AI Engineer roadmap: Lộ trình trở thành AI Engineer chuyên nghiệp

Nếu bạn muốn tham gia vào cuộc cách mạng AI thì năm 2024 chính là thời điểm vàng! Nhu cầu tuyển dụng AI Engineer đang tăng vọt khi các công ty đua nhau tạo ra ứng dụng AI. Ngoài ra, những kỹ sư, chuyên gia và chuyên viên có nền tảng kiến thức và kỹ năng liên quan đến khoa học dữ liệu cũng đang được săn đón vì có thể dễ dàng học và chuyển đổi vị trí công việc sang làm cho các dự án về trí tuệ nhân tạo. Hãy cùng tìm hiểu các thông tin quan trọng về AI Engineer để xây dựng cho mình một lộ trình AI Engineer Roadmap tốt nhất nhé.

Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn một số kiến thức về:

• Kỹ sư AI, hay AI Engineer, là gì? Làm công việc gì?
• AI Engineer roadmap: Lộ trình trở thành kỹ sư AI chuyên nghiệp
• So sánh kỹ sư AI với một số công việc khác dễ nhầm lẫn để xác định AI Engineer roadmap

Kỹ sư AI (AI engineer) là gì? Công việc chính của AI Engineer là làm gì?

Kỹ sư AI – AI engineer, là người ứng dụng các công nghệ mới nhất liên quan đến trí tuệ nhân tạo và máy học để giải quyết các vấn đề của thế giới.

• Điều chỉnh các Mô hình cơ bản: 

Giả sử bạn muốn xây dựng một chatbot cho cửa hàng thương mại điện tử của mình. Một kỹ sư AI sẽ lấy một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ (như GPT-4o) và tinh chỉnh nó bằng cách sử dụng dữ liệu sản phẩm cụ thể của công ty bạn và các truy vấn của khách hàng. Điều này đảm bảo chatbot luôn luôn hữu ích đối với khách hàng.

• Luôn nắm bắt xu hướng của các công cụ AI:

Phát triển AI liên quan đến các công cụ và nền tảng chuyên biệt. Một kỹ sư AI là chuyên gia trong các nền tảng như LangChain, LAMA, và các nền tảng khác. Điều này cho phép họ xây dựng ứng dụng AI một cách hiệu quả, kết nối các mô hình AI khác nhau cho các nhiệm vụ phức tạp, và đưa ra quyết định sáng suốt về các công cụ phù hợp nhất cho các vấn đề cụ thể.

• Phát triển ứng dụng AI và LLMOps: 

Tương tự như cách các DevOps đã tự động và tối ưu hóa việc phát triển và triển khai phần mềm, các kỹ sư AI chịu trách nhiệm về mặt kỹ thuật của việc triển khai AI.

Họ sẽ quản lý các pipeline dữ liệu để huấn luyện AI liên tục, đảm bảo ứng dụng AI luôn được cập nhật, thông minh hơn mỗi ngày và hoạt động trơn tru – đây cũng là một trong các là lĩnh vực mới nổi gọi là LLMOps hay AIOps được đảm nhận bởi Kỹ sư AIOps.

AI Engineer roadmap: Kỹ năng cần thiết của AI Engineer hay AI Developer 

Dưới đây là 8 kỹ năng bạn cần trang bị để chinh phục AI Engineer roadmap:

1. Python: Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong lĩnh vực AI. Nó dễ học, linh hoạt và có cộng đồng hỗ trợ mạnh mẽ. Hãy bắt đầu bằng cách học Python để xây dựng nền tảng vững chắc cho hành trình AI của bạn.
2. Thống kê: Thống kê là nền tảng của AI. Bạn cần hiểu các khái niệm cơ bản về xác suất, phân bố dữ liệu, hồi quy,… để xây dựng và tối ưu hóa các thuật toán AI hiệu quả.
3. Kiến thức toán học: Toán học là ngôn ngữ của AI. Bạn không cần trở thành chuyên gia toán học, nhưng những kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính, xác suất, giải tích,… sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn các thuật toán AI phức tạp.
4. Học máy (Machine Learning): Học máy là một nhánh của AI, cho phép máy móc học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình cụ thể. Bạn sẽ học cách xây dựng các mô hình dự đoán, phân loại, nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ,…
5. Học sâu (Deep Learning): Học sâu là một nhánh của Học máy, sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo mô phỏng cách hoạt động của não người để xử lý dữ liệu phức tạp.
6. Generative AI: Generative AI cho phép tạo ra dữ liệu mới dựa trên dữ liệu đã có. Bạn có thể ứng dụng Generative AI trong nhiều lĩnh vực như tạo hình ảnh, văn bản, âm nhạc, và thậm chí là phát hiện thuốc mới.
7. Kỹ thuật tạo Prompt (Prompt Engineering): Đây là kỹ năng quan trọng để “hướng dẫn” AI tạo ra kết quả chính xác và phù hợp. Bạn cần học cách tạo các Prompt hiệu quả để tối ưu hóa hoạt động của các mô hình AI.
8. ChatGPT: ChatGPT là một công cụ mạnh mẽ để tạo ra các hệ thống AI giao tiếp tự nhiên với con người. Học ChatGPT sẽ giúp bạn tạo chatbot, trợ lý ảo, hệ thống hỗ trợ khách hàng.

AI Engineer roadmap: Hiểu rõ các loại AI mà kỹ sư AI sẽ làm việc cùng

Bước đầu tiên trong lộ trình AI Engineer roadmap để trở thành Kỹ sư AI, chúng ta cần xem xét các loại AI dựa trên phương pháp huấn luyện, qua đó chúng ta có thể liệt kê các công việc hằng ngày của vị trí này.

AI quy tắc (Rule-based AI)

AI quy tắc tái tạo lý luận của con người thông qua các hệ thống quy tắc được viết dưới dạng mã. Nó tập trung vào việc mã hóa chuyên môn của con người, kiến thức, logic và lý luận thành các câu lệnh có thể được xử lý bởi máy tính.

Các hệ thống AI quy tắc đầu tiên dựa trên mô hình của các quy tắc và logic được thiết kế thủ công, được lập trình viên viết rõ ràng. Một ví dụ là các hệ thống mô phỏng lại kiến thức của các chuyên gia con người vào hàng ngàn những đoạn code có quy tắc điều kiện – hành động rõ ràng. 

AI quy tắc hiện đại tận dụng các biểu diễn logic, ứng dụng những công nghệ có sẵn như ngôn ngữ lập trình, cơ sở dữ liệu, công cụ tìm kiếm, để xử lý một bài toán trong thực thế theo một cách khiến cho con người nghĩ rằng đây là một trí tuệ thông minh nhưng thực chất là không phải. Nhìn chung, các phương pháp ký hiệu yêu cầu nỗ lực lớn từ con người để cấu trúc các biểu diễn kiến thức, nhưng chúng cho phép suy luận có thể giải thích, minh bạch.

Ví dụ tiêu biểu cho AI quy tắc là phần mềm chẩn đoán bệnh lý dựa trên các triệu chứng hay được dùng bởi các bác sĩ trong bệnh viện, hoặc các hệ thống trả lời tự động, đặt hàng tự động được dùng bởi các doanh nghiệp.

AI Engineer làm việc cùng AI quy tắc thế nào?

AI Engineer ở đây là một lập trình viên, dùng một ngôn ngữ lập trình bất kỳ để viết ra một ứng dụng AI dựa trên các điều kiện và truy vấn các cơ sở dữ liệu kiến thức.

AI học máy (Machine Learning AI)

Khác với sự phụ thuộc vào các quy tắc được mã hóa thủ công của AI quy tắc, các thuật toán học máy phát triển khả năng của chúng bằng cách phát hiện các mẫu trong dữ liệu huấn luyện. Các nhiệm vụ học tập bao gồm phân loại hình ảnh, nhận dạng giọng nói, phân tích dự đoán và chơi game chiến lược.

Các phương pháp học máy bao gồm: học có giám sát (các mô hình được huấn luyện trên các tập dữ liệu được gắn nhãn), học không giám sát (để tìm các cấu trúc ẩn) và học tăng cường (liên quan đến một tác nhân học thông qua phản hồi từ môi trường)

Các hệ thống học máy yêu cầu dữ liệu huấn luyện được quản lý cẩn thận. Chúng hy sinh khả năng giải thích cho hiệu suất, cho nên các AI Học Máy không dễ dàng giải thích lý do tại sao mô hình này lại đưa ra câu trả lời A thay vì một câu trả B. Tuy vậy, khả năng học và lấy ra kiến thức trực tiếp từ dữ liệu là một đặc điểm tối ưu của AI học máy so với AI quy tắc. 

Ví dụ tiêu biểu cho AI học máy là phần mềm gợi ý nội dung của các ứng dụng như Facebook, Youtube, Netflix dựa trên hành vi của người dùng như sở thích xem, thời gian xem, lượt tương tác, ngôn ngữ, quốc tịch, lượt thích, và nhiều yếu tố khác.

AI Engineer làm việc cùng AI học máy thế nào? 

AI Engineer dùng các công vụ ví dụ như Numpy, Pandas, Sklearn để xây dựng các mô hình học máy từ thu thập, tái cấu trúc dữ liệu đến huấn luyện.

AI học sâu (Deep Learning AI)

Học sâu là sự tiến hóa của học máy truyền thống dựa trên các mạng nơ ron nhiều lớp. Nó vượt trội trong việc tìm kiếm các biểu diễn đặc trưng phức tạp, có thứ bậc trong các tập dữ liệu lớn. Các ứng dụng phổ biến bao gồm nhận dạng hình ảnh và giọng nói. Một ví dụ tiêu biểu cho AI Học Sâu là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang được sử dụng bới Google hay OpenAI cho các chatbot thông minh.

Trong khi các mạng nơ ron nông đã tồn tại trong nhiều thập kỷ, khả năng tính toán mới và các tập dữ liệu huấn luyện khổng lồ gần đây đã cho phép phát triển các kiến trúc nơron sâu hơn, mạnh mẽ hơn. Điều này đã thúc đẩy những đột phá về tính linh hoạt và độ chính xác của các hệ thống AI.

Tuy nhiên, học sâu cũng đòi hỏi nhiều dữ liệu, cần hàng triệu ví dụ để học. Nó thiếu khả năng giải thích, với lý luận bên trong mạng nơ ron vẫn là một hộp đen (black box). Học sâu đã thúc đẩy nhiều thành tựu AI gần đây nhưng vẫn còn nhiều hạn chế.

AI Engineer làm việc cùng AI học sâu thế nào?

AI Engineer dùng các công cụ như Tensorflow để thiết kế các mạng thần kinh và huấn luyện bằng dữ liệu thu thập sẵn; hoặc gọi API đến những mô hình AI học sâu được huấn luyện sẵn để thiết kế các ứng dụng.

Đọc thêm: TensorFlow là gì?

AI học tăng cường (Reinforcement Learning AI)

Học tăng cường đề cập đến các thuật toán học cách tối ưu hóa hành vi của mô hình trí tuệ nhân tạo, bằng cách tạo ra một cơ chế thưởng phạt để dạy cho mô hình một loại kỹ năng hoặc hành vi do người thiết kế mong muốn.

Khác với học có giám sát từ các ví dụ huấn luyện cố định, học tăng cường liên tục tương tác với môi trường động, dần dần cải thiện khả năng của mình thông qua thử nghiệm và sai sót.

Các ứng dụng như robot, chơi game và giao dịch tài chính tận dụng học tăng cường để thúc đẩy các hành vi phức tạp. Nó hứa hẹn cho AI linh hoạt, thích ứng. Tuy nhiên, nó đòi hỏi huấn luyện rộng rãi để thành thạo, và việc thiếu kiểm soát an toàn trong quá trình học vẫn là một thách thức. Một ví dụ tiêu biểu cho AI học tăng cường là AlphaGo – một mô hình AI chơi cờ vây đã chiến thắng những kiện tướng cờ vua và cờ vây vô địch thế giới.

AI Engineer làm việc cùng AI học tăng cường thế nào?

AI Engineer dùng các công cụ như Tensorflow để thiết kế cơ chế học tăng cường như phần thưởng và hình phạt cho các mô hình AI, cấu hình cho AI này trong các môi trường vật lý hoặc nhận và xử lý các dữ liệu hình ảnh, theo dõi sự tiến bộ của AI qua thời gian để cải tiến cơ chế học tăng cường.

AI Engineer roadmap: So sánh Kỹ sư AI với một số công việc khác cùng ngành

Một số vị trí cùng ngành, và có thể dễ nhầm lẫn với AI Engineer, bao gồm: 

• Chuyên viên khoa học dữ liệu (Data Scientist)
• Kỹ sư AIOps (AIOps Engineer)
• Kỹ sư Học Máy (Machine Learning Engineer)

Việc hiểu rõ các vị trí này sẽ giúp bạn thiết kế một AI Engineer roadmap phù hợp với bản thân và con đường sự nghiệp muốn hướng tới. Cùng tìm hiểu về sự khác nhau giữa các vị trí này:

Lĩnh vực tập trung

• Kỹ sư AI: Tập trung vào việc phát triển và triển khai các hệ thống AI trên nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm tất cả các phương pháp xây dựng như học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính.
• Chuyên viên khoa học dữ liệu: Tập trung vào việc trích xuất thông tin từ dữ liệu bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê, thuật toán học máy và công cụ trực quan hóa dữ liệu. Vị trí này thường xuất hiện ở các công ty nhỏ khi cùng lúc phải đảm nhận nhiều vị trí thuộc phòng dữ liệu.
• Kỹ sư AIOps: Chỉ tập trung vào việc tự động hóa các hoạt động triển khai AI trên các nền tảng đám mây, quản lý môi trường, đánh giá các rủi ro khi vận hành hệ thống AI. Không đi sâu vào giai đoạn phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo.
• Kỹ sư Học Máy: Tập trung vào việc xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy cho các ứng dụng cụ thể, ví dụ như chống gian lận trong tài chính. Vị trí này không ứng dụng và nghiên cứu các phương pháp học sâu hay xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính.

Kỹ năng và trách nhiệm

Kỹ sư AI

• Yêu cầu hiểu biết sâu sắc về các thuật toán và kỹ thuật AI khác nhau được thiết kế sẵn và cung cấp bởi các bên thứ ba có trả phí như Google, OpenAI, hoặc miễn phí như Stable Diffusion
• Kỹ năng lập trình (Python, Java, v.v.)
• Kinh nghiệm với các nền tảng đám mây
• Khả năng làm việc trên các dự án phức tạp.

Chuyên viên khoa học dữ liệu

• Yêu cầu kỹ năng phân tích mạnh mẽ, chuyên môn khai thác dữ liệu, kỹ năng tự dọn sạch, tái cấu trúc dữ liệu theo yêu cầu
• Kinh nghiệm mô hình hóa thống kê
• Kỹ năng lập trình
• Kiến thức về trực quan hóa dữ liệu.

Kỹ sư AIOps

• Yêu cầu hiểu biết sâu sắc về cơ sở hạ tầng đám mây, công cụ giám sát, thuật toán học máy và công cụ tự động hóa
• Các kiến thức về môi trường thiết lập của các mô hình trí tuệ nhân tạo.

Kỹ sư Học Máy

• Yêu cầu hiểu biết sâu về các thuật toán học máy, biết các bài toán phù hợp có thể ứng dụng học máy
• Có kinh nghiệm với tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện và đánh giá mô hình, và triển khai mô hình trong môi trường sản xuất.

Con đường nghề nghiệp

Kỹ sư AI

Các lựa chọn nghề nghiệp đối với kỹ sư AI bao gồm:

• Chuyên môn hóa trong các lĩnh vực AI cụ thể như NLP, Thị giác Máy tính.
• Chuyển sang các vai trò nghiên cứu, viết paper, tạo ra các giải pháp mới, mô hình mới, các kiến trúc AI mới thông minh hơn.
• Trở thành các trưởng nhóm AI quản lý các dự án cho các doanh nghiệp.

Chuyên viên khoa học dữ liệu

Vị trí này rất đa dạng kỹ năng có thể chuyên môn hoá, rất linh động trong việc tham gia các dự án khác nhau về khoa học dữ liệu hay về AI. Các lựa chọn nghề nghiệp đối với chuyên viên khoa học dữ liệu bao gồm: 

• Tập trung vào các ngành cụ thể hoặc các lĩnh vực phân tích dữ liệu. 
• Chuyển sang các vai trò tham vấn, tư vấn giải pháp cho các công ty
• Thăng tiến lên các vị trí quản lý hoặc trở thành giám đốc dữ liệu.

Kỹ sư AIOps

Các lựa chọn nghề nghiệp đối với kỹ sư AIOps bao gồm:

• Chuyên môn hóa trong các lĩnh vực CNTT cụ thể như giám sát đám mây hoặc bảo mật. 
• Chuyển sang các vai trò DevOps.

Đọc thêm: DevOps roadmap: Lộ trình 16 bước học chi tiết trở thành DevOps

Kỹ sư Học Máy

Các lựa chọn nghề nghiệp đối với kỹ sư học máy bao gồm:

• Chuyên môn hóa trong các mô hình hoặc ứng dụng học máy cụ thể. 
• Chuyển sang các vai trò nghiên cứu hoặc trở thành kiến trúc sư học máy, chuyên tư vấn ứng dụng học máy vào vận hành doanh nghiệp như sản xuất hoặc tài chính.
• Tự xây dựng một giải pháp đóng gói sẵn và bán cho các doanh nghiệp dưới dạng dịch vụ như các dịch vụ phát hiện giao dịch bất thường trong ngành tài chính.

Bảng tổng hợp so sánh Kỹ sư AI và các vị trí khác:

Vai trò	Lĩnh vực tập trung	Kỹ năng	Con đường nghề nghiệp
Kỹ sư AI	Phát triển và triển khai các hệ thống AI	Học sâu, NLP, Thị giác Máy tính, lập trình, nền tảng đám mây	Chuyên gia AI, chuyên gia nghiên cứu khoa học dữ liệu, trưởng nhóm dự án AI
Chuyên viên Khoa học Dữ liệu	Trích xuất thông tin từ dữ liệu	Khai thác dữ liệu, mô hình hóa thống kê, lập trình, trực quan hóa dữ liệu	Chuyên gia phân tích dữ liệu, quản lý dữ liệu, giám đốc dữ liệu
Kỹ sư AIOps	Giám sát các hoạt động triển khai và vận hành AI	Cơ sở hạ tầng điện toán đám mây, công cụ giám sát, học máy, công cụ tự động hóa	DevOps, quản lý vận hành CNTT,  giám đốc hoạt động
Kỹ sư Học Máy	Xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy	Thuật toán học máy, tiền xử lý dữ liệu, đánh giá mô hình, triển khai	Chuyên gia học máy, chuyên gia nghiên cứu khoa học dữ liệu, Kiến trúc sư học máy

Đọc thêm: Phân biệt AI Engineer và Data Scientist

Câu hỏi thường gặp về lộ trình AI Engineer roadmap

Kỹ sư AI có phải là một nghề nghiệp tốt không?

Với việc tích hợp AI ngày càng tăng trong các ngành, Kỹ sư AI là một lựa chọn nghề nghiệp đầy hứa hẹn và bổ ích. Các kỹ sư AI đang được săn đón để thúc đẩy các giải pháp sáng tạo, các tiến bộ công nghệ và định hình tương lai

Kỹ sư AI có cần giỏi toán học không? 

Đại số tuyến tính là lĩnh vực toán học ứng dụng mà các chuyên gia AI không thể thiếu. Bạn sẽ không bao giờ trở thành một chuyên gia AI giỏi nếu không thành thạo lĩnh vực này. Đại số tuyến tính giúp tạo ra những ý tưởng mới, đó là lý do tại sao nó là điều bắt buộc phải học cho các nhà khoa học và nhà nghiên cứu AI chuyên sâu.

Tôi có thể học AI mà không cần toán học không? 

Các khóa học tại Oxford, Cambridge, IIT, Technion, MIT, Tsinghua thường nhấn mạnh toán học. Hiểu toán học sẽ giúp bạn có lợi thế và thăng tiến trong lĩnh vực này dễ dàng hơn.

Tuy nhiên, hiện nay các mô hình AI đang định hướng xây dựng huấn luyện và cung cấp sẵn, dễ tiếp cận với các lập trình viên, nên bạn vẫn có thể xây dựng nhiều ứng dụng AI (ML hoặc DL) mà không yêu cầu bạn phải biết toán học. Dù vậy, bằng cách này, bạn khó có thể được nhìn nhận là một kỹ sư AI. 

Tôi có thể học AI mà không cần biết lập trình không?

Giống như câu hỏi trên, các AI hiện nay như Gemini và ChatGPT đều hỗ trợ giao diện dễ tiếp cận với những người không có nền tảng lập trình hoặc khoa học máy tính.

Bạn vẫn có thể học AI thông qua các UI này, nhưng sẽ hạn chế bạn rất nhiều nếu bạn muốn đi sâu ứng dụng các mô hình này vào doanh nghiệp hoặc giải quyết các bài toán thực tế. Để trở thành một Kỹ sư AI, bạn nên biết về lập trình và một ít kiến thức toán học.

Cơ hội nghề nghiệp AI Engineer hiện nay như thế nào?

Các nhà cung cấp AI lớn như Google và OpenAI đang chạy đua để khiến cho AI dễ dàng tiếp cận với người dùng, từ những lập trình viên có thể dùng các API để xây dựng các giải pháp đến người dùng thông thường có thể dùng các giao diện web để tương tác với những mô hình ngôn ngữ thông minh. Tất nhiên điều này rất có lợi cho ai đang muốn trở thành Kỹ sư AI, không gì tốt hơn là các sản phẩm bạn tạo ra sẽ có nhu cầu người dùng rất lớn và đa dạng.

Sớm thôi, AI sẽ hiện diện khắp nơi, từ việc đơn giản đời sống hằng ngày đến việc tạo ra những trải nghiệm mới, tạo ra những giải pháp khoa học tiên tiến. Cho dù nghề nghiệp của bạn là gì, nếu bạn đang là một người dùng AI như ChatGPT hay các dịch vụ như Google dịch, bạn đang tham gia một cuộc cách mạng lớn, thúc đẩy đổi mới và tạo ra những điều tưởng chừng như bất khả thi với công nghệ các đây vài năm.

Tổng kết AI Engineer roadmap

AI Engineer có thể sẽ là một trong những công việc nóng nhất trong 10 năm tới với tiềm năng có được mức thu nhập khủng, nhưng đổi lại cũng cần những người có những kế hoạch về con đường sự nghiệp tốt, một nền tảng kiến thức vững chắc, và một tâm thế học hỏi, luôn luôn khám phá những điều mới vì ngành AI sẽ tiếp tục thay đổi không ngừng.

Với đa dạng các loại trí tuệ nhân tạo, việc lựa chọn giữa các vai trò kỹ sư AI cụ thể còn phải phụ thuộc rất nhiều vào sở thích và kỹ năng của bạn. Mỗi vai trò mang đến những thách thức và phần thưởng độc đáo, góp phần vào sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Thông qua bài viết này, mong rằng bạn sẽ có được những kiến thức hữu ích để phát triển một lộ trình AI Engineer roadmap đúng với bản thân bạn nhé.