13 Kỹ năng quan trọng của một Kỹ sư AI mà bạn cần biết
Kỹ sư AI có nhiệm vụ chính là thiết kế, phát triển và bảo trì các hệ thống liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Công việc này hiện đang trở thành xu hướng, vậy làm thế nào để trở thành kỹ sư AI? Cùng xem qua nội dung này ngay!
Kỹ sư AI là một trong những công việc mới và dự đoán sẽ phát triển mạnh mẽ trong những năm sắp tới tại Việt Nam. Trên thực tế, AI đã trở thành một yếu tố không thể thiếu trong nhiều ứng dụng phổ biến. Nếu bạn có kiến thức vững về lập trình phần mềm, có lẽ bạn nên xem qua công việc kỹ sư AI. Vậy công việc của kỹ sư AI là gì? Bắt đầu như thế nào? NativeX chia sẻ đến bạn thông tin ngay sau đây.
Kỹ sư AI là gì?
Kỹ sư AI chịu trách nhiệm thiết kế, phát triển và bảo trì các hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo. Họ sử dụng kỹ năng về học máy, lập trình, phân tích dữ liệu và các công nghệ khác có thể học từ dữ liệu để đưa ra quyết định.
NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.
Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:
- Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
- Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
- Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
- Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.
Các kỹ năng của một kỹ sư AI
Để hiểu rõ hơn về vai trò của một kỹ sư AI, hãy xem các kỹ năng mà họ phải có:
Ngôn ngữ lập trình
Không cần bàn cãi, một kỹ sư AI chắc chắn phải thành thạo các ngôn ngữ lập trình. Một số ngôn ngữ thường được sử dụng để phát triển AI bao gồm:
- Python
- Java
- R
- C++
- JavaScript
Python
Python đặc biệt phổ biến vì cú pháp dễ học và thư viện mở rộng cho AI và học máy. Kiến thức về những ngôn ngữ này rất quan trọng để phát triển thuật toán, triển khai mô hình và làm việc với dữ liệu.
Các thư viện như: TensorFlow, Keras và PyTorch thường được sử dụng trong Python để phát triển AI. Những trường hợp cần dùng bao gồm phân tích dự đoán, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng hình ảnh.
R
Ngôn ngữ R, chủ yếu được sử dụng cho phân tích thống kê và biểu đồ hóa dữ liệu, và thường được dùng trong trí tuệ nhân tạo.
Gói ‘caret’ (tên một kiểu dữ liệu) trong ngôn ngữ R hỗ trợ mô hình dự đoán, trong khi ‘e1071’ đơn giản hóa quá trình tạo ra mô hình học máy. Ngôn ngữ R được sử dụng trong các dự án trí tuệ nhân tạo liên quan đến nghiên cứu khoa học, y tế, tài chính và phân tích truy cập mạng xã hội.
Java
Java là một lựa chọn phổ biến khác để phát triển công nghệ AI, chủ yếu là do tính đơn giản, dễ đọc và khả năng tương tác người dùng tuyệt vời.
Trình quản lý bộ nhớ mạnh và kho thư viện học máy chất lượng cao như: Stanford Library NLP, Apache Open NLP, làm cho nó phù hợp để phát triển chatbot.
Trường hợp cần dùng Java bao gồm: chatbot, hệ thống đề xuất trang web và phát hiện gian lận trong lĩnh vực tài chính.
C++
C++ cung cấp khả năng xây dựng các ứng dụng cấp cao với chi phí tính toán tương đối thấp, khiến nó phù hợp cho học máy và tính toán mạng nơ-ron.
Những thư viện như: Shark, mlpack được thiết kế cho học máy trong C++. Các trường hợp sử dụng AI bao gồm công việc thị giác máy tính, robot và trò chơi điện tử.
Mô hình và kỹ thuật dữ liệu
Dữ liệu là nền tảng của trí tuệ nhân tạo, các kỹ sư AI cần phải hiểu sâu về mô hình và kỹ thuật dữ liệu.
Họ cần biết cách thu thập, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thành định dạng phù hợp để phân tích. Có kiến thức về cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL là điều cần thiết, để truy vấn và quản lý các tập dữ liệu lớn.
Các công cụ như: Apache Spark, Hadoop và AWS S3 cũng thường được sử dụng để xử lý dữ liệu trong các dự án AI.
Phân tích dữ liệu lớn
Các kỹ sư AI cần có khả năng phân tích nhiều tập dữ liệu lớn và rút ra thông tin từ chúng. Dẫn đến việc sử dụng các công cụ như: SparkSQL, Apache Flink và Google Cloud Platform để truy vấn và thao tác tập dữ liệu lớn.
Các mô hình “Machine learning”
Kiến thức về các mô hình và thuật toán học máy là điều mà kỹ sư AI nào cũng phải biết. Bao gồm hiểu biết về các kỹ thuật học máy có giám sát và không giám sát, có các thuật toán học sâu như: mạng nơ-ron tích chập (CNNs) và mạng nơ-ron hồi quy (RNNs).
Các kỹ sư AI cũng cần am hiểu về cách đánh giá hiệu suất của mô hình, thông qua việc sử dụng các chỉ số như sau:
- ✓ Độ chính xác (Accuracy)
- ✓ Độ chính xác dương (Precision)
- ✓ Độ chính xác âm (Recall)
- ✓ Độ lệch trung bình bình phương (RMSE – Root-mean-square deviation)
- ✓ Sai số trung bình tuyệt đối (MAE – Mean absolute error)
- ✓ Điểm F1 (F1 score)
Các dịch vụ AI và ML
Kỹ sư AI cũng nên làm quen với các dịch vụ trí tuệ nhân tạo và học máy trên dữ liệu đám mây, được cung cấp bởi WS, Azure và Google Cloud Platform. Những dịch vụ này cho ra các mô hình, API và công cụ đã được dựng sẵn, để phát triển ứng dụng thông minh mà không cần mã hóa phức tạp.
Triển khai AI & DevOps
Kế hoạch cho các ứng dụng AI đòi hỏi sự hợp tác với nhóm DevOps, để đảm bảo tích hợp và triển khai mượt mà.
Kỹ sư AI nên biết cách sử dụng các công cụ như: Docker và Kubernetes để chứa, quản lý cấu hình, và điều phối triển khai. Họ cũng chịu trách nhiệm theo dõi, duy trì hiệu suất của các hệ thống AI sau khi triển khai.
Bảo mật AI
Hiểu và triển khai các biện pháp bảo mật và quyền riêng tư là điều quan trọng, bất kỳ kỹ sư AI nào cũng phải làm, vì các ứng dụng AI mang đến những lỗ hổng bảo mật mới.
Là kỹ sư AI, bạn có trách nhiệm đảm bảo an toàn thông tin, tính toàn vẹn và khả dụng của dữ liệu bạn xử lý.
Hiểu rõ về các điều luật liên quan đến bảo vệ dữ liệu như Quy định chung về bảo mật thông tin (GDPR), và triển khai các khung AI an toàn tuân thủ các quy định này.
Ngoài ra, kỹ sư AI cần có kiến thức về các phương pháp mã hóa khác nhau, thực hành phát triển mô hình AI an toàn, và sẵn sàng xử lý các cuộc tấn công hoặc vi phạm bảo mật có thể xảy ra.
Một số kỹ thuật được các kỹ sư AI sử dụng bao gồm:
- ✓ Mã hóa đồng cấu giúp bảo vệ dữ liệu và đảm bảo tính riêng tư.
- ✓ Các kỹ sư AI sử dụng các thuật toán học máy để tạo ra các mô hình dự đoán và phân loại dựa trên dữ liệu đầu vào.
- ✓ Sử dụng mạng nơ-ron để xử lý dữ liệu phức tạp và giải quyết các vấn đề như nhận dạng hình ảnh, ngôn ngữ tự nhiên và dự đoán chuỗi thời gian.
- ✓ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) để phân tích và hiểu văn bản, giọng nói và ngôn ngữ con người trong các ứng dụng như chatbot, dịch thuật và tổng hợp tin tức.
Một số công cụ được sử dụng để bảo vệ ứng dụng gồm có:
- ✓ AWS Identity (Quản lý Danh tính) và Access Management (Truy cập AWS): Dịch vụ giúp bạn quản lý quyền truy cập vào các nguồn tài nguyên AWS an toàn.
- ✓ TensorFlow Privacy: Một thư viện hỗ trợ phát triển các mô hình học máy an toàn và đảm bảo quyền riêng tư.
NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.
Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:
- Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
- Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
- Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
- Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.
Những kỹ năng Non-technical ở một kỹ sư AI
Ngoài sở hữu kỹ thuật, các kỹ sư AI cũng cần một số kỹ năng mềm nhất định để hoàn thành xuất sắc vai trò của mình.
Kỹ năng giao tiếp và teamwork
Kỹ sư AI cần có kỹ năng giao tiếp tốt, để truyền đạt dễ hiểu các khái niệm và ý tưởng AI phức tạp, cho những bên không liên quan.
Hơn nữa, vì các dự án AI thường là nỗ lực nhóm, nên sự hợp tác là điều cần thiết để thực hiện dự án hiệu quả.
Bạn có thể thường xuyên tham gia cuộc họp với các chuyên gia khác như:
- ✓ Nhà khoa học dữ liệu: Để thảo luận về phát triển và tối ưu hóa mô hình.
- ✓ Nhà phân tích dữ liệu: Để hiểu các yêu cầu dữ liệu cho các dự án AI.
- ✓ Các nhà phát triển phần mềm: Để tích hợp các mô hình AI vào các hệ thống hiện có.
- ✓ Người quản lý dự án: Để đảm bảo thực hiện dự án kịp thời và thành công.
Khả năng thích ứng và học hỏi không ngừng
Lĩnh vực AI không ngừng phát triển, với nhiều công cụ và kỹ thuật mới cải tiến không ngừng.
Tuy nhiên, kỹ sư AI phải có khả năng thích ứng, sẵn sàng học hỏi và liên tục cập nhật những công nghệ phát triển mới nhất trong lĩnh vực này.
Tư duy phản biện và kỹ năng giải quyết vấn đề
Có tư duy phản biện và giải quyết các vấn đề phức tạp là rất quan trọng. Kỹ sư AI cần có những kỹ năng này.
Các dự án AI thường làm việc với các bộ dữ liệu lớn, triển khai các thuật toán phức tạp và khắc phục sự cố phát sinh trong quá trình phát triển mô hình.
Kiến thức chuyên sâu
Sở hữu kiến thức chuyên ngành trong lĩnh vực mà bạn đang tập trung, có thể khiến bạn trở thành một kỹ sư AI nổi bật.
Ví dụ, nếu tham gia vào các dự án AI liên quan đến y tế, hiểu biết rõ về ngành công nghiệp y tế và những trở ngại của nó, có thể giúp bạn phát triển những giải pháp hiệu quả hơn.
Tương tự, nếu bạn làm việc trong các dự án AI liên quan đến tài chính, có kiến thức nền vững về tài chính hoặc kinh tế có thể hỗ trợ rất nhiều.
Những kỹ năng nâng cao của một kỹ sư AI
Năng lực của một kỹ sư AI không chỉ dừng lại ở việc sử dụng công cụ và kỹ thuật cơ bản. Nếu muốn phát triển bản thân hơn nữa, cũng cần phải có thêm những kỹ năng nâng cao. Vậy những kỹ năng đó là gì? Hãy cùng tìm hiểu dưới đây.
Kiến thức toán học và thuật toán nâng cao
Toán học nâng cao, chẳng hạn như: đại số tuyến tính, giải tích và thống kê rất cần thiết để hiểu các thuật toán và kỹ thuật AI.
Các kỹ sư AI cũng nên biết cách phát triển các thuật toán tùy chỉnh, dựa trên các mô hình toán học này để giải quyết các vấn đề khác nhau.
Kiến trúc mạng nơ-ron
Hiểu và áp dụng mạng lưới nơ-ron trong các giải pháp AI là một kỹ năng quan trọng.
Công việc bao gồm: Biết về các loại mạng nơ-ron khác nhau, như mạng nơ-ron tích chập (CNNs) và mạng nơ-ron hồi quy (RNNs), các ứng dụng và cách triển khai của chúng.
Một số công cụ được sử dụng để phát triển kiến trúc mạng nơ-ron bao gồm:
- ✓ TensorFlow: Một thư viện mã nguồn mở để xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron
- ✓ Keras: Một giao diện lập trình (API) ứng dụng cấp cao chạy trên TensorFlow để đơn giản hóa quá trình xây dựng, kiểm thử và triển khai mô hình học sâu.
Kết luận
Kỹ sư AI đang là một trong những công việc hấp dẫn nhất trong lĩnh vực Công nghệ Thông tin hiện nay. Mặc dù ở Việt Nam chưa có nhiều chương trình đào tạo chuyên sâu và chuẩn hóa về AI. Tuy nhiên với sự phát triển của công nghệ, bạn có thể dễ dàng tự học và phát triển những kỹ năng cơ bản, để tăng thêm cơ hội cho bản thân. Với những thông tin mà NativeX vừa chia sẻ, giúp bạn đưa ra quyết định đúng cho sự phát triển nghề nghiệp IT của mình!
NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.
Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:
- Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
- Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
- Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
- Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.
Tác giả: NativeX
