Di era teknologi modern yang terus berkembang, profesi machine learning engineer menjadi salah satu peran paling dicari di industri.
Dengan meningkatnya penggunaan teknologi berbasis kecerdasan buatan (AI) dalam berbagai sektor, kebutuhan akan talenta yang mampu merancang, mengembangkan, dan mengoptimalkan sistem berbasis machine learning semakin meningkat.
Machine Learning Engineer sudah menjadi profesi yang populer cukup lama di Amerika maupun Cina, terutama pada industri teknologi mereka. Di Indonesia sendiri, Machine Learning Engineer masih tergolong baru, namun memiliki prospek karir dan juga jumlah pendapatan yang didapatkan sangat menjanjikan, terutama bagi anak muda generasi saat ini.
Apa Itu Machine Learning Engineer?
Machine Learning Engineer adalah seorang profesional yang bertanggung jawab merancang, mengembangkan, dan menerapkan algoritma machine learning ke dalam sistem aplikasi berbasis teknologi Artificial Intelligence (AI).
Mengutip dari Discover Data Science, mereka berfokus pada cara membuat algoritma yang memungkinkan teknologi AI belajar dari data untuk mengambil keputusan atau prediksi secara otomatis tanpa pemrograman eksplisit di setiap tahapannya.
Peran Machine Learning Engineer dalam Teknologi Modern
Machine learning adalah metode yang mengajarkan sistem AI untuk memahami pola dari data dalam jumlah besar. Hal ini membuat sistem menjadi lebih cerdas, mampu belajar sendiri, dan mengurangi ketergantungan pada aturan yang ditulis secara manual oleh programmer.
Profesi ini masih tergolong baru, terutama di Indonesia, namun perkembangannya sangat pesat. Seiring adopsi teknologi AI yang semakin meluas, peran machine learning engineer diprediksi akan menjadi salah satu profesi paling dibutuhkan dalam 10 tahun ke depan.
Mengapa Profesi Machine Learning Engineer Menjanjikan?
- Prospek karir luas: Dengan perkembangan teknologi, profesi ini dibutuhkan di hampir semua industri, mulai dari teknologi, keuangan, hingga healthcare.
- Skill bernilai tinggi: Untuk menjadi seorang machine learning engineer, diperlukan penguasaan bahasa pemrograman seperti Python atau R, ilmu matematika, dan statistika yang cukup kompleks.
- Jenjang karir yang menarik: Banyak profesional IT atau teknologi yang beralih (switching karier) ke bidang ini karena jenjang karirnya yang menjanjikan dan gaji yang kompetitif.
Switching Karir ke Machine Learning Engineer
Bagi mereka yang sudah berkecimpung di bidang teknologi, seperti data science atau software development, beralih menjadi machine learning engineer adalah pilihan menarik dan juga menantang.
Profesi seperti data scientist atau data analyst sering kali menjadi batu loncatan karena adanya korelasi besar antara analisis data dan pengembangan model machine learning.
Lalu, apa saja tugas dan skill yang dibutuhkan untuk menjadi seorang Machine Learning Engineer? Berikut ini penjelasannya!
Tugas dan Tanggung Jawab Machine Learning Engineer
Hal pertama yang harus Anda ketahui mengenai profesi ini adalah apa saja tugas yang dikerjakan dalam pekerjaannya sehari-hari. Ini dia tugas-tugas dari seorang Machine Learning Engineer:
1. Mengembangkan Model Machine Learning
Tugas utama seorang Machine Learning Engineer adalah menciptakan algoritma dalam sebuah sistem. Seorang Machine Learning Engineer sehari-harinya bertugas menggunakan platform machine learning seperti IBM, Microsoft, Google, Amazon, dan lain-lain.
Dalam melakukan perancangan program, Anda diharuskan untuk memahami struktur data dan juga arsitektur data secara teori serta praktek.
Salah satu contoh hasil kerja seorang Machine Learning Engineer yang bisa kita temukan sehari-hari adalah pada iklan yang ditampilkan dalam Instagram, Facebook, atau media lainnya. Iklan yang muncul adalah hasil dari algoritma yang menampilkan topik ataupun hal yang Anda sukai.
Profesi ini mengharuskan Anda untuk bisa membuat program yang bisa mengendalikan sebuah robot ataupun sistem.
2. Melakukan Analisa Statistik
Seorang Machine Learning Engineer harus mampu untuk membaca hingga menganalisa data-data statistik. Karena dasar dari profesi ini merupakan bidang Data Science, Anda perlu memahami dasar-dasar ilmu dari bidang ini.
Machine Learning adalah sebuah hubungan matematis yang ada antara semua kombinasi data input dan output. Anda perlu memberikan data set yang cukup, agar Machine Learning bisa mempelajari data tersebut dan mengembangkannya.
3. Melatih Sistem Machine Learning
Tugas selanjutnya bagi seorang Machine Learning Engineer adalah melatih sistem yang sudah dibuat dalam Machine Learning. Hal ini tentu membutuhkan waktu dan juga harus melewati banyak trial & error.
Proses inilah yang menjadi sangat krusial dan sebagai penentu apakah program yang dibuat memiliki output sesuai dengan apa yang diinginkan.
Dari data set yang diberikan pada Machine Learning, Anda perlu melakukan testing dengan memberinya kombinasi input/output.
Kemudian Machine Learning akan mengkomputasi hubungan antara input dan output tersebut dan Machine Learning akan memprediksi atau menentukan output secara otomatis.
Selama sistem komputer tersebut memiliki data dan daya komputasi yang cukup untuk memproses data tersebut, maka Machine Learning bisa menghubungkan data kompleks secara matematis oleh sistem komputer.
4. Memahami Konsep Big Data
Hal selanjutnya yang menjadi tugas Machine Learning Engineer yaitu harus familiar dan memahami Big Data. Tugas yang penting dalam pekerjaan ini adalah mengubah data-data tersebut menjadi sebuah model untuk suatu output yang diinginkan.
Tak hanya itu saja, profesi ini dituntut untuk bisa menganalisa big data secara kompleks guna untuk mengekstrak wawasan, dan mampu menentukan teknik mana saja yang sesuai.
Profesi ini mengharuskan Anda memahami cara menggunakan pemodelan data dan strategi evaluasi guna untuk menemukan pola dan memprediksi hal tertentu.
Tuntutan lainnya dalam profesi ini adalah harus menguasai matematika dalam hal perhitungan dan bisa menentukan algoritma mana saja yang sesuai dan cocok untuk suatu research.
Skill yang Dibutuhkan untuk Menjadi Machine Learning Engineer
Untuk menjadi seorang machine learning engineer, diperlukan kombinasi keahlian teknis dan analitis yang kuat. Berikut adalah beberapa skill utama:
1. Bahasa Pemrograman
Skill pertama yang wajib dikuasai oleh seorang Machine Learning Engineer adalah memahami berbagai bahasa pemrograman seperti memahami C++, C, JavaScript, Scala, dan Julia.
Selain itu, terdapat beberapa bahasa pemrograman lain yang spesifik untuk Machine Learning yaitu Phyton, Java, dan R. Semua ini diperlukan saat Anda melakukan perancangan hingga testing algoritma yang dibuat oleh Machine Learning.
2. Data Science
Profesi ini menuntut Anda untuk bisa memahami tentang data science secara luas. Saat terjun langsung di lapangan kerja, Anda akan bekerja sama dengan seorang Data Engineer dan diharapkan untuk bisa membentuk dan memodelkan data.
Secara umum, Data Science merupakan dasar utama seseorang bisa menjadi Machine Learning Engineer, karena Anda harus membuat sebuah algoritma dengan proses yang sangat kompleks.
Anda harus bisa menerapkan algoritma untuk pemodelan data, menggunakannya serta melakukan strategi evaluasi guna untuk menemukan pola dan memprediksi hasil analisis.
3. Machine Learning
Machine Learning adalah ilmu yang sangat kompleks dan memerlukan waktu yang cukup lama untuk bisa menguasainya. Terdapat beberapa tipe algoritma Machine Learning yang harus Anda pahami, seperti berikut ini:
- Machine learning yang diawasi
- Machine learning yang tidak diawasi
- Pembelajaran yang semi-diawasi
- Machine learning penguatan
Keempat jenis algoritma ini digunakan dalam kebutuhan yang berbeda-beda. Machine Learning memiliki 2 jenis sifat yaitu deterministik (dapat diprediksi) atau non-deterministik yang timbul dari bagaimana algoritma tersebut bekerja. Sifat ini nantinya tergantung pada tujuan atau output apa yang diinginkan oleh perusahaan.
4. Software Engineering
Skill terakhir yang wajib dikuasai oleh ML Engineer adalah software engineering. Mengapa skill ini diperlukan? Hal ini akan mempermudah Anda dalam merancang software yang bermanfaat dalam ekosistem produk dan layanan yang lebih luas.
Saat ini banyak ML Engineer yang dilatih untuk menguasai Deep Learning, Neural Network Architectures, Natural Language Processing, dan Dynamic Programming.
Tak hanya hardskill saja yang wajib dimiliki seorang ML Engineer. Anda dituntut untuk bisa menguasai beberapa softskill berikut ini agar bisa menjadi seorang pekerja yang profesional:
5. Critical Thinking
Dilansir dari World Economic Forum 2020 lalu, kemampuan berpikir kritis menjadi salah satu skill yang akan dibutuhkan pada tahun 2025 mendatang.
Anda dituntut untuk bisa berpikir lebih mendalam mengenai masalah pekerjaan yang ditemui dan menemukan penyelesaian paling efektif.
Dalam bidang Data Science, jenis kemampuan inilah yang dibutuhkan karena bisa membantu dalam mengimplementasikan ide-ide inovatif yang Anda miliki.
6. Complex Problem Solving
Hampir semua industri bisnis saat ini membutuhkan seseorang yang memiliki kemampuan complex problem solving. Mengapa hal ini bisa terjadi? Keterampilan pemecahan masalah yang kompleks adalah kemampuan yang tidak bisa dimiliki semua orang.
Pada posisi ini, Anda diharuskan bisa memecahkan masalah-masalah yang ada di waktu yang bersamaan karena industri yang selalu berubah dan harus adaptif terhadap perubahan.
7. Active Learning
Softskill ketiga yang harus dimiliki oleh ML Engineer adalah Active Learning atau keinginan untuk selalu belajar hal baru yang berkaitan dengan tren saat ini maupun bidang industri yang digeluti.
Karena Machine Learning adalah industri yang cukup kompleks, Anda dituntut untuk selalu mau belajar hal-hal baru dan mengimplementasikannya ke dalam project yang dilakukan.
Peran Machine Learning Engineer dalam Industri
Machine learning engineer sering bekerja dalam tim lintas fungsi, seperti data scientist, software engineer, dan data analyst. Berikut adalah beberapa kontribusi mereka dalam berbagai industri:
- Teknologi: Membangun sistem rekomendasi (seperti Netflix atau Spotify) dan chatbot yang mampu memahami percakapan manusia.
- Keuangan: Mengembangkan model prediksi risiko kredit atau deteksi penipuan dalam transaksi finansial.
- Healthcare: Merancang sistem diagnostik berbasis AI untuk membantu dokter dalam mendiagnosis penyakit.
- E-commerce: Mengoptimalkan pengalaman pengguna dengan prediksi tren belanja dan personalisasi produk.
Contoh Penerapan Machine Learning
Penerapan Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari pun menjadi sebuah kebutuhan dan sudah tidak bisa dipisahkan dengan teknologi lainnya. Berikut ini adalah beberapa contoh penerapan Machine Learning yang sudah ada saat ini:
1. Google Search Auto-Suggest
Google adalah layanan search engine yang memiliki pengguna terbanyak di dunia. Melalui fitur Google Search, kita dimudahkan dalam mendapatkan informasi mengenai apa yang kita cari. Anda bisa dengan mudah mendapatkan informasi dari berbagai sumber yang kredibel dari Google Search.
Selain itu, Google juga mempermudah penggunanya dengan fitur “Auto Suggest”, fitur ini membantu kita untuk mendapatkan rekomendasi yang lebih akurat dari informasi yang dicari.
2. Fitur Rekomendasi
Contoh penggunaan Machine Learning berikutnya adalah adanya fitur rekomendasi yang sering kita temui di berbagai platform media sosial ataupun hiburan seperti Instagram, TikTok, YouTube, Netflix, Spotify, atau Disney.
Teknologi AI yang ada di aplikasi tersebut akan memberikan rekomendasi berdasarkan apa yang sedang Anda sukai saat ini dengan membaca data set yang ada. Apa tujuan dari fitur yang ini? Hal ini akan membuat Anda lebih betah untuk berlama-lama dan menghabiskan waktu lebih banyak dalam aplikasi tersebut.
3. Chatbot
Chatbot juga menjadi hasil teknologi Machine Learning yang bisa kita temui dalam kehidupan sehari-hari.
Chatbot memudahkan pemilik bisnis untuk bisa menjawab pesan dari konsumen dalam sepersekian detik.
Di dalam chatbot, sudah terdapat sebuah data ataupun customer journey yang bisa mempermudah dalam proses transaksi jual beli. Chatbot akan dilatih untuk bisa menjawab kata-kata yang ditujukan pada mereka dengan output yang sudah diprediksi.
4. Iklan Digital
Contoh selanjutnya datang dari industri media sosial yang saat ini gencar menggunakan digital ads untuk mempromosikan dan juga menaikkan penjualan mereka.
Machine Learning berfungsi untuk menampilkan iklan-iklan yang ditayangkan pada pengguna yang tepat.
Sistem akan membaca apa saja interest atau preferensi dari sebuah akun dan menampilkan berbagai iklan yang dipasang oleh marketer kepada pengguna tersebut.
5. Speech to Text
Contoh terakhir penerapan Machine Learning adalah fitur speech to text yang saat ini sedang digandrungi, terutama pada platform TikTok. Teknologi AI yang ada akan merubah secara langsung teks yang ditulis menjadi suara dan hal ini dilakukan secara otomatis.
Prospek Karir dan Gaji Machine Learning Engineer
Dengan permintaan yang terus meningkat, machine learning engineer memiliki prospek karier yang sangat cerah. Beberapa alasan mengapa profesi ini menjadi salah satu yang paling diminati:
- Peluang di Berbagai Industri: Mulai dari teknologi, keuangan, healthcare, hingga retail, kebutuhan akan machine learning engineer terus bertambah.
- Permintaan Global: Profesi ini tidak terbatas pada pasar lokal; banyak perusahaan global mencari talenta di bidang ini.
- Peran Masa Depan: Dengan AI yang terus berkembang, peran machine learning engineer diproyeksikan akan menjadi semakin penting dalam menciptakan solusi teknologi yang inovatif.
Dilansir dari Glassdoor, gaji Machine Learning Engineer di Indonesia saat ini berkisar dari 10-26 juta per bulan, tergantung pada industri apa yang dikerjakan.
Namun, untuk seorang Machine Learning Engineer yang masih berada di entry-level range gaji yang akan diterima berkisar dari 8-10 juta. Jika di Amerika Serikat, pendapatan seorang Machine Learning Engineer berkisar dari $120,000-160,000 per tahunnya, atau sekitar 150-200 juta setiap bulannya.
Dibalik gajinya yang besar, Anda perlu mengingat kembali bahwa tanggung jawab dan tugas dari Machine Learning Engineer juga cukup kompleks dan tidak bisa dilakukan oleh sembarang orang. Jadi, apakah Anda sudah siap untuk menjadi seorang Machine Learning Engineer di masa depan?
