lập trình giỏi, kiến thức nâng cao về toán học, sự hiểu biết sâu sắc về các khái niệm máy học và sự quen thuộc với các thuật toán tiêu chuẩn và tùy chỉnh.
Vào năm 2021, mức lương trung bình của một Kỹ sư Máy học tại Mỹ là 131.000 đô la.
2. Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence Engineer)
Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo có nhiệm vụ phát triển và triển khai các hệ thống AI, làm việc với các công nghệ như :
- Máy học (machine learning).
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing).
- Thị giác máy tính (computer vision).
Công việc bao gồm phát triển mô hình AI, cơ sở dữ liệu và cơ sở hạ tầng chuyển đổi dữ liệu. Một kỹ sư AI cũng thực hiện phân tích thống kê và thiết lập quản lý cơ sở hạ tầng cho phát triển sản phẩm AI.
Sự khác biệt giữa Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo và Kỹ sư máy học (Machine Learning Engineer) là các công cụ mà các chuyên gia sử dụng để giải quyết vấn đề. Kỹ sư AI chủ yếu sử dụng các công cụ phát triển phần mềm, trong khi Kỹ sư máy học sử dụng các thuật toán và công cụ dữ liệu.
Mức lương trung bình của một Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo tại Mỹ là $105,290.
3. Kỹ sư khoa học Dữ liệu (Data Scientist)
Công việc của một kỹ sư khoa học dữ liệu bao gồm việc thu thập và xử lý các tập dữ liệu lớn (Big Data), phân tích và diễn giải dữ liệu để xác định các mô hình và xu hướng. Phát triển các mô hình và thuật toán dự đoán để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, và truyền đạt thông tin và đề xuất cho các bên liên quan.
Nhà khoa học dữ liệu cần có kiến thức vững chắc về lập trình, tập trung vào kho dữ liệu và khai thác dữ liệu, thống kê và đại số tuyến tính, và mô hình hóa.
Mức lương cơ bản trung bình của một nhà khoa học dữ liệu tại Mỹ là $ 127,500.
4. Kỹ sư Thị giác máy tính (Computer Vision Engineer)
Kỹ sư Thị giác Máy tính là một chuyên gia làm việc với dữ liệu hình ảnh. Dữ liệu có thể là tín hiệu kỹ thuật số, dữ liệu video hoặc ảnh tương tự.
Công việc của một Kỹ sư Thị giác Máy tính bao gồm cải thiện hình ảnh, tìm kiếm hình ảnh, kiểm duyệt nội dung và phát triển các công cụ nhận diện khuôn mặt.
Kỹ sư Thị giác Máy tính phát triển, triển khai và duy trì các thuật toán và phần cứng thị giác máy tính, phát triển các thuật toán thị giác tự động, thu thập và tối ưu hóa phân tích dữ liệu, đề xuất các giải pháp hiệu quả cho các vấn đề thực tế, phát triển tài liệu kỹ thuật; và quản lý các dự án thị giác máy tính.
Mức lương trung bình của một Kỹ sư Thị giác Máy tại Mỹ là 126.830 đô la.
5. Kỹ sư nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo (AI Research Scientist)
Kỹ sư nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI Research Scientist) là một chuyên gia chuyên về việc phát triển các mô hình, thuật toán và kỹ thuật trí tuệ nhân tạo mới.
Những nhà khoa học này thực hiện các nghiên cứu tiên tiến trong lĩnh vực AI để cải thiện hiệu suất của các mô hình hiện có hoặc tạo ra các ứng dụng AI hoàn toàn mới.
Tổng thể, những nhà khoa học AI nghiên cứu và phát triển các thuật toán giải quyết vấn đề một cách sáng tạo hoặc cải thiện các giải pháp hiện có. Họ phải hiểu được cách con người suy nghĩ và phát triển các ứng dụng AI tương tác với mọi người trong không gian trực tuyến.
Một nhà khoa học AI phải quen thuộc với các ngôn ngữ lập trình và có kinh nghiệm phân tích lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Công việc cũng đòi hỏi kinh nghiệm với máy học, mạng neural và học sâu, cũng như phát triển các hệ thống phân tán quy mô lớn để huấn luyện các mô hình.
Mức lương trung bình của một nhà khoa học AI tại Mỹ là 112.932 đô la.
6. Kỹ sư Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (Natural Language Processing Engineer)
Kỹ sư xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) phát triển các thuật toán và mô hình giúp máy tính hiểu và giải thích bằng ngôn ngữ của con người. Họ làm việc trên các ứng dụng như chatbot, dịch thuật ngôn ngữ và nhận dạng giọng nói.
Công việc yêu cầu kinh nghiệm trong phân tích thống kê, các ngôn ngữ lập trình và hiểu biết về các phương pháp máy học và kỹ thuật biểu diễn văn bản. Kỹ sư NLP cũng phải có kinh nghiệm với các framework và thư viện máy học.
Theo ZipRecruiter, kỹ sư xử lý ngôn ngữ tự nhiên trung bình kiếm được $134,096.
7. Kỹ sư Robot (Robotics Engineer)
Một Kỹ sư Robot là một chuyên gia thiết kế, xây dựng, thử nghiệm và duy trì phần mềm điều khiển hệ thống robot. Kỹ sư Robot tiến hành nghiên cứu và tạo ra các loại robot có thể thực hiện các nhiệm vụ mà người không thể làm được do có mức độ khó khăn hoặc nguy hiểm cao.
Công việc này yêu cầu có kiến thức về toán học, kỹ năng giải quyết vấn đề phức tạp, kỹ năng ra quyết định, sự kiên trì và khả năng giao tiếp tốt.
Tính đến tháng 2 năm 2023, mức lương trung bình của một Kỹ sư Robot là $104,643, theo Salary.com.
8. Kỹ sư Học sâu (Deep Learning Engineer)
Một Kỹ sư Deep Learning là một chuyên gia về thiết kế và triển khai các thuật toán học sâu. Công việc bao gồm phát triển và bảo trì các mô hình máy học và tham gia vào các hoạt động kỹ thuật và mô hình hóa, cũng như triển khai. Một Kỹ sư Deep Learning phải có kinh nghiệm thu thập, phân loại, kiểm tra và làm sạch dữ liệu.
Mức lương trung bình của một Kỹ sư Deep Learning tại Mỹ là $122,780.
9. Quản lý Sản phẩm AI (AI Product Manager)
Kỹ sư Quản lý Sản phẩm AI sẽ sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo, máy học và học sâu để phát triển, cải tiến và hình thành sản phẩm. Kỹ sư quản lý Sản phẩm AI đóng một vai trò quan trọng trong đảm bảo sản phẩm mà họ quản lý là có đạo đức, có trách nhiệm và tuân thủ yêu cầu theo quy định.
Vai trò này yêu cầu một sự kết hợp độc đáo giữa chuyên môn kỹ thuật và kỹ năng kinh doanh, chẳng hạn như quản lý sản phẩm và Marketing. Ngoài ra, họ phải có kỹ năng giao tiếp và hợp tác mạnh mẽ.
Mức lương trung bình của một Nhà quản lý Sản phẩm AI tại Mỹ là $ 130.416.
10. Kỹ sư Đạo đức AI (AI Ethics Specialists).
Kỹ sư quản lý mảng đạo đức trí tuệ nhân tạo là một chuyên gia chịu trách nhiệm đảm bảo rằng việc phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo và máy học phải tuân thủ đạo đức và phù hợp với các giá trị xã hội.
Điều này bao gồm xác định các vấn đề đạo đức tiềm tàng và các rủi ro liên quan đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và làm việc để phát triển các chiến lược và chính sách có thể để giảm thiểu những rủi ro này.
Một chuyên gia đạo đức trí tuệ nhân tạo phải có kỹ năng kỹ thuật như kiến thức về các thuật toán học máy và phân tích dữ liệu, chuyên môn đạo đức và kỹ năng giao tiếp mạnh mẽ.
Mức lương trung bình của một Kỹ sư đạo đức trí tuệ nhân tạo tại Mỹ dao động từ 79.000 đến 189.000 đô la.
11. Cách để học về Trí tuệ nhân tạo (AI)
Nếu bạn quan tâm đến việc học về AI và các ứng dụng của nó, có nhiều cách để bắt đầu. Các chương trình đại học về AI có thể là một lựa chọn tốt nếu bạn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực AI.
Hiện nay, có một số trường đại học tại Việt Nam đang giảng dạy chương trình trí tuệ nhân tạo, trong đó có:
- Đại học Bách khoa Hà Nội: Khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính.
- Đại học Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh: Khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính.
- Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh: Khoa Công nghệ Thông tin.
- Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội: Khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính.
- Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Quốc gia Hà Nội: Khoa Công nghệ Thông tin.
Chúc bạn thành công.