Top 5 công việc hàng đầu trong ngành trí tuệ nhân tạo (AI)

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào đời sống không còn xa lạ với với chúng ta nữa. AI giúp chúng ta có thể mở khóa điện thoại di động bằng khuôn mặt ( Face ID), đặt câu hỏi cho trợ lý ảo và nhận câu trả lời bằng giọng nói, lọc email mà không cần làm thủ công… Và tất nhiên nó không dừng lại ở đó, AI còn góp phần quan trọng trong mọi ngành nghề thông qua việc hợp lý hóa các quá trình kinh doanh, cải thiện trải nghiệm của người tiêu dùng và thực hiện các nhiệm vụ chưa từng có trước đây.

Tác động vào cuộc sống của AI ngày càng tăng khi công nghệ liên tục phát triển, các nhà khoa học máy tính khám phá ra được những ý tưởng mới và hiện thực nó. Trong bài viết này, VDI đã xếp hạng Top 5 Công việc hàng đầu trong ngành trí tuệ nhân tạo (AI) và những kỹ năng, đặc điểm cần có để tham gia vào lĩnh vực AI. 

1. Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI)

Nhà khoa học nghiên cứu AI có vai trò quan trọng trong việc xác định phương pháp mới, sử dụng trí tuệ nhân tạo để khắc phục những vấn đề khó khăn còn tồn tại trong các tổ chức, cuộc sống. Họ sẽ là người chuyên tìm hiểu các tập dữ liệu lớn và chuyển đổi những gì đã học thành ý tưởng và kế hoạch công nghệ AI mới, từ đó các sản phẩm công nghệ AI ra đời. 

Tuy nhiên để trở thành một nhà khoa học nghiên cứu AI bạn phải có kỹ năng tư duy phản biện vì vai trò này sẽ thường xuyên phải bỏ chất xám để tìm ra phương pháp và cách tiếp cận ở nhiều khía cạnh. Bên cạnh đó, bạn cũng phải có chuyên môn trong nhiều lĩnh vực trí tuệ nhân tạo như: máy học, thống kê tính toán, toán ứng dụng, phân tích dữ liệu với kinh nghiệm trong các công cụ như RapidMiner hoặc SketchEngine.

Đây là một nghề nghiệp rất triển vọng ở thời điểm hiện tại và tương lai vì số lượng nhân sự chất lượng cao có thể đáp ứng cho công việc này không nhiều. Theo báo New York ước tính thì các nhà khoa học nghiên cứu AI cao cấp tại các công ty hàng đầu có thể kiếm được hơn $1.000.000 mỗi năm. Không thể phủ nhận rằng đây là một công việc hàng đầu trong ngành trí tuệ nhân tạo.

2. Khoa học dữ liệu

Mặc dù nhà khoa học nghiên cứu AI chịu trách nhiệm trong việc tìm ra các phương pháp mới để AI giải quyết những vấn đề tồn đọng hiện nay, nhưng những phát hiện của họ sẽ được chuyển sang nhóm nhà khoa học dữ liệu để áp dụng các phương pháp này trong các tình huống thực tế. Do đó, vai trò của họ rất quan trọng để giải thích dữ liệu một cách hiệu quả,  thực hiện các chiến thuật và phát triển các mô hình thực tiễn AI.

Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu thì cần các kỹ năng bao gồm: làm quen với các công cụ và nền tảng dữ liệu lớn, có nhiều kinh nghiệm về tính toán thống kê cũng như các ngôn ngữ lập trình (Scala, Perl, SQL, Python), các thuật toán và khuôn khổ của chúng để xây dựng các mô hình AI.

Một nhà khoa học dữ liệu thường sẽ yêu cầu học vấn cao, ít nhất là có bằng thạc sĩ trở lên về khoa học máy tính. Ngoài ra, thì cũng phải có kỹ năng giao tiếp tốt để có thể truyền đạt đúng ý nhất.

3. Kỹ sư học máy (Machine Learning)

Khi các nhà khoa học dữ liệu làm việc dựa trên thông tin dữ liệu và hoạt động học tập của con người do các nhà nghiên cứu AI đối chiếu, thì các kỹ sư máy học (machine learning) sẽ tạo ra các mô hình dự đoán mạnh mẽ từ cách diễn giải dựa trên công nghệ chứ không cần lập trình cụ thể, nhưng sẽ hiểu được các quy luật xung quanh dữ liệu.  

Kỹ sư học máy  là một trong những công việc hàng đầu trong ngành trí tuệ nhân tạo vì họ là trung tâm của các dự án AI, mọi thứ khác được cấu tạo xung quanh công việc của họ. Để làm được nghề này bạn phải có kinh nghiệm về khoa học dữ liệu, nghiên cứu ứng dụng, hiểu thấu đáo về nhiều ngôn ngữ lập trình cũng như lập trình AI. 

4. Nhà khoa học robot

Nhà khoa học robot sẽ có trách nhiệm thiết kế hệ điều hành, chế tạo thiết bị cơ khí để thực hiện các nhiệm vụ, chức năng hoạt động và ước tính chi phí của thiết bị sản xuất hàng loạt. Các nhà khoa học robot được yêu cầu phải hiểu cách giải quyết vấn đề của robot theo cách mà con người không thể tự làm được và kiến thức chuyên môn để có thể áp dụng trong nhiều ngành nghề.  

Để trở thành nhà khoa học robot bạn phải có có kiến thức về toán học, khoa học máy tính, kỹ năng lập trình cao cấp, khoa học đời sống, thiết kế, kỹ thuật cơ khí, kỹ thuật điện và các bằng AI liên quan… sẽ là những hành trang để giúp bạn hoàn thành tốt công việc của mình. 

5. Kỹ sư học sâu (Deep Learning)

Học sâu (deep learning) là một tập con trong học máy, trong đó trí tuệ nhân tạo (AI) được lập trình với cấu trúc giống bộ não con người, được thiết kế để bắt chước quá trình suy nghĩ của con người. Tuy nhiên quá trình này sẽ lâu hơn học máy, nhưng sẽ đem lại kết quả hiệu quả hơn, nên nhu cầu về trị trí này ngày càng tăng.

Các kỹ sư học sâu chịu trách nhiệm lập trình các hệ thống AI để đảm bảo chúng tạo ra được các giải pháp có thể chuyển giao.

Để trở thành một kỹ sư học sâu thì bạn phải có kỹ năng toán học, kỹ năng phân tích một cách toàn diện, kỹ thuật máy tính hoặc các lĩnh vực chủ đề tương đương khác. Họ cần sử dụng thành thạo nhiều ngôn ngữ và nền tảng lập trình máy tính, bao gồm Python, Matlab, Linux và C ++.

6. Kết luận

Với việc áp dụng tự động hóa vào sản xuất và cuộc sống ngày càng nhiều thì nhu cầu về các chuyên gia trí tuệ nhân tạo cũng đang tăng lên đều đặn. Việt Nam đang trong giai đoạn chuyển đổi số vì vậy sẽ có sự xuất hiện của các công ty về trí tuệ nhân tạo và các công ty khởi nghiệp, nên nhu cầu nhân sự sẽ tiếp tục tăng lên.

Ngành trí tuệ nhân tạo yêu cầu rất cao về chuyên môn và kỹ năng nên nếu bạn đang muốn xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực này thì hãy bắt đầu xây dựng chuyên môn của mình. Bài viết trên, chúng tôi đã liệt kê cho bạn Top 5 Công việc hàng đầu trong ngành trí tuệ nhân tạo (AI) và những kỹ năng cần thiết cho mỗi vị trí. Hy vọng bài viết này hữu ích với bạn.