Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng thâm nhập vào mọi lĩnh vực, từ chăm sóc sức khỏe, tài chính, đến sản xuất và giải trí. Điều này tạo ra nhu cầu ngày càng cao về các kỹ sư AI – những người đứng sau việc xây dựng và tối ưu hóa các hệ thống thông minh. Vì vậy, nhu cầu về các chuyên gia AI, hay AI Engineers, theo đó cũng ngày càng gia tăng. Công việc của một AI Engineer thực sự là gì? Llàm sao để trở thành một người trong số họ? Bài viết này VietnamWorks inTECH sẽ giải đáp những câu hỏi đó, đồng thời cung cấp cái nhìn tổng quan về vai trò của AI Engineer và hướng dẫn các bước cần thiết để bạn có thể gia nhập vào lĩnh vực đầy triển vọng này.

1. Kỹ sư AI (AI Engineer) là ai?

Kỹ sư AI (AI Engineer) là những chuyên gia chuyên về trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) và công nghệ học máy (machine learning). Họ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các công nghệ tiên tiến, giúp máy móc trở nên thông minh hơn và có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ mà trước đây chỉ có con người mới làm được.

2. Vai trò công việc của một AI Engineer

Các kỹ sư AI biến những ý tưởng và sáng tạo về trí tuệ nhân tạo thành các giải pháp có thể áp dụng trong thực tế. Họ nhận diện các thách thức và vấn đề kinh doanh từ đó phát triển các hệ thống AI để giải quyết chúng. Các nhiệm vụ có thể khác nhau tùy thuộc vào ngành nghề và tổ chức, nhưng thường bao gồm:

  • Xác định nhu cầu kinh doanh: Làm việc với các bên liên quan để tìm ra những vấn đề trong doanh nghiệp có thể được giải quyết bằng giải pháp AI.

  • Nghiên cứu và phân tích dữ liệu: Tìm hiểu và đánh giá các tập dữ liệu, công cụ, và thuật toán hiện có để áp dụng cho dự án AI.

  • Thiết kế mô hình và kiến trúc học máy: Tạo ra các kiến trúc và mô hình học máy để giải quyết các vấn đề cụ thể.

  • Phát triển ứng dụng AI: Viết code lập trình và phát triển các ứng dụng, giao diện và hệ thống AI.

  • Đào tạo và đánh giá mô hình AI: Huấn luyện các mô hình AI, đánh giá hiệu suất của chúng và thực hiện các điều chỉnh cần thiết.

  • Triển khai và giám sát: Triển khai các mô hình AI vào môi trường thực tế, theo dõi hoạt động và hiệu suất của chúng.

  • Bảo trì và tối ưu hóa: Duy trì và tối ưu hóa các hệ thống AI đang hoạt động để đảm bảo chúng hoạt động hiệu quả.

  • Theo dõi xu hướng và nghiên cứu: Cập nhật các nghiên cứu mới và xu hướng trong lĩnh vực AI để áp dụng các công nghệ mới và cải tiến hệ thống.

  • Tuân thủ quy tắc đạo đức: Đảm bảo rằng các giải pháp AI được phát triển và triển khai một cách minh bạch, không thiên lệch, và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.

>> Xem thêm: Ai cũng có thể học A.I?

3. Làm thế nào để trở thành một AI Engineer

3.1. Học vấn 

Cử nhân: Đây là mức học vấn cơ bản nhất để bước chân vào lĩnh vực AI. Các môn học quan trọng bao gồm cấu trúc dữ liệu, thuật toán, lập trình, giải tích, đại số tuyến tính, xác suất, cơ bản về học máy và hệ thống cơ sở dữ liệu.

Thạc sĩ: Đối với các vị trí cao cấp hoặc để chuyên sâu hơn, bạn có thể cần bằng thạc sĩ trong các lĩnh vực như Học Máy, Khoa học Dữ liệu hoặc Trí Tuệ Nhân Tạo. Các chương trình thạc sĩ này cung cấp kiến thức chuyên sâu và kỹ năng thực hành về các công nghệ và phương pháp AI.

Tiến sĩ (PhD): Nếu bạn quan tâm đến nghiên cứu hoặc các vai trò kỹ thuật nâng cao, học tiến sĩ trong AI, Học Máy, hoặc lĩnh vực liên quan có thể giúp bạn phát triển kiến thức lý thuyết sâu rộng. 

3.2. Nắm vững kiến thức cơ bản

Làm chủ kỹ thuật AI đòi hỏi sự kiên nhẫn và sự chuyên môn sâu rộng. Các hệ thống AI yêu cầu kiến thức từ nhiều lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, nắm vững những kỹ năng cốt lõi dưới đây sẽ là nền tảng vững chắc cho sự nghiệp AI của bạn.

  • Lập trình: Lập trình là bước đầu tiên để biến các thiết kế AI thành các ứng dụng. Với các thư viện phong phú cho phân tích thống kê và học máy, Python và R là những ngôn ngữ phổ biến nhất trong lập trình AI. Tuy nhiên, các kỹ sư AI cũng có thể sử dụng các ngôn ngữ khác như C, Java, JavaScript, SQL, v.v.

  • Toán học: Đại số tuyến tính, giải tích, xác suất và thống kê là ngôn ngữ toán học để mô tả học máy. Bạn cần hiểu rõ các khái niệm này để nắm bắt cách các thuật toán AI hoạt động.

  • Khoa học dữ liệu: Thu thập, làm sạch, chuẩn hóa và tiền xử lý dữ liệu là bước quan trọng trong phát triển mô hình. Kỹ năng trong khai thác dữ liệu, phân tích, trực quan hóa và kỹ thuật dữ liệu cũng vô cùng cần thiết.

  • Học máy (ML): Học máy (Machine Learning) là quá trình khám phá các thuật toán có thể tự học hỏi và cải thiện từ dữ liệu mà không cần phải lập trình rõ ràng từng bước. Để thành thạo lĩnh vực này, bạn cần nắm vững các kỹ thuật cơ bản như phân loại (classification), hồi quy (regression), và mạng nơ-ron (neural networks).

  • Kiến thức cơ bản về khoa học máy tính: Các kiến thức cơ bản về cấu trúc dữ liệu, thuật toán, thiết kế hệ thống và phân tích độ phức tạp sẽ củng cố kỹ năng AI của bạn.

  • Nền tảng đám mây: Phần lớn công việc phát triển AI hiện nay dựa vào dịch vụ điện toán đám mây. Kinh nghiệm với các nền tảng như AWS, Azure hoặc GCP sẽ là một lợi thế lớn đối với bạn trong quá trình tìm việc.

3.3. Trau dồi kỹ năng mềm:

  • Giải quyết vấn đề: Khả năng phân tích các vấn đề phức tạp một cách có hệ thống và tìm ra giải pháp hiệu quả.

  • Suy nghĩ phản biện: Kỹ năng phân tích và đánh giá vấn đề sâu sắc, từ đó đưa ra những quyết định hợp lý.

  • Kỹ năng giao tiếp: Biết cách truyền đạt các khái niệm kỹ thuật phức tạp một cách dễ hiểu cho những người không có chuyên môn là rất quan trọng.

  • Sáng tạo: Tư duy sáng tạo giúp tìm ra các giải pháp mới mẻ và tạo ra những bước tiến đột phá trong lĩnh vực AI.

3.4. Không ngừng học hỏi

Cập Nhật Kiến Thức: Nhiều AI Engineer chọn học các khóa học trực tuyến hoặc tích lũy chứng chỉ từ các nền tảng học trực tuyến như Coursera, edX, hay Udacity để cập nhật các công nghệ và kỹ thuật mới nhất. Ngoài ra, bạn có thể tham khảo các chứng chỉ từ các tổ chức như Google, Microsoft, hoặc AWS về AI và Machine Learning để trau dồi thêm kiến thức cho bản thân.

Tham Gia Cộng Đồng: Tham gia vào các hội thảo, nhóm nghiên cứu, và cộng đồng AI để mở rộng mạng lưới và học hỏi từ các chuyên gia trong ngành.

4. Một số chuyên ngành trong lĩnh vực AI

AI bao gồm rất nhiều lĩnh vực và công nghệ khác nhau. Khi sự nghiệp của bạn phát triển, bạn có thể chọn tập trung vào các lĩnh vực cụ thể như:

4.1. Thị giác máy tính (Computer Vision)

Thị giác máy tính sử dụng AI để phân tích và hiểu các hình ảnh và video. Ví dụ, công nghệ này được dùng trong xe tự lái để nhận diện đối tượng, hệ thống nhận diện khuôn mặt, và chẩn đoán y tế. Các kỹ năng quan trọng bao gồm:

  • Phân loại hình ảnh và nhận diện đối tượng: Xác định và phân loại các đối tượng xuất hiện trong hình ảnh.

  • Phân đoạn hình ảnh và vẽ khung đối tượng: Chia nhỏ hình ảnh thành các phần khác nhau và khoanh vùng các đối tượng cụ thể.

  • Tăng cường và xử lý dữ liệu: Cải thiện và chuẩn bị dữ liệu hình ảnh trước khi sử dụng.

  • Mạng nơ-ron tích chập (CNNs): Một mô hình AI chuyên dùng để phân tích hình ảnh.

  • Các công cụ phổ biến: OpenCV và SimpleCV là những công cụ thường được dùng để xử lý hình ảnh.

4.2. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP)

NLP giúp máy tính đọc, hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Công nghệ này được dùng trong chatbot, dịch ngôn ngữ và phân tích văn bản. Các kỹ năng cần có bao gồm:

  • Xử lý văn bản, tách và rút gọn từ: Làm việc với văn bản để chia nhỏ thành các từ và chuyển chúng về dạng cơ bản.

  • Nhận diện thực thể và làm rõ nghĩa từ: Xác định các đối tượng quan trọng trong văn bản và hiểu chính xác ý nghĩa của từ trong ngữ cảnh.

  • Phân tích cảm xúc và phân loại văn bản: Xác định cảm xúc và phân loại nội dung văn bản theo các nhóm khác nhau.

  • Mạng tuần tự cho dịch ngôn ngữ: Sử dụng mô hình AI để dịch ngôn ngữ từ văn bản này sang văn bản khác.

  • Kỹ thuật nhúng từ như word2vec và GloVe: Phương pháp chuyển đổi từ ngữ thành dạng số để AI dễ hiểu và xử lý.

4.3. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu trong quá khứ để dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai. Các ứng dụng phổ biến gồm điều chỉnh giá linh hoạt, bảo trì dự phòng và tối ưu hóa hàng tồn kho. Những kỹ thuật cơ bản bao gồm:

  • Mô hình dự đoán chuỗi thời gian như ARIMA để dự đoán xu hướng dựa trên dữ liệu thời gian.

  • Thuật toán phân loại như hồi quy logistic để phân loại dữ liệu và đưa ra dự đoán.

  • Mô hình tổ hợp kết hợp các phương pháp như cây quyết định, SVM và mạng nơ-ron để tăng độ chính xác của dự đoán.

4.4. Robot và lý thuyết điều khiển (Robotics and Control Theory)

Robot và lý thuyết điều khiển kết hợp giữa phần cứng của robot và phần mềm giúp điều khiển robot một cách thông minh. Công nghệ này thường được ứng dụng trong việc điều khiển drone tự bay và tự động hóa quy trình trong kho hàng. Các kỹ thuật chính bao gồm:

  • Động cơ vật lý để mô phỏng chuyển động của robot.

  • Kết hợp cảm biến, bộ truyền động và hệ thống nhúng để robot có thể nhận biết và tương tác với môi trường xung quanh.

  • Học tăng cường (Reinforcement learning) giúp tối ưu hóa các hành động của robot.

  • Thuật toán lập kế hoạch chuyển động (Motion planning algorithms) như tìm kiếm A* để tìm đường đi tối ưu cho robot.

Mỗi lĩnh vực yêu cầu các công cụ và framework chuyên biệt. Tuy nhiên, các kỹ năng cơ bản như giải quyết vấn đề, khoa học dữ liệu, học máy và lập trình vẫn là nền tảng quan trọng trong kỹ thuật AI.

>> Xem thêm: Đừng bỏ lỡ 13 thư viện Open-source sau nếu bạn muốn trở thành bậc thầy AI

5. Những thách thức mà một AI Engineer thường đối mặt

Xử lý dữ liệu lớn và không đồng nhất: Dữ liệu cần thiết cho các dự án AI thường rất lớn và đa dạng. Việc thu thập, làm sạch, và chuẩn bị dữ liệu để phù hợp với các mô hình học máy có thể là một công việc phức tạp và tốn thời gian.

Thiết kế và tối ưu hóa mô hình: Việc chọn mô hình học máy phù hợp, điều chỉnh các tham số, và tối ưu hóa hiệu suất mô hình có thể đòi hỏi thử nghiệm liên tục và kiến thức sâu rộng về các thuật toán.

Quản lý tài nguyên tính toán: Các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình học sâu (Deep learning), thường đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn. Quản lý và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên phần cứng và phần mềm có thể là một thách thức.

Duy trì và cập nhật mô hình: Sau khi triển khai, mô hình AI cần được theo dõi, duy trì, và cập nhật để đảm bảo hiệu suất tốt nhất khi dữ liệu mới xuất hiện hoặc thay đổi.

Giải quyết vấn đề kỹ thuật và khắc phục lỗi: Các vấn đề kỹ thuật và lỗi trong quá trình phát triển và triển khai mô hình AI có thể khó xác định và khắc phục. Việc debug và tối ưu hóa hiệu suất mô hình có thể đòi hỏi kỹ năng phân tích sâu sắc.

Học hỏi và cập nhật công nghệ mới: Lĩnh vực AI phát triển nhanh chóng, và các kỹ sư cần phải liên tục cập nhật kiến thức và kỹ năng mới để không bị lạc hậu.

Lời kết

Dù con đường trở thành AI Engineer có thể đầy thử thách, nhưng với sự chuẩn bị kỹ lưỡng và sự đam mê, bạn hoàn toàn có thể gia nhập và phát triển trong lĩnh vực đầy hứa hẹn này. Hãy bắt đầu bằng việc trang bị kiến thức cơ bản, thực hành trên các dự án thực tế, và không ngừng cập nhật công nghệ mới để tiến bước trên con đường sự nghiệp của mình.

VietnamWorks inTECH

TẠO TÀI KHOẢN MỚI: XEM FULL “1 TÁCH CODEFEE” - NHẬN SLOT TƯ VẤN CV TỪ CHUYÊN GIA - CƠ HỘI RINH VỀ VOUCHER 200K