AI Engineer vs Data Scientist - itviec blog

AI Engineer và Data Scientist đều là những vị trí đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực IT, thu hút nhiều ứng viên tiềm năng. Nhưng bạn thực sự hiểu rõ hai vị trí này khác nhau như thế nào? Bài viết này sẽ giải mã sự khác biệt giữa AI Engineer vs Data Scientist ở các khía cạnh chuyên môn cũng như cơ hội nghề nghiệp để giúp bạn hiểu rõ lựa chọn nào phù hợp nhất với mình nhé. 

Bài viết sẽ giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt giữa AI Engineer vs Data Scientist ở các khía cạnh: 

  • Trách nhiệm và mô tả công việc AI Engineer vs Data Scientist
  • Kỹ năng cần có cho mỗi vị trí
  • Yêu cầu về trình độ học vấn
  • Con đường nghề nghiệp

AI Engineer vs Data Scientist: Trách nhiệm và mô tả công việc

Đầu tiên, hãy cùng tìm hiểm về trách nhiệm, mô tả công việc của hai vị trí này:

AI Engineer (Kỹ sư AI)

Trách nhiệm chính của một AI Engineer bao gồm: 

  • Lập trình và huấn luyện các mạng lưới và thuật toán khác nhau tạo nên hệ thống AI. 
  • Triển khai các kỹ thuật học máy như học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phát triển các ứng dụng chất lượng cao. Mục tiêu là phát triển các mô hình dự đoán có khả năng thực hiện nhiều loại nhiệm vụ, từ robot cho đến ứng dụng thị giác máy tính.
  • Mặc dù trí tuệ nhân tạo sẽ không bao giờ thay thế trí tuệ hay khả năng đưa ra quyết định của con người, các AI Engineer có thể xây dựng các mô hình học máy giúp các doanh nghiệp và tổ chức nâng cao hiệu quả, cắt giảm chi phí và đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt. 
  • Thực hiện nghiên cứu để phát triển các lý thuyết hoặc tạo ra các thuật toán và các phương pháp học máy có thể giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực điện toán.

Lưu ý: Nếu AI Engineer chỉ tập trung giải quyết các vấn đề liên quan đến học máy (ML), họ có thể được gọi là Kỹ sư ML (ML Engineer). Lưu ý điều này sẽ giúp nhà tuyển dụng dễ tìm được người có đúng kỹ năng cho dự án.

Data Scientist (Chuyên viên khoa học dữ liệu)

Trong một dự án, Data Scientist có thể là người giải mã hàng triệu dòng dữ liệu thô để tìm ra những hiểu biết quý báu, giúp cải thiện chiến lược kinh doanh của công ty. Anh ấy không chỉ biết cách làm sạch và phân tích dữ liệu mà còn biết cách biến những con số khô khan thành các chiến lược thực tiễn, mang lại giá trị thực sự cho doanh nghiệp. 

Trách nhiệm chính của một Data Scientist có thể kể đến:

  • Làm sạch và phân tích dữ liệu phi cấu trúc, giúp các nhóm và tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn hoặc tạo ra những hiểu biết ý nghĩa. 
  • Xác định các mô hình trong các tập dữ liệu lớn và hiểu dữ liệu thông qua các kỹ thuật và kỹ năng phân tích khác nhau. Điều này cho phép các Data Scientist chia sẻ những phát hiện của họ, đưa ra các khuyến nghị hoặc đề xuất cải tiến với khách hàng, đồng nghiệp và các bên liên quan khác.
  • Khai thác dữ liệu để cải thiện các quy trình kinh doanh thông qua phân tích dự đoán và dự báo tương lai.

Đọc thêm: Phân biệt Data Analyst vs Data Scientist như thế nào?

Nhận định

Cả AI Engineer và Data Scientist đều áp dụng công nghệ để giải quyết các vấn đề thực tiễn.

Tuy nhiên, AI Engineer tập trung vào phát triển và triển khai các thuật toán và mô hình AI, trong khi Data Scientist làm việc nhiều hơn với việc phân tích và khai thác dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh.

Hiểu sự khác biệt này giúp doanh nghiệp tận dụng hiệu quả năng lực của cả hai vị trí.

AI Engineer vs Data Scientist: Kỹ năng cần có 

Các AI Engineer và Data Scientist đều cần sở hữu các kiến thức và kỹ năng kỹ thuật khác nhau. Hãy tìm hiểu cụ thể hơn về những kỹ năng bạn cần có để thành công trong mỗi vai trò:

AI Engineer

AI Engineer nên thành thạo các kiến thức và kỹ năng chuyên môn sau:

  • Ngôn ngữ lập trình: Các ngôn ngữ lập trình phổ biến trong lĩnh vực AI là Python, Java và C++.
  • Toán học nâng cao: Hiểu rõ về đại số tuyến tính, vi tích phân, thống kê. Ngoài ra, kiến thức về đạo hàm và tích phân cũng sẽ hữu ích khi làm việc với các khái niệm như giảm gradient.
  • Xử lý tín hiệu: Khả năng giải quyết các vấn đề với xử lý tín hiệu, kinh nghiệm làm việc với các thuật toán xử lý tín hiệu như Wavelets, Bandlets và Curvelets là điều cần thiết cho việc trích xuất tính năng – công việc quan trọng trong học máy. 
  • Kiến trúc mạng nơ-ron: Hãy tưởng tượng bạn đang làm việc trên một dự án nhận diện giọng nói, nơi mỗi từ ngữ bạn lập trình đều phải được máy tính hiểu và phản hồi chính xác. Sự hiểu biết về mạng nơ-ron sẽ giúp bạn giải quyết các vấn đề này một cách hiệu quả, tạo ra những hệ thống AI thông minh có thể hiểu và phản hồi như con người.
  • Kỹ năng sử dụng các công cụ như Hive, Spark, Apache Hadoop và TensorFlow: AI Engineer và ML Engineer sử dụng các công cụ này để xây dựng các mô hình và cải thiện hoạt động kinh doanh. Họ cũng nên hiểu cách kết hợp các API cho phép các ứng dụng giao tiếp với nhau trong thời gian thực.

Ngoài ra, AI Engineer cũng nên có các kỹ năng mềm sau:

  • Kỹ năng giải quyết vấn đề: Là một AI Engineer, bạn nên có khả năng xác định và phát triển các giải pháp cho các vấn đề khác nhau dựa trên nghiên cứu và chuyên môn của mình.
  • Kỹ năng giao tiếp: Phần lớn công việc của một AI Engineer hoặc ML Engineer liên quan đến việc chia sẻ những phát hiện của bản thân với các cá nhân khác nhau, bao gồm cả những người không có nhiều hiểu biết về công nghệ.
  • Chú ý đến chi tiết: Vì một vấn đề lập trình nhỏ cũng có thể ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống, các AI Engineer nên có con mắt sắc bén đối với các chi tiết và khả năng giải quyết mọi lỗi phát sinh trong quá trình thử nghiệm hệ thống.

Data Scientist

Ngoài việc quen thuộc với các ngôn ngữ lập trình như Python, Data Scientist nên có kinh nghiệm trong các lĩnh vực sau:

  • Thống kê và xác suất: Các Data Scientist sẽ sử dụng phân tích thống kê để tổ chức và hiểu dữ liệu, đặc biệt là các khái niệm như thống kê Bayes, thống kê mô tả và suy luận, kiểm định giả thuyết và hồi quy.
  • Quản lý cơ sở dữ liệu: Để giữ cho dữ liệu được tổ chức và dễ dàng truy cập, các Data Scientist nên có kinh nghiệm thu thập và lưu trữ dữ liệu trong các hệ thống như Altair, Talend hoặc Trifacta.
  • Học máy: Tôi nhớ lần đầu tiên thấy mô hình học máy mà mình phát triển có thể tự học và cải thiện theo thời gian mà không cần sự can thiệp của tôi. Điều đó thật sự là một trải nghiệm tuyệt vời và đầy cảm hứng.
  • Triển khai dữ liệu: Khi chia sẻ dữ liệu với các bên liên quan, các Data Scientist sẽ cần biết cách thể hiện trực quan dữ liệu thông qua mô hình hóa dữ liệu rõ ràng, hấp dẫn và dễ hiểu. Các công cụ trực quan hóa như Microsoft Excel, Tableau và PyTorch sẽ cực kỳ có giá trị khi thực hiện mô hình hóa thống kê.
  • Điện toán đám mây: Các nền tảng đám mây như Amazon Web Service (AWS) và Google Cloud cho phép các Data Scientist dễ dàng lưu trữ và truy cập dữ liệu trong đám mây.

Nhận định

AI Engineer cần có nền tảng vững chắc về lập trình và toán học nâng cao, cùng với khả năng xử lý tín hiệu và kiến trúc mạng nơ-ron.

Ngược lại, Data Scientist không chỉ cần kỹ năng lập trình mà còn phải thành thạo trong thống kê, xác suất và quản lý cơ sở dữ liệu, khả năng trực quan hóa dữ liệu và làm việc với các nền tảng điện toán đám mây.

AI Engineer vs Data Scientist: Yêu cầu về trình độ học vấn

Yếu tố trình độ học vấn thường không quá quan trọng đối với 2 vị trí này ở Việt Nam, do 2 ngành nghề này đều còn khá mới, nhưng vẫn là một yếu tố không thể bỏ qua khi xem xét sự khác biệt giữa 2 vị trí công việc này.

AI Engineer

Để trở thành một AI Engineer xuất sắc, bạn cần nắm vững kỹ năng lập trình và có nền tảng vững chắc trong khoa học máy tính. Một tấm bằng cử nhân trong lĩnh vực này sẽ là khởi đầu tuyệt vời, nhưng đừng quên rằng kinh nghiệm thực tiễn mới là yếu tố quyết định. 

Ngoài ra, nhiều nơi sẽ ưu tiên những ứng viên AI Engineer có bằng thạc sĩ khoa học máy tính hoặc hệ thống thông tin, hoặc chứng chỉ trong các lĩnh vực chuyên môn như học máy. 

Data Scientist

Thông thường, Data Scientist sẽ cần có bằng cử nhân toán học, thống kê, khoa học máy tính, hoặc lĩnh vực liên quan có đào tạo về thuật toán, kỹ thuật thống kê và thống kê cấp cao. 

Một số vị trí Data Scientist có thể ưu tiên ứng viên có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ. Các chứng chỉ bổ sung về phân tích thống kê, điện toán đám mây và học máy cũng có thể giúp bạn nổi bật hơn khi ứng tuyển vào vị trí này.

Ngoài ra, kinh nghiệm chuyên môn trong một ngành, lĩnh vực cụ thể cũng rất cần thiết. Ví dụ, nếu ứng tuyển vào một công ty quản lý tài chính, bạn có thể sẽ được ưu tiên nếu trong CV có bao gồm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực đầu tư hoặc ngân hàng. 

Nhận định

Mặc dù kinh nghiệm thực tiễn là yếu tố quyết định, cả hai vị trí AI Engineer và Data Scientist đều yêu cầu nền tảng học vấn vững chắc, và ưu tiên những ứng viên có học vấn cao như thạc sĩ hoặc tiến sĩ.  Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc học tập và phát triển chuyên môn liên tục trong ngành công nghệ.

AI Engineer thường cần bằng cử nhân hoặc thạc sĩ khoa học máy tính, trong khi Data Scientist yêu cầu bằng cấp trong các lĩnh vực như toán học, thống kê hoặc khoa học máy tính. Nếu bạn là một người giỏi toán và thích các môn liên quan đến toán và dữ liệu, bạn có thể chọn Data Scientist. Còn nếu bạn là kỹ sư làm việc nhiều với lập trình và các ứng dụng, vị trí AI Engineer sẽ phù hợp hơn với bạn.

AI Engineer vs Data Scientist: Con đường sự nghiệp

Nếu học vấn là yếu tố quan trọng trong giai đoạn bắt đầu, thì việc định hình và lên kế hoạch cho con đường nghề nghiệp sẽ quyết định thành công của bạn trong tương lai. Hãy cùng đào sâu khám phá tiềm năng phát triển của 2 vị trí AI Engineer vs Data Scientist.

AI Engineer

AI Engineer có thể bắt đầu sự nghiệp ở các công ty start-up, vì các công ty này thường ưu tiên tuyển người mới hơn là chi trả một mức lương cao cho các chuyên gia nhiều năm kinh nghiệm. Tuy có thể bắt đầu với một mức lương không quá hấp dẫn, bạn có cơ hội học hỏi và phát triển trong lĩnh vực của công ty đó. Một số lĩnh vực ngoài ngành IT mang lại nhiều cơ hội việc làm cho AI Engineer là ngân hàng, chăm sóc sức khỏe, thực phẩm, sản xuất, vận chuyển.

Tuy nhiên, điều quan trọng khi bạn theo đuổi sự nghiệp của một AI Engineer đó là xác định hướng chuyên môn hóa của bản thân. Việc tập trung vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, thị giác máy tính hoặc robot có thể dẫn đến các hướng phát triển sự nghiệp khác biệt và thú vị.

Sau một vài năm làm việc, bạn cũng có cơ hội thăng tiến lên các vị trí quản lý, giám sát các chuyên gia kỹ thuật khác trong lĩnh vực AI hoặc trong toàn bộ hệ thống thông tin.

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

Data Scientist

Thông thường một Data Scientist sẽ bắt đầu sự nghiệp ở một vai trò dễ hơn như chuyên viên phân tích hoặc kỹ sư dữ liệu. Trong các vai trò này, bạn sẽ làm việc với các nguyên tắc cơ bản của phân tích dữ liệu như phân tích dự đoán, trích xuất và làm sạch dữ liệu, hoặc đảm nhận các vai trò khác theo sự phân công của một Data Scientist cấp cao hoặc một trưởng phòng dữ liệu.

Sau khoảng 3-4 năm làm việc trong lĩnh vực dữ liệu, bạn có thể trở thành Data Scientist cấp trung. Trong vai trò này, bạn có quyền tự chủ nhiều hơn trong công việc, nhưng đồng thời cũng được kỳ vọng phải mang đến nhiều giải pháp cho công ty hơn so với chuyên viên phân tích hoặc kỹ sư dữ liệu – những vị trí có tính chất vận hành. Bạn cũng có thể hợp tác với các phòng ban kinh doanh trong các dự án để tìm ra các giải pháp tối ưu có sức ảnh hưởng.

Các Data Scientist cấp cao thường có từ 3-7 năm kinh nghiệm. Họ kết hợp nhiều công cụ tiên tiến hơn vào công việc của mình so với các Data Scientist cấp dưới. Họ chịu trách nhiệm giám sát tất cả các phương pháp luận, quy trình đưa ra quyết định của tổ chức dựa trên các thông số cụ thể. Ngoài ra, họ có thể đảm nhận vai trò cố vấn hoặc quản lý các nhóm kỹ sư dữ liệu và chuyên viên phân tích.

 Vị trí trưởng phòng dữ liệu có vai trò giám sát toàn bộ bức tranh lớn về dữ liệu. Bạn sẽ là người chịu trách nhiệm lựa chọn các chỉ số hiệu suất chính (KPI) cho doanh nghiệp, đặt mục tiêu trong tương lai và tuyển dụng các thành viên trong nhóm để biến tầm nhìn của tổ chức thành hiện thực. Để đủ điều kiện cho một vị trí như vậy, bạn có thể sẽ cần một vài năm kinh nghiệm trực tiếp thực thi các mã xử lý dữ liệu và ít nhất một năm kinh nghiệm làm quản lý đội nhóm, và phải hiểu được hết các vị trí và quy trình thuộc phòng dữ liệu.

Nhận định

Con đường nghề nghiệp của AI Engineer thường hẹp hơn, tập trung vào các lĩnh vực cụ thể như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy hoặc robot. Trong khi đó, Data Scientist có con đường sự nghiệp đa dạng hơn, dễ dàng chuyển đổi công việc và thích ứng với các thay đổi của thị trường. Sự linh hoạt này mang lại lợi thế lớn trong thời kỳ kinh tế khó khăn, giúp Data Scientist duy trì sự ổn định và phát triển nghề nghiệp lâu dài.

Câu hỏi thường gặp về AI Engineer vs Data Scientist

Những ngành nào tuyển dụng AI Engineer và Data Scientist?

Cả AI Engineer và Data Scientist đều là 2 vị trí có nhu cầu tuyển dụng cao trong nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau, bao gồm công nghệ, tài chính, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, ô tô,… AI Engineer thường được tuyển nhiều ở các công ty phát triển các sản phẩm và dịch vụ dựa trên AI, trong khi Data Scientist được săn đón ở các tổ chức ưu tiên việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Công việc hàng ngày của AI Engineer vs Data Scientist khác nhau như thế nào?

Công việc hàng ngày của AI Engineer bao gồm thiết kế và phát triển các mô hình AI, viết và kiểm tra mã, triển khai các mô hình vào sản xuất và hợp tác với các nhóm kỹ thuật khác. Họ tập trung vào việc thực hiện và tối ưu hóa kỹ thuật của các hệ thống AI. 

Ngược lại, Data Scientist dành thời gian thu thập và làm sạch dữ liệu, thực hiện phân tích thống kê, tạo và xác thực các mô hình dự đoán, và truyền đạt kết quả tới các bên liên quan. Họ tập trung nhiều hơn vào khám phá dữ liệu và tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu.

Sự hợp tác giữa AI Engineer và Data Scientist trong công việc thường diễn ra như thế nào?

Sự kết hợp giữa AI Engineer và Data Scientist rất quan trọng cho sự thành công của các dự án AI. Data Scientist thường làm việc ở các giai đoạn ban đầu của dự án, bao gồm thu thập, làm sạch dữ liệu và phân tích khám phá. Họ xây dựng và xác thực các mô hình, sau đó chuyển giao cho AI Engineer.

AI Engineer sẽ tối ưu hóa các mô hình này về hiệu suất, tích hợp chúng vào hệ thống lớn hơn và đảm bảo chúng hoạt động hiệu quả trong môi trường sản xuất. Sự hợp tác này đảm bảo rằng các mô hình do Data Scientist phát triển được AI Engineer sử dụng hiệu quả và mở rộng quy mô.

Nhưng lưu ý rằng một dự án AI thường có nhiều vị trí cần thiết khác ngoài 2 vị trí này như kỹ sư dữ liệu, AIOps, và các chuyên viên phân tích.

Nên chọn trở thành AI Engineer hay Data Scientist?

Việc chọn trở thành AI Engineer hay Data Scientist phụ thuộc vào sở thích và kỹ năng của bạn. Nếu bạn đam mê phát triển và triển khai các hệ thống AI, thích làm việc với các thuật toán và viết mã, thì AI Engineer có thể là lựa chọn phù hợp.

Ngược lại, nếu bạn yêu thích phân tích dữ liệu, khám phá thông tin từ dữ liệu và sử dụng các mô hình thống kê để giải quyết vấn đề kinh doanh, thì Data Scientist sẽ là con đường thích hợp hơn.

Cả hai vai trò đều có triển vọng nghề nghiệp tốt trong nhiều ngành.

Tổng kết AI Engineer vs Data Scientist

Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa AI Engineer vs Data Scientist. Tóm lại, nếu Data Scientist tập trung vào việc giải thích dữ liệu và đưa ra kết luận hành động, thì các AI Engineer ưu tiên xây dựng các máy móc có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.

Dù bạn đam mê xây dựng các hệ thống AI thông minh hay khám phá những bí ẩn ẩn giấu trong dữ liệu, cả hai con đường đều mang lại những cơ hội hấp dẫn trong thị trường công nghệ đầy tiềm năng. ITViec mong muốn cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích để bạn có thể tự tin chọn lựa hướng đi phù hợp nhất cho mình.