Machine learning engineer – Phân biệt ML Engineer và Data Scientist

Chắc hẳn mọi người đều biết rằng Data Science có hai ngành chính là Machine Learning Engineer và Data Scientist. Tuy nhiên rất ít người có thể phân biệt được sự khác nhau giữa hai ngành này, và nếu trong cùng một công ty thì họ sẽ làm những công việc gì? Hy vọng qua bài viết này, mọi người có một cái nhìn rõ hơn về Data Scientist và machine learning Engineer, dễ dàng lựa chọn được hướng đi cho bản thân mình nhé.

Machine learning engineer là nghề gì mà lạ thế?

Machine Learning Engineer có thể coi là một nhánh của Software Engineer. Ở một số công ty lớn như Apple hay Google, vị trí này được gọi là “Software Engineer, Machine Learning”.

Machine Learning Engineer bắt buộc phải vững kiến thức lập trình, ngôn ngữ chủ yếu sử dụng là Python, Scala hoặc Java. Nhưng khác với Back Engineer, ML Engineer hoàn toàn tập trung vào lĩnh vực data.

Ngoài kiến thức về Data Science hay ML/AI, họ còn cần biết về API và DevOps vì họ cũng chính là người đảm bảo mô hình dữ liệu hoặc API luôn chạy ổn định và đưa ra dự đoán chính xác nhất. Tuy khác nhau, machine learning và deep learning vẫn có những sự tương đồng và gắn kết. Bạn cần nắm rõ về 2 khái niệm này để tránh bị hiểu lầm.

Với sự phát triển không ngừng của mức lương ngành Data Science, Big Data những ngành liên quan đến Công nghệ thông tin – kỹ sư phần mềm, Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo… đang chạm đến mức kỷ lục. Mức lương của những kỹ sư AI trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam lên đến 22.000 USD, tương đương hơn 515 triệu đồng mỗi năm.

Machine Learning Engineer có mức lương lên tới hơn 38,2 triệu đồng/tháng (1.678 USD), mức lương ngành Data Science 35 triệu đồng/tháng (1.537 USD), kỹ sư Big Data nhận mức lương khoảng 30 triệu đồng/tháng (1.325 USD).

Trách nhiệm và công việc quan trọng của một thanh niên “machine learning engineer”

Công việc chính là xây dựng hệ thống pipeline để đưa mô hình dữ liệu được xây dựng bởi Data Scientist thành sản phẩm, cụ thể hơn là API. Nói thêm chút xíu, ở một số công ty không có vị trí Machine Learning Engineer  thì công việc này được đảm nhận bởi Data Engineer.

ML Engineer cũng là người chịu trách nhiệm về hệ thống API đó. Họ cần đảm bảo hệ thống luôn chạy một cách chính xác và có khả năng Scale để đáp luôn luôn ứng nhu cầu người dùng.

Ở một số công ty, những hệ thống như nhận diện hình ảnh, nhận diện giọng nói, recommendation system (hệ thống gợi ý) được đảm nhận và xây dựng bởi ML Engineer. Nói chung là công việc thiên về Computing hơn là giải quyết vấn đề của Business.

Vì cũng là Software Engineer nên Machine Learning Engineer vẫn tuân thủ theo quy trình phát triển phần mềm (software development process).

Để trở thành một machine learning engineer thành công, bạn cần tố chất gì?

Yêu cầu về trình độ, kỹ năng

Để xây dựng sự nghiệp lâu dài trong lĩnh vực Machine Learning, bạn không thể bỏ qua cấu trúc dữ liệu, thuật toán, khả năng tính toán, kiến trúc máy tính, v.v. Tham gia các cuộc thi viết code, lập trình, hackathon là một cách hay để trau dồi những kỹ năng này.

1. Python/C ++/R/Java
2. Thống kê
3. Khoa học máy tính và Lập trình
4. Toán ứng dụng và thuật toán
5. Kỹ thuật phần mềm và thiết kế hệ thống

Yêu cầu về kỹ năng mềm

Một kỹ sư Machine Learning không thể tự làm việc một mình. Chương trình mà bạn thiết kế chỉ là một phần nhỏ trong bức tranh lớn hơn. Vì vậy, bạn cần có khả năng làm việc nhóm tốt với các nhà phát triển khác để nghiên cứu, tự phê bình và cải thiện sản phẩm cho nhau.

1. Sở thích làm việc với thế giới ảo
2. Đam mê nghiên cứu khoa học máy tính
3. Kỹ năng làm việc nhóm tốt
4. Yêu thích công nghệ thông tin
5. Chịu áp lực công việc cao

Data scientist và Machine learning engineer có gì khác nhau?

Nhìn chung, Machine Learning Engineer sẽ là nghề nghiệp dành cho bạn nếu bạn có niềm đam mê với máy tính nhưng muốn thử sức ở một lĩnh vực mới, thú vị hơn. Hãy trau dồi bản thân để đáp ứng đủ những yêu cầu về kiến thức, kỹ năng mềm trên đây và chinh phục vị trí mơ ước của mình bạn nhé!

>> Các bạn có thể tìm hiểu thêm về khóa học machine learning hcm cùng giảng viên hàng đầu từ đại học Bách Khoa; ngoài ra khóa học ML của Cole được chia làm 2 dạng, tùy thuộc vào xuất phát điểm của mỗi người: Khóa học machine learning AI và Deep Learning cho người mới bắt đầu; khóa học machine learning chuyên sâu