Kỹ sư AI cần đến nhiều kỹ năng hơn là chỉ viết mã

Trái ngược với lập trình viên, vị trí thường thực hiện nhiệm vụ độc lập, kỹ sư AI yêu cầu phải sở hữu “cả một bộ kỹ năng liên ngành và hợp tác rộng rãi”…

Công việc AI yêu cầu nhiều kỹ năng khác nhau

Pranjali Ajay Parse, nhà khoa học dữ liệu Gen Z, đang làm việc tại Autodesk.

"AI vốn có tính liên ngành", Pranjali nhận định. "Trí tuệ nhân tạo bắt nguồn từ nhiều lĩnh vực khác nhau như toán học, khoa học máy tính, thống kê và kiến thức chuyên ngành".

Khoảng 70% công việc của nhà khoa học 25 tuổi là khoa học dữ liệu, đòi hỏi kỹ năng xem xét và phân tích tập dữ liệu; thời gian còn lại được chia đều cho kỹ thuật phần mềm, xây dựng quy trình, kỹ thuật dữ liệu, thiết kế kiến trúc và toán học. Pranjali cho rằng điều quan trọng là phải cập nhật những tiến bộ trong lĩnh vực liên quan vì công nghệ không ngừng phát triển.

Theo báo cáo Artificial Intelligence Index Report 2023 do Viện AI của Đại học Stanford (Hoa Kỳ) công bố, nhu cầu kỹ năng về AI trong năm 2022 tăng gấp nhiều lần so với những năm trước, trong đó bao gồm kỹ năng về ngôn ngữ lập trình Python, SQL, khoa học máy tính, phân tích dữ liệu.

CÔNG VIỆC AI THƯỜNG CÓ TÍNH CỘNG TÁC CAO

Kỹ sư phần mềm được biết đến là những người cô đơn, thường thực hiện nhiệm vụ độc lập, tuy nhiên bạn sẽ khác nếu quyết định làm việc trong lĩnh vực AI.

Trong khi một số vị trí kỹ thuật có xu hướng ít giao tiếp, thì "các dự án AI hiếm khi được thực hiện một mình". Một phần của điều này do AI là công nghệ mới đòi hỏi sự hợp tác giữa nhiều nhóm và các bên liên quan.

Parse cho biết phải tương tác với bảy hoặc tám nhóm để xây dựng dự án hệ thống đề xuất AI.

Theo đó, dự án bắt đầu bằng việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu bởi nhóm phân tích dữ liệu. Sau đó, nhà khoa học dữ liệu sẽ áp dụng phương pháp thống kê và mô hình hóa. Tiếp theo, nhóm học máy phát triển và tinh chỉnh mô hình. Khi mô hình sẵn sàng hoạt động, kỹ sư phần mềm xây dựng nền tảng, chuyên gia UX và UI thực hiện thiết kế giao diện người dùng.

Cuối cùng, nhóm tiếp thị sẽ xây dựng kế hoạch công bố sản phẩm.

"Một dự án AI đầu cuối đòi hỏi sự hợp tác và giao tiếp liên tục", Parse nói.

TRÁCH NHIỆM ĐẠO ĐỨC

Vấn đề bảo mật và quyền riêng tư thường được tích hợp sâu vào quy trình xử lý dữ liệu nhạy cảm trong quá trình phát triển AI.

Parse cho biết giao thức bảo mật hiện nay rất rộng. Khi làm việc với dữ liệu, nhân viên cần được cấp phép để thực hiện. Một số dự án cũng đòi hỏi các biện pháp kiểm soát an toàn chặt chẽ, như ẩn danh tính và đảm bảo mô hình không "vô tình tạo ra thành kiến hoặc kết quả không công bằng".

Điều này đòi hỏi nhân viên phải tuyệt đối tuân thủ yêu cầu pháp lý và quy định công ty. Đồng thời, cũng cần suy nghĩ về tác động lâu dài của dự án như hậu quả không mong muốn và những nghịch lý đạo đức.

Mặc dù quyền riêng tư là vấn đề cần cân nhắc kỹ lưỡng đối với người làm việc trong lĩnh vực AI, bởi chúng ta rất dễ bị cuốn theo cách mô hình hoạt động. Ngoài ra, vì rất nhiều nhóm cùng đóng góp xây dựng sản phẩm, nên mọi người thường chú tâm vào nhiệm vụ cụ thể hơn là những tác động bao quát chung, Parse nói thêm.

Cuối cùng, Parse khẳng định các công ty cần đào tạo nhân viên về nguyên tắc bảo mật, đạo đức đúng đắn để trở thành kỹ sư AI có trách nhiệm.

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo không chỉ mở ra cơ hội nghề nghiệp với mức thu nhập hấp dẫn mà còn tạo ra môi trường học tập không ngừng. Đối với những bạn trẻ đam mê toán học và kỹ thuật, con đường trở thành kỹ sư AI là một lựa chọn nghề nghiệp đầy thực tế và hứa hẹn.