SỰ LÊN NGÔI CỦA NGHỀ AI ENGINEER

July 15, 2024 Hoàng Dũng AI

Chia sẻ

“Về số lượng, có lẽ sẽ có nhiều Kỹ sư AI hơn so với các kỹ sư ML / LLM. Một người có thể khá thành công trong vai trò này mà không cần train bất cứ mô hình nào,” Andrej Karpathy, cựu đồng sáng lập OpenAI, nhận định.

Sơ đồ bên dưới minh họa các vai trò trong lĩnh vực học máy (machine learning) và kỹ thuật phần mềm dựa trên mức độ phụ thuộc vào dữ liệu/nghiên cứu hoặc sản phẩm/người dùng. Sơ đồ được chia thành hai phần chính: bên trái là phần phụ thuộc vào dữ liệu/nghiên cứu và bên phải là phần phụ thuộc vào sản phẩm/người dùng.

Các vai trò được phân bố như sau:

– ML Researcher/Research Scientist:
– Tập trung vào việc đào tạo (training) và đánh giá (evaluations).
– Công việc chủ yếu là nghiên cứu và phát triển các mô hình máy học mới.
– Phụ thuộc nhiều vào dữ liệu và phương pháp nghiên cứu.

– ML Engineer/Data Scientist/Research Engineer:

– Tập trung vào suy diễn (inference) và dữ liệu (data).
– Công việc bao gồm việc triển khai và tối ưu hóa các mô hình đã được nghiên cứu.
– Vẫn phụ thuộc nhiều vào dữ liệu nhưng cũng bắt đầu quan tâm đến việc ứng dụng thực tế.

– AI Engineer:

– Tập trung vào các chains/agents và công cụ & cơ sở hạ tầng (tooling & infra).
– Công việc bao gồm xây dựng các hệ thống AI và các công cụ hỗ trợ phát triển.
– Nằm ở giữa, phụ thuộc vừa phải vào cả dữ liệu/nghiên cứu và sản phẩm/người dùng.

– Fullstack Engineer:

– Tập trung vào sản phẩm (product) và nền tảng (platform).
– Công việc chính là phát triển sản phẩm hoàn chỉnh cho người dùng cuối.
– Phụ thuộc nhiều vào nhu cầu của sản phẩm và người dùng.

Lưu ý: Đường API không phải là bức tường không thể vượt qua – Kỹ sư AI (AI Engineers) có thể chuyển sang bên trái để fine-tune/host các mô hình và Kỹ sư nghiên cứu (Research Engineers) có thể chuyển sang bên phải để xây dựng dựa trên các API!

Để lựa chọn chuyên môn phù hợp, bạn nên xem xét các yếu tố sau:

1. Sở thích cá nhân: Bạn có thích nghiên cứu và phát triển mô hình mới không? Hay bạn thích xây dựng sản phẩm hoàn chỉnh cho người dùng?
2. Kỹ năng và kinh nghiệm: Bạn có mạnh về toán học và thống kê, phù hợp với nghiên cứu dữ liệu? Hay bạn có kỹ năng phát triển phần mềm và xây dựng hệ thống?
3. Mục tiêu nghề nghiệp: Bạn muốn làm việc trong môi trường nghiên cứu học thuật hay muốn tham gia phát triển sản phẩm tại các công ty công nghệ?
4. Nhu cầu thị trường: Bạn nên xem xét nhu cầu của thị trường lao động để chọn lĩnh vực có nhiều cơ hội việc làm hơn.

Chọn chuyên môn dựa trên sự cân nhắc cẩn thận về các yếu tố này sẽ giúp bạn đạt được thành công trong sự nghiệp.

(swyx & alessio)