6 Technical Skill yang Dibutuhkan untuk Menjadi Seorang AI Engineer, Kuasai yuk!

Kamu punya mimpi untuk menjadi AI Engineer yang top? Tentu saja, siapa yang tidak? Profesi ini tengah menjadi pekerjaan yang paling hype dan tentunya sangat menjanjikan. Namun, tentunya memiliki semangat tinggi saja tidak cukup. Kamu harus memiliki serangkaian technical skill untuk bisa sukses di bidang ini. Apa saja sih skill yang dibutuhkan? Yuk, kita bahas lebih detail melalui artikel di bawah ini!

1. Pemrograman

ilustrasi bahasa pemrograman (unsplash.com/jstrippa)

Skill pertama yang harus kamu kuasai tentu saja skill dasar, yakni kemampuan pemrograman. “Kode-kodean” adalah kunci utamanya! Bahasa pemrograman yang populer dan banyak digunakan dalam AI adalah Python. Kenapa Python? Python memiliki sintaks yang sederhana dan mudah dipahami. Bahasa pemrograman ini juga didukung oleh banyak library yang sangat mendukung AI, seperti TensorFlow, PyTorch, dan Scikit-learn. Akan tetapi, jangan lantas meremehkan bahasa pemrograman lain, lho! R, Java, dan C++ juga penting untuk dikuasai.

2. Statistika dan Matematika

ilustrasi statistika (unsplash.com/justin_morgan)

Jangan salah! Menjadi seorang AI Engineer tidak hanya berurusan dengan barisan kode, lho! Kamu juga harus memahami matematika dan statistika. Mengapa demikian? Pasalnya, prinsip dasar AI, seperti Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL), berbasis pada statistika dan aljabar linear. Jadi, pastikan kamu menguasai keduanya, ya!

3. Machine Learning dan Algoritma

ilustrasi algoritma (unsplash.com/markusspiske)

Tentu saja, kamu tidak bisa lepas dari Machine Learning (ML) dan algoritma jika ingin menjadi AI Engineer. Kemampuan ini sangat krusial karena kamu akan banyak berinteraksi dengan berbagai algoritma ML, seperti linear regression, logistic regression, decision trees, clustering, dan lainnya. Selain itu, kamu juga harus memahami bagaimana cara kerja Neural Networks dan bagaimana mengaplikasikannya dalam Deep Learning.

4. Data Processing

ilustrasi pemrosesan data (unsplash.com/uxindo)

Lanjut ke kemampuan berikutnya, yakni pengolahan data atau Data Processing. Tidak cukup hanya tahu cara menghimpun data, kamu juga harus bisa membersihkannya (data cleaning), melakukan pre-processing, dan menguasai teknik ETL (Extract, Transform, Load). Selain itu, penting juga untuk memahami konsep data wrangling dan data visualization.

Baca juga: Data Analyst dan Data Scientist: Mana Karier di Bidang Data yang Cocok Buat Kamu?

5. Cloud Computing

ilustrasi cloud computing (freepik.com)

Di era digital ini, kemampuan cloud computing juga sangat penting. Kamu harus familiar dengan platform cloud seperti AWS, Google Cloud, atau Azure. Mengapa demikian? Umumnya, untuk menjalankan algoritma ML yang berat, kamu membutuhkan infrastruktur yang canggih dan salah satu solusinya adalah cloud.

6. Software Engineering dan System Design

ilustrasi software engineer (unsplash.com/wocintechchat)

Yang tidak kalah penting adalah kamu perlu memahami konsep dasar software engineering dan system design. Kamu harus mampu merancang sistem yang scalable dan efisien. Jangan lupa juga untuk mempelajari version control seperti Git.

7. Tools dan Libraries

ilustrasi tools (unsplash.com/barnimages)

Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, Python adalah bahasa pemrograman yang paling populer dan banyak digunakan dalam AI. Salah satu alasan mengapa Python sangat populer adalah karena adanya banyak library yang mendukung pembuatan dan pengembangan AI. Contohnya adalah NumPy dan Pandas untuk pengolahan data, Matplotlib dan Seaborn untuk visualisasi data, serta Sci-kit Learn untuk implementasi metode Machine Learning yang beragam. 

Namun, bukan hanya itu, ada juga library seperti TensorFlow dan PyTorch yang bisa digunakan untuk lebih mendalami pembelajaran mesin dan jaringan saraf tiruan. Dengan pemahaman yang baik tentang tools dan library ini, kamu akan lebih siap untuk mengerjakan proyek-proyek AI dalam skala besar.

8. Pengetahuan Industri

ilustrasi industri (unsplash.com/jezar)

Terakhir, tapi bukan berarti tidak penting, pengetahuan industri juga sangat penting dalam dunia AI engineering. Sebagai seorang AI Engineer, kamu tidak hanya perlu mengetahui teknologi dan tools yang digunakan, tetapi juga bagaimana teknologi tersebut diterapkan di berbagai industri. Misalnya, bagaimana AI digunakan dalam industri kesehatan, e-commerce, dan transportasi. Dengan pengetahuan ini, kamu bisa membuat solusi yang lebih tepat dan efektif.

Baca juga: Memahami Pengertian UI/UX Design dan Perbedaan Keduanya

Jadi, itu dia beberapa technical skill yang perlu kamu kuasai untuk jadi AI Engineer yang handal. Karir ini memang menarik dan penuh tantangan, jadi kamu harus siap, terus belajar dan update diri dengan perkembangan AI. Dunia teknologi itu dinamis dan kompleks, jadi belajar itu harus terus-menerus, apalagi jika kamu serius ingin sukses di bidang AI. Pahami dan kuasai skill yang sudah disebutkan, dan yakinlah kamu berada di jalur yang tepat. Selalu update pengetahuanmu dengan perkembangan teknologi terbaru. Selamat belajar dan tetap semangat!