Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) đang chứng kiến sự gia tăng đáng kể trong các cơ hội việc làm và mức lương ngành trí tuệ nhân tạo hấp dẫn, đặc biệt là từ sự kiện ra mắt của ChatGPT trên nền tảng web từ tháng 11/2022. Sau giai đoạn suy giảm vào tháng 3/2022, số lượng các bài tuyển dụng liên quan đến AI đã tăng trở lại, chiếm 2% tổng số công việc vào cuối tháng 2/2024 (theo báo cáo của Hiringlab). Mặc dù vẫn chưa đạt tới “đỉnh” trước đây, sự gia tăng này cũng phần nào phản ánh sự tăng trưởng của các công việc liên quan đến AI, đặc biệt là trong lĩnh vực Phát triển Phần mềm.

Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích về: 

  • Tiềm năng của ngành AI hiện nay cùng nhiều insight thú vị
  • Tổng quan mức lương ngành trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu theo các vị trí
  • Các thông tin về thị trường lao động trong ngành AI và Data science

Tổng quan về ngành trí tuệ nhân tạo

Hiện nay, nhu cầu ứng dụng công nghệ AI là một nhu cầu cấp thiết và cần được đáp ứng ngay trong hầu hết các doanh nghiệp. Nhưng vì ngành trí tuệ nhân tạo là một ngành sinh sau đẻ muộn, nên khi lên kế hoạch tuyển dụng sẽ gặp phải rất nhiều thách thức như:

  • Làm sao để tính lương và định giá một lao động làm việc cho mảng trí tuệ nhân tạo?
  • Có những vị trí khác nhau nào trong lĩnh vực này?
  • Nếu không tuyển được ai trên thị trường thì có thể đào tạo nội bộ được không? Vị trí nào trong công ty sẽ phù hợp làm công việc của một kỹ sư trí tuệ nhân tạo?

Còn đối với một nhân sự công nghệ thông tin đang muốn gia nhập thị trường AI, bạn sẽ tự hỏi rằng:

  • Có những vị trí nào trong ngành AI để lựa chọn?
  • Tôi nên bắt đầu làm ở vị trí nào, vị trí nào dễ nhất?
  • Mức lương ngành trí tuệ nhân tạo sẽ được tính như thế nào?
  • Tôi nên thiết kế con đường sự nghiệp như thế nào để đạt được mục tiêu mong muốn?

Vậy trước hết, chúng ta hãy cùng đi qua các khái niệm quan trọng trong ngành trí tuệ nhân tạo để trả lời được những câu hỏi này từ cả hai phía người lao động và nhà tuyển dụng nhé.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực khoa học máy tính rộng lớn, tập trung vào việc tạo ra sự thông minh từ máy tính – những cỗ máy có thể suy luận, học hỏi và hành động tự chủ. AI nhằm mục đích tái tạo các khả năng nhận thức của con người như giải quyết vấn đề, ra quyết định và học tập. Nó bao gồm nhiều lĩnh vực con khác nhau như: học máy, học sâu, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. 

Để hiểu rõ hơn về ngành Trí tuệ nhân tạo, chúng ta nên xem qua ngành khoa học dữ liệu vì cả hai lĩnh vực có quan hệ rất mật thiết.

Hiểu rõ hơn về trí tuệ nhân tạo qua bài viết Trí tuệ nhân tạo là gì.

Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành kết hợp khoa học máy tính, thống kê và kiến thức chuyên môn về lĩnh vực để rút ra những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa từ dữ liệu. 

Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng nhiều công cụ và kỹ thuật khác nhau để thu thập, làm sạch, phân tích và giải thích lượng lớn dữ liệu. Họ xác định các mô hình, xu hướng và điểm bất thường để giải quyết các vấn đề phức tạp, đưa ra quyết định sáng suốt và tạo ra các giải pháp dựa trên dữ liệu trong nhiều ngành khác nhau. Khoa học dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, mô hình dự đoán và khám phá các mối quan hệ ẩn trong dữ liệu.

Mối quan hệ giữa AI và khoa học dữ liệu

Dữ liệu là nền tảng:

  • AI phụ thuộc mạnh mẽ vào dữ liệu để huấn luyện các thuật toán và mô hình. Khoa học dữ liệu cung cấp các phương pháp và công cụ để thu thập, làm sạch, phân tích và diễn giải dữ liệu này, làm cho nó có thể sử dụng được trong các ứng dụng AI.
  • Nếu thiếu công việc nền tảng của các nhà khoa học dữ liệu, các mô hình AI sẽ thiếu dữ liệu chất lượng cao cần thiết cho việc huấn luyện và cải tiến.

Phương pháp thống kê và học máy:

  • Khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật thống kê để rút ra những hiểu biết từ dữ liệu. Những hiểu biết này tạo nên cơ sở cho học máy, một nhánh của AI, bao gồm việc tạo ra các thuật toán có thể học hỏi và dự đoán từ dữ liệu.
  • Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật học máy để xây dựng các mô hình dự đoán, rất quan trọng cho nhiều ứng dụng AI.

Phát triển và triển khai mô hình:

  • Các nhà khoa học dữ liệu phát triển các mô hình có thể nhận diện các mẫu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các mô hình này thường được triển khai trong các hệ thống AI để tự động hóa các nhiệm vụ và cung cấp các giải pháp thông minh.
  • AI nâng cao các mô hình này bằng cách cho phép chúng cải thiện theo thời gian với nhiều dữ liệu hơn và các thuật toán tiên tiến, dẫn đến kết quả chính xác và hiệu quả hơn.

Ngành trí tuệ nhân tạo và ngành khoa học dữ liệu

Ngành trí tuệ nhân tạo là một nhánh nhỏ của khoa học dữ liệu. Đây là hai lĩnh vực liên kết chặt chẽ với ngành công nghệ và khoa học máy tính. 

Thường thì một người mới sẽ bắt đầu làm việc trong các vị trí thuộc ngành khoa học dữ liệu trước. Sau một thời gian có đủ kinh nghiệm, kiến thức và kỹ năng chuyên môn sẽ lấn sân vào ngành trí tuệ nhân tạo, vì các vị trí thuộc ngành khoa học dữ liệu sẽ có yêu cầu dễ hơn.

Một điều các bạn nên cân nhắc khi theo đuổi lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam đó là gần như rất ít hoặc không có các vị trí chỉ đảm nhận các trách nhiệm liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Thường thì các công ty sẽ tuyển một nhân viên có kỹ năng khoa học dữ liệu để đảm nhận luôn các công việc vận hành và đồng thời phát triển ứng dụng AI. Đôi khi nhân viên này là một lập trình viên, không có kiến thức hay nền tảng khoa học dữ liệu. Cho nên thực trạng đáng buồn là các bạn tốt nghiệp từ khoa học dữ liệu, hay ở Việt Nam đào tạo gọi là ngành toán, thống kê, thường sẽ chuyển sang làm một công việc khác trái ngành.

Khi hiểu tổng quan về ngành trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu, bạn sẽ dễ tiếp cận được yêu cầu đặc thù cho các vị trí thuộc các ngành này, và hiểu tại sao có sự chênh lệch trong mức lương giữa các vị trí.

Lương ngành trí tuệ nhân tạo theo vị trí công việc

AI Product Manager

Trách nhiệm

  • Quản lý phát triển và triển khai các sản phẩm AI được cung cấp bởi các công ty lớn như Google, OpenAI, từ ý tưởng đến thực thi
  • Điều phối giữa các nhóm kỹ thuật và kinh doanh để đảm bảo sản phẩm đáp ứng nhu cầu thị trường và người dùng
  • Xác định chiến lược sản phẩm, lập kế hoạch lộ trình và đảm bảo tiến độ dự án

Kỹ năng

  • Hiểu biết sâu sắc về AI và học máy
  • Kinh nghiệm quản lý dự án, kỹ năng giao tiếp và quản lý đội nhóm
  • Khả năng phân tích thị trường và yêu cầu của người dùng

Kinh nghiệm

Yêu cầu 2-3 năm kinh nghiệm trở lên ở vị trí Product Manager hoặc Product Owner.

Mức lương ngành trí tuệ nhân tạo

Từ 20-40+ triệu đồng/ tháng cho vị trí này tại Việt Nam (theo Báo cáo lương IT 2023 – 2024 của ITviec).

AI Security

Trách nhiệm

  • Bảo vệ các hệ thống AI khỏi các mối đe dọa bảo mật và đảm bảo rằng dữ liệu và các mô hình AI được bảo mật
  • Phát hiện và giảm thiểu các lỗ hổng bảo mật, giám sát các hoạt động bất thường và phát triển các chiến lược bảo mật tiên tiến

Kỹ năng

  • Kiến thức chuyên sâu về an ninh mạng
  • Kỹ năng lập trình
  • Hiểu biết về AI và học máy
  • Kinh nghiệm với các công cụ bảo mật (SIEM, IDS/IPS)
  • Khả năng phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa bảo mật

Kinh nghiệm

Yêu cầu 2-3 năm kinh nghiệm trở lên ở vị trí IT Security, đồng thời có hiểu biết về các phương pháp tấn công mô hình trí tuệ nhân tạo như AI injection attack.

Mức lương ngành trí tuệ nhân tạo

Mức lương cho vị trí này tương tự với các vị trí thuộc phòng ban Cyber Security là 28 – 42+ triệu đồng/ tháng (theo Báo cáo lương IT 2023 – 2024 của ITviec), nhưng hiện tại thì vị trí này đang không phổ biến tại Việt Nam.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)

Trách nhiệm

  • Sử dụng AI để tự động hóa và cải thiện các quy trình vận hành IT
  • Phát triển và triển khai các mô hình học máy để dự đoán và phát hiện các vấn đề hệ thống trước khi chúng xảy ra, cải thiện hiệu suất và khả năng phản ứng của hệ thống
  • Triển khai và quản lý các mô hình AI trên các nền tảng đám mây, đảm bảo khả năng mở rộng và độ tin cậy của hệ thống

Kỹ năng

  • Kiến thức về quản lý hệ thống IT và vận hành
  • Kỹ năng lập trình (Python, Shell)
  • Kinh nghiệm với các công cụ giám sát và quản lý hệ thống
  • Hiểu biết sâu sắc về các nền tảng đám mây (AWS, Azure, Google Cloud)
  • Khả năng triển khai và tối ưu hóa các mô hình AI để hỗ trợ vận hành IT

Kinh nghiệm

Yêu cầu 2-3 năm kinh nghiệm trở lên ở vị trí DevOps, có hiểu biết về các loại mô hình AI hiện đại.

Mức lương ngành trí tuệ nhân tạo

Mức lương cho vị trí này tương tự với các vị trí thuộc phòng DevOps là từ 32 – 72+ triệu đồng/ tháng (theo Báo cáo lương IT 2023 – 2024 của ITviec).

AI Content Reviewer/Content Auditor

Trách nhiệm

  • Đánh giá và kiểm duyệt nội dung được tạo ra bởi các mô hình AI để đảm bảo tính chính xác, chất lượng, và tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn của công ty
  • Phân tích và xác định các lỗi hoặc vấn đề trong nội dung, đề xuất các điều chỉnh và cải tiến
  • Làm việc chặt chẽ với các nhóm phát triển AI để cải thiện các mô hình dựa trên phản hồi thực tế

Kỹ năng

  • Kiến thức về AI và học máy
  • Kỹ năng phân tích dữ liệu
  • Hiểu biết sâu sắc về ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
  • Kỹ năng viết và biên tập
  • Khả năng chú ý đến chi tiết và tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng
  • Kinh nghiệm với các công cụ kiểm duyệt nội dung và hệ thống quản lý nội dung.

Kinh nghiệm

Có kinh nghiệm tại các vị trí Content Marketing, Content Writer trong doanh nghiệp.

Mức lương ngành trí tuệ nhân tạo

Vị trí này hiện tại rất ít cả trên thị trường quốc tế và ở Việt Nam nên chưa có nhiều thông tin chính xác về lương.

Research Scientist

Trách nhiệm

  • Tiến hành nghiên cứu tiên tiến trong AI và học máy, thường khám phá các thuật toán, kỹ thuật, mô hình và kiến trúc trí tuệ nhân tạo mới
  • Làm việc trên các khía cạnh lý thuyết cũng như các triển khai thực tế

Kỹ năng

  • Hiểu biết sâu sắc về học máy, AI, toán học
  • Kỹ năng lập trình mạnh

Kinh nghiệm

Vị trí này thường yêu cầu các bằng cấp cao như thạc sĩ, tiến sĩ về khoa học dữ liệu và khoa học máy tính, đồng thời đã từng tham gia vào các dự án AI được đầu tư bởi các trường đại học quốc tế lớn.

Mức lương ngành trí tuệ nhân tạo

Theo Glassdoor, mức lương cho vị trí này tại Mỹ là 140+ triệu đồng/ tháng (5800+ USD). Ở Việt Nam, vị trí này gần như không phổ biến nên chưa có thông tin chính xác về mức lương.

AI Prompt Engineer

Trách nhiệm

  • Thiết kế và tối ưu hóa các câu lệnh đầu vào (prompts) để cải thiện hiệu suất và kết quả của các mô hình AI
  • Làm việc chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy để thử nghiệm và điều chỉnh các mô hình dựa trên phản hồi và kết quả thực tế

Kỹ năng

  • Kiến thức vững chắc về ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
  • Kỹ năng lập trình (Python, Java)
  • Kinh nghiệm với các khung học máy (TensorFlow, PyTorch)
  • Khả năng tối ưu hóa và điều chỉnh các mô hình AI

Kinh nghiệm

Yêu cầu kinh nghiệm sử dụng các model như ChatGPT, Gemini… Vị trí này chỉ mới xuất hiện gần đây khi các mô hình ngôn ngữ lớn – LLMs ngày càng trở nên thông minh hơn và có thể ứng dụng vào cải tiến vận hành doanh nghiệp.

Mức lương ngành trí tuệ nhân tạo

Vị trí này hiện tại rất ít cả trên thị trường quốc tế và ở Việt Nam nên chưa có nhiều thông tin chính xác về lương.

Lương ngành khoa học dữ liệu theo vị trí công việc

Chuyên viên Phân tích Dữ liệu (Data Analyst)

Trách nhiệm

  • Diễn giải dữ liệu và cung cấp các thông tin chi tiết có thể hành động thông qua các báo cáo và trực quan hóa
  • Thường tập trung vào phân tích mô tả để hiểu các xu hướng trong quá khứ và hiện tại

Kỹ năng

  • Thành thạo SQL, Excel
  • Thành thạo các công cụ trực quan hóa dữ liệu (Tableau, Power BI)
  • Phân tích thống kê cơ bản

Kinh nghiệm

  • Có kinh nghiệm về thao tác dữ liệu, xử lý và trực quan dữ liệu
  • Có sự am hiểu về một ngành nghề kinh doanh nhất định, nếu không có kinh nghiệm, có thể tìm các vị trí để thực tập
  • Vị trí này có thể là vị trí bắt đầu tốt nhất cho hành trình học hỏi về ngành dữ liệu và trí tuệ nhân tạo

Mức lương

Vì vị trí này rất phổ biến trên thị trường nên có dải lương trải rộng. Theo Báo cáo lương IT 2023 – 2024 của ITviec, mức lương của Data Analyst dao động từ 10-44+ triệu đồng/ tháng, tuỳ thuộc vào số năm kinh nghiệm và mức độ chuyên môn.

Chuyên viên Phân tích Kinh doanh (Business Intelligence)

Trách nhiệm

  • Tạo và quản lý các công cụ và hệ thống BI
  • Chuyển đổi dữ liệu thô thành các thông tin kinh doanh có ý nghĩa thông qua các bảng điều khiển và báo cáo tương tác

Kỹ năng

  • Thành thạo các công cụ BI (Power BI, Tableau), SQL
  • Hiểu biết sâu sắc về hoạt động và chỉ số kinh doanh

Kinh nghiệm

  • Có am hiểu về ngành nghề kinh doanh
  • Vị trí này thường dành cho những người đã có kinh nghiệm ở các vị trí như Marketing, Sales, Operation,…  muốn chuyển sang làm data

Mức lương

Vị trí này có dải lương tương tự như Data Analyst là 10-44+ triệu đồng/ tháng, tuỳ thuộc vào số năm kinh nghiệm và mức độ chuyên môn, nhưng thông thường sẽ được trả lương thấp hơn Data Analyst một chút vì yêu cầu kỹ năng về mặt kỹ thuật ít hơn. 

Kỹ Sư Dữ Liệu (Data Engineer)

Trách nhiệm

  • Phát triển và duy trì các đường ống và kiến trúc dữ liệu để đảm bảo dòng chảy và khả năng truy cập dữ liệu mượt mà cho việc phân tích
  • Tập trung vào khả năng mở rộng và hiệu quả của hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu

Kỹ năng

  • Chuyên môn về SQL, quy trình ETL, công nghệ dữ liệu lớn (Hadoop, Spark)
  • Hiểu biết sâu sắc về các nền tảng đám mây (AWS, Azure)

Kinh nghiệm

  • Vị trí này tại Việt Nam thường yêu cầu đã có kinh nghiệm và kiến thức về phát triển sản phẩm, xử lý dữ liệu bằng máy tính, ví dụ như các lập trình viên muốn chuyển qua làm việc với data.
  • Không phù hợp cho thực tập sinh và những người hoàn toàn mới.

Mức lương

Theo Báo cáo lương IT 2023 – 2024 của ITviec, mức lương của vị trí này dao động khoảng từ 23-52 triệu đồng/ tháng cho những người có dưới 8 năm kinh nghiệm. Các Data Engineer trên 8 năm kinh nghiệm có thể nhận mức lương không giới hạn tùy theo mức độ chuyên môn.

Chuyên viên Khoa học Dữ liệu (Data Scientist)

Trách nhiệm

  • Phân tích các tập dữ liệu lớn để khám phá các mẫu, xu hướng và thông tin chi tiết
  • Phát triển các mô hình dự đoán và thực hiện phân tích thống kê để hỗ trợ quá trình ra quyết định

Kỹ năng

  • Nền tảng vững chắc về thống kê
  • Lập trình (Python, R)
  • Học máy, xử lý dữ liệu, và trực quan hóa dữ liệu

Kinh nghiệm

Có 2 con đường để trở thành Chuyên viên Khoa học Dữ liệu:

  • Một là có trình độ học vấn phù hợp, có bằng thạc sĩ và tiến sĩ trong ngành khoa học dữ liệu hoặc AI.
  • Hai là có nhiều năm làm việc ở vị trí Chuyên viên Phân tích Dữ liệu hoặc Kỹ sư Dữ liệu và có những kỹ năng và kiến thức phù hợp có thể thăng tiến lên làm Chuyên viên Khoa học Dữ liệu.

Mức lương

Vị trí này dành cho những chuyên viên hoặc kỹ sư có từ 3-4 năm kinh nghiệm trở lên muốn chuyển đổi trách nhiệm công việc, nên mức lương khởi điểm sẽ khá cao, dao động từ 34-44+ triệu đồng/ tháng.

Kỹ Sư Học Máy (ML Engineer)

Trách nhiệm

  • Thiết kế, xây dựng, và triển khai các mô hình học máy
  • Làm việc chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu để triển khai các thuật toán có thể học và đưa ra dự đoán
  • Vị trí này sẽ cần ứng dụng một số loại trí tuệ nhân tạo hẹp (Artificial Narrow Intelligence – ANI) huấn luyện theo phương pháp học máy để giải quyết vấn đề

Kỹ năng

  • Kỹ năng lập trình mạnh (Python, Java)
  • Kiến thức về các khung học máy (TensorFlow, PyTorch)
  • Kinh nghiệm với tiền xử lý dữ liệu và tạo đặc trưng

Kinh nghiệm

Vị trí này có nhu cầu tuyển dụng cao trong các lĩnh vực nặng về vận hành như tài chính hay sản xuất, yêu cầu tương tự như Chuyên viên Khoa học Dữ liệu. 

Mức lương

34 triệu VND đến 44+ triệu VND mỗi tháng.

Tiềm năng của ngành trí tuệ nhân tạo

Data Science là một ngành đã tồn tại rất lâu từ khi con người dùng dữ liệu để tìm ra kiến thức mới và đưa ra các quyết định quan trọng, cho nên nhu cầu tuyển dụng của các vị trí Data Science khá ổn định.

Còn AI là một hiện tượng mới nổi gần đây, các vị trí thuộc ngành này chưa phổ biến, và thị trường lao động ngành AI có bền vững hay không vẫn còn là một vấn đề gây tranh cãi.

Vậy để có thêm thông tin để thiết kế một con đường sự nghiệp đủ tốt trong ngành trí tuệ nhân tạo chúng ta hãy cùng xem xét các yếu tố khách quan như:

  • Cơ hội việc làm trong ngành khoa học dữ liệu có còn cao?
  • Kỳ vọng về năng lực của chuyên gia IT trong kỷ nguyên AI là gì?

Cơ hội việc làm trong ngành khoa học dữ liệu có còn cao?

Sau những đợt sa thải hàng loạt trong ngành công nghệ và sự bùng nổ của các nền tảng như ChatGPT, câu hỏi về ảnh hưởng của AI đối với ngành công nghệ nói chung và khoa học dữ liệu nói riêng đã trở nên cấp bách, thách thức nhiều người có ý định tham gia thị trường công nghệ, trở thành lập trình viên hoặc chuyên viên dữ liệu.

Trong nhóm ngành khoa học dữ liệu nói riêng, có nhiều vị trí sẽ giảm nhu cầu tuyển dụng như phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu. Ngược lại, một vài vị trí sẽ tăng nhu cầu tuyển dụng như các vị trí kỹ sư LLMs. Điều tương tự này cũng đang xảy ra với ngành công nghệ nói chung, có các vị trí sẽ bị ảnh hưởng tiêu cực như các lập trình viên junior sẽ dễ dàng bị AI thay thế, nhưng một số vị trí sẽ được hưởng lợi như các lập trình viên Cloud, vì AI được cung cấp thông qua Cloud. 

Nhưng nhìn chung, nhu cầu tuyển dụng những người có kỹ năng trong khoa học dữ liệu vẫn đang ổn định so với các nhóm ngành công nghệ khác như phát triển sản phẩm, hay lập trình nhúng. Theo báo cáo của 365datascience về các đợt sa thải trong ngành công nghệ năm 2023 cho thấy, các nhà khoa học dữ liệu chỉ chiếm 3% trong số những người bị sa thải bởi các công ty công nghệ lớn.

Ngược lại, các nhân viên công nghệ khác – như kỹ sư phần mềm – bị ảnh hưởng nhiều hơn, chiếm hơn 22% trong số các đợt sa thải. Thống kê này nhấn mạnh rằng các nhà khoa học dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong sự tiến bộ công nghệ và kinh doanh, ngay cả trong bối cảnh sa thải hàng loạt.

Kỳ vọng về năng lực của chuyên gia IT trong kỷ nguyên AI là gì?

Sự nổi tiếng chưa từng có của ChatGPT đã dẫn đến sự đồng thuận của tất cả chuyên gia rằng AI sẽ không chỉ là một xu hướng thoáng qua mà còn là một lực lượng chủ đạo định hình thị trường trong nhiều thập kỷ tới. 

Kỳ vọng về năng lực với các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư AI đang tăng cao, tạo nên một rào cản lớn cho người mới gia nhập. Nhưng những chuyên gia này một khi đã có kỹ năng sẽ được định vị tốt nhất để thành công trong kỷ nguyên do AI dẫn dắt, giúp họ trở thành ứng cử viên hàng đầu cho các vai trò liên quan đến AI được các doanh nghiệp và tập đoàn săn đón.

Thay vì nói, AI làm cho lĩnh vực công nghệ nói chung và khoa học dữ liệu nói riêng trở nên lỗi thời và ít hấp dẫn hơn, thực tế là khi AI xuất hiện, người ta mới thực sự để mắt đến tầm quan trọng của tư duy về lập trình và khoa học dữ liệu. Thành thạo trong các lĩnh vực như thống kê, xác suất, Python, APIs, học máy (machine learning) cũng như học sâu (deep learning) hình thành nên nền tảng cốt lõi cần thiết để hiểu, phát triển và đưa ra các giải pháp mới sáng tạo trong các dự án AI.

Xem thêm: Top 8 công việc IT có mức lương ngành công nghệ thông tin cao nhất năm 2024

Câu hỏi thường gặp về lương ngành trí tuệ nhân tạo

AI hay khoa học dữ liệu khó hơn? 

Điều này phụ thuộc vào năng khiếu và nền tảng của từng người. AI thường yêu cầu hiểu biết sâu sắc về thuật toán, toán học và khoa học máy tính. Ngược lại, khoa học dữ liệu có thể tập trung nhiều hơn vào thống kê, phân tích dữ liệu và chuyên môn trong lĩnh vực.

Nhưng vì AI là một nhánh nhỏ của khoa học dữ liệu, nên thông thường những chuyên viên và kỹ sư thường chọn học khoa học dữ liệu trước vì nó sẽ giúp hiểu rõ kiến thức căn bản để phát triển lâu dài.

Làm thế nào để được nhận mức lương ngành trí tuệ nhân tạo cao?

Đầu tiên bạn nên có nền tảng vững chắc về toàn bộ ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, sau đó bạn nên bổ sung càng nhiều kiến thức về lĩnh vực bạn đang làm việc càng tốt, ví dụ như tài chính, y tế, công nghệ,…

Việc này sẽ giúp bạn có nhiều vấn đề hơn để giải quyết, vì nếu kiến thức của bạn giới hạn, bạn sẽ là người thực thi một giải pháp lặp đi lặp lại, ví dụ như phân tích hay lập trình dữ liệu, từ đó bạn bị hạn chế tham gia vào các dự án lớn đa dạng và phức tạp hơn, và bạn sẽ khó hơn để trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu hoặc AI cấp cao. 

Bạn nên tận dụng ưu thế có sẵn: 

  • Nếu bạn là một lập trình viên, hãy thử tạo ra một ứng dụng AI.
  • Nếu bạn là một  IT Security hãy học về AI Security và tham gia các dự án liên quan.
  • Nếu bạn là một DevOps hãy học về AIOps.
  • Nếu bạn là một người làm Sales hoặc Marketing hãy học cách ứng dụng AI vào tối ưu công việc của bạn. 

AI là một công cụ, có thể ứng dụng cho tất cả các ngành nghề để tối ưu hiệu suất và từ đó tăng thu nhập.

Lĩnh vực nào trả lương tốt hơn, AI hay công nghệ thông tin?

Nhìn chung, mức lương trung bình của chuyên gia AI cao hơn so với toàn ngành CNTT, do ngành CNTT nói chung vẫn có những vị trí junior, còn ngành AI thường tuyển các vị trí senior và có độ khó về chuyên môn cao. Tuy vậy, cả AI và CNTT đều là những ngành đang phát triển mạnh mẽ với nhiều cơ hội việc làm khác nhau. Quyết định lựa chọn phát triển theo hướng nào còn tùy thuộc vào sở thích, kỹ năng và tham vọng nghề nghiệp của mỗi người.

Lĩnh vực nào có tiềm năng thu nhập cao hơn, AI hay khoa học dữ liệu?

Cả hai lĩnh vực đều nằm trong số những ngành có mức lương cao nhất trong ngành công nghệ. Tuy nhiên, các kỹ sư AI có mức lương trung bình cao hơn so với các nhà khoa học dữ liệu do tính phức tạp của công việc. 

Theo dữ liệu tại Mỹ năm 2022, mức lương trung bình hàng năm cho:

  •  Chuyên viên/ kỹ sư khoa học dữ liệu trung bình khoảng 98.000 USD / năm
  •  Chuyên viên/ kỹ sư AI trung bình 137.000 USD / năm

Tại Việt Nam, mức chênh lệch của 2 nhóm ngành này là không cao, vì các vị trí chuyên sâu liên quan đến khoa học dữ liệu cũng như các vị trí đặc thù liên quan đến AI vẫn còn chưa phổ biến.

Tôi có thể học AI trong bao lâu?

Đối với người đã có kiến thức nền tảng về toán học và lập trình, có thể mất từ ​​6 đến 12 tháng học tập liên tục để phát triển hiểu biết cơ bản về Trí tuệ nhân tạo và làm quen với các quy trình học máy.

Tổng kết về lương ngành trí tuệ nhân tạo

Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học dữ liệu đang phát triển mạnh mẽ, mở ra nhiều cơ hội việc làm với mức lương ngành trí tuệ nhân tạo hấp dẫn. Sự gia tăng của các công việc liên quan đến AI và vai trò như kỹ sư và chuyên viên phân tích đã làm cho thị trường lao động trong lĩnh vực này trở nên sôi động. Mặc dù có những thách thức về kỹ năng và cạnh tranh, những ai đầu tư vào học hỏi sẽ tìm thấy nhiều cơ hội.

Ở Việt Nam, dù còn hạn chế về số lượng các vị trí chuyên về AI, xu hướng tuyển dụng đang dần thay đổi khi nhu cầu tuyển dụng nhân sự có kỹ năng cả về khoa học dữ liệu và AI ngày càng tăng. Hiểu rõ mối quan hệ giữa AI và khoa học dữ liệu sẽ giúp bạn nắm bắt cơ hội và đối phó với thách thức mang đến bởi sự phát triển và mở rộng quy mô quá nhanh của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Kiến thức từ bài viết này mong sẽ giúp được bạn ít nhiều trong việc định hướng được một con đường sự nghiệp bền vững trong thế giới công nghệ và kinh doanh rộng lớn bạn nhé.