Chỉ cần hiểu Machine Learning cơ bản là bạn đã có thể làm việc trong ngành Machine Learning. Đây là một nghề hấp dẫn với thu nhập khá cao so với tổng quan về lương IT trên thị trường Việt Nam nên đang thu hút nhiều sự chú ý trong những năm gần đây. Nếu không giỏi code, bạn vẫn hoàn toàn có cơ hội làm việc với “máy học” vì Machine Learning Engineer không phải là vị trí duy nhất liên quan đến Machine Learning.
Trong bài viết trước về “Machine Learning là gì?”, Lê Hữu Long – Machine Learning Project Manager tại Cinnamon AI – một công ty Machine Learning từ Nhật Bản, đã có những chia sẻ vô cùng thú vị về Machine Learning cơ bản là gì. Nhằm hiểu hơn về những cơ hội nghề nghiệp có liên quan đến Machine Learning cơ bản cũng như kỹ năng cần thiết để tham gia vào nghề Machine Learning, hãy cùng đọc bài viết này.
Bài viết được thực hiện dưới góc nhìn và thông tin của anh Lê Hữu Long.
Hiểu kiến thức Machine Learning cơ bản thì có thể làm vị trí nào?
Machine Learning cơ bản chính là một mô hình chuyên “học” dữ liệu để đưa ra những giải thích, dự đoán từ tệp dữ liệu đầu vào. Từ những dự đoán do Machine Learning đưa ra, con người có thể áp dụng vào việc xây dựng mô hình AI.
Vậy nếu muốn làm việc với Machine Learning thì bạn có thể làm ở những vị trí nào?
Cấu trúc một phòng Machine Learning cơ bản
Long chia sẻ về những vị trí làm việc với Machine Learning hiện đang có trong cấu trúc của Cinnamon AI, nơi Long đang công tác. Những vị trí này có thể thay đổi tùy theo mô hình doanh nghiệp.
Ngoài những vị trí liên quan đến doanh nghiệp (Sales, Business Development, Business, Analyst,…), team làm dự án Machine Learning cơ bản sẽ bao gồm:
- Người xử lý dữ liệu: Ở Cinnamon AI, vị trí đó có tên là QA Language – người có khả năng xử lý văn bản/label/đọc hiểu và phân tích dữ liệu để đưa cho máy học.
- Machine Learning Engineer
- Software Engineer: Vị trí này ở mỗi team dự án sẽ tùy thuộc vào yêu cầu của khách hàng. Nếu khách hàng chỉ cần core AI model thôi thì team không cần dựng software. Với những khách hàng chưa có hệ thống, chưa có phần mềm thì sẽ yêu cầu team dự án làm phần mềm luôn cho họ.
- QA System
Trong phạm vi bài viết này, anh Long đã chia sẻ chi tiết hơn về hai vị trí Machine Learning cơ bản là Machine Learning Engineer và Machine Learning Project Manager.
Công việc của Machine Learning Engineer
Vị trí Machine Learning Engineer đòi hỏi tính kỹ thuật cao nhưng xét về kiến thức thì chỉ cần hiểu Machine Learning cơ bản là được. Công việc chính của Machine Learning Engineer là học liên tục, thì công việc của Machine Learning Engineer chính là “dạy học” liên tục cho máy.
Machine Learning Engineer sẽ là người làm việc trực tiếp với mô hình.
Việc đầu tiên cần làm là tùy vào bài toán cụ thể và mức độ phức tạp của bài toán và lựa chọn mô hình AI phù hợp. Có rất nhiều loại mô hình và có những thuật toán, kết cấu khác nhau, là mô hình nguyên bản hay là mô hình đã được huấn luyện với dữ liệu thế nào.
Xác định mô hình xong, còn phải tinh chỉnh, phải test mô hình đó rồi mới quyết định là chọn model đó hay không.
Người xây dựng mô hình máy học sẽ nhập dữ liệu đầu vào, để cho máy học, test mô hình nhiều lần. Nếu kết quả không đúng, sẽ cho máy học lại, “huấn luyện” và kiểm tra lại lần nữa. Quá trình này cứ lặp đi lặp lại cho đến khi ra được kết quả mong muốn.
Nếu tỉ lệ kết quả đầu ra đạt yêu cầu và kỳ vọng của khách hàng trên 80% thì mô hình được tính là “học” thành công.
Long giải thích công việc của Machine Learning Engineer và Software Engineer như thế này:
Đối với những phần mềm bình thường, đề bài sẽ rất khó, nhưng cách giải bài toán lại dễ. Ngược lại đối với AI, đề bài có thể vô cùng đơn giản nhưng cách giải bài toán mới là vấn đề thực sự.
Công việc của Machine Learning Project Manager
Khi đã có kiến thức Machine Learning cơ bản, bạn hoàn toàn có thể trở thành Project Manager cho những dự án Machine Learning.
Nhìn chung Project Manager sẽ là người quản lý timeline, chi phí, yêu cầu của khách hàng, team dự án, báo cáo tiến độ, có khi phải quản lý 5-6 dự án cùng một lúc. Machine Learning Project Manager – cũng chính là vị trí của Long tại Cinnamon AI, sẽ gồm những công việc hằng ngày như thế nào?
Trong một ngày làm việc của mình, Long sẽ giải quyết những công việc sau:
- Kiểm tra thời gian của tất cả dự án mà Project Manager đang quản lý, xem đã đến hay sắp đến những deadline, những milestone quan trọng nào.
- Kiểm tra chi phí so với ngân sách.
- Kiểm tra tình trạng mục tiêu và đầu việc như thế nào:
Ai đang phụ trách đầu việc nào, tiến độ như thế nào, có gặp khó khăn hay thắc mắc gì không. Để biết những việc này, Project Manager nên đi giao tiếp, nói chuyện với người phụ trách từng đầu việc đó, không ngồi một chỗ “cho rằng” mọi việc đều ổn.
- “Phụ” team sales trả lời khách hàng:
Khi có những khách hàng tiềm năng đưa ra yêu cầu chuyên môn thì PM sẽ là người kết nối giúp Sales trả lời những câu hỏi chuyên môn (giải pháp khả thi hay không, kế hoạch và chi phí thế nào) để họ có thể đi nói chuyện với khách hàng. Bản thân người làm PM cũng cần phải hiểu kiến thức Machine Learning cơ bản để có thể trả lời với khách hàng.
- Xây team:
Sau khi đã làm việc với nhiều team qua nhiều dự án khác nhau, Project Manager sẽ hiểu được từng nhân sự nào có những kinh nghiệm, kiến thức chuyên về một lĩnh vực cụ thể. Sau đó, Project Manager sẽ tập hợp những nhân sự đó thành một team để giải quyết những bài toán na ná nhau (giống 70-80%), từ đó chuyên môn hóa nhân sự hơn.
Nhờ việc giải quyết đề bài tương tự nhau, lượng dữ liệu cho ngành nghề dó càng lớn/dày hơn, máy học sẽ ngày càng chuẩn xác hơn, siêu việt hơn.
Mức lương Machine Learning cơ bản trên thị trường
Theo khảo sát về lương ngành công nghệ thông tin năm 2022 – 2023 do ITviec tiến hành khảo sát, được đúc kết trong đúc kết trong “Báo cáo Lương IT: Mức Lương & Mong Đợi Nghề Nghiệp Của Các Chuyên Gia IT 2022-2023“, mức lương của các chuyên gia Machine Learning cơ bản như sau:
- Dưới 1 năm kinh nghiệm: 12 triệu đồng/ tháng
- Từ 1 đến dưới 3 năm kinh nghiệm: 24 triệu đồng/ tháng
- Từ 3 đến dưới 5 năm kinh nghiệm: 38 triệu đồng/ tháng
- Từ 5 đến dưới 8 năm kinh nghiệm: 40 triệu đồng/ tháng
- Trên 8 năm kinh nghiệm: 42.5 triệu đồng/ tháng
Tham khảo đầy đủ các mức lương ngành công nghệ thông tin theo vị trí, ngôn ngữ lập trình, thành phố,.. năm 2022 – 2023 ngay!
Những kỹ năng và tố chất cần thiết khi làm việc với Machine Learning cơ bản
Long tự diễn tả bản thân mình bằng chữ “contributor” – người đóng góp. Dù ở trong bất kỳ một công việc nào, vị trí nào, hay dù là mối quan hệ nào, Long cũng cố gắng đóng góp, hỗ trợ, đưa ra một giá trị nào đó. Để có thể đóng góp được giá trị bản thân, tự người làm Machine Learning phải có những kỹ năng và tố chất sau:
- Đối với những vị trí không phải Software Engineer thì chỉ cần hiểu Machine Learning cơ bản, chưa cần chuyên sâu.
- Đam mê, nghiêm túc với công việc.
- Nhận thức được những trở ngại, làm quen và giải quyết vấn đề.
- Cởi mở và cầu thị, liên tục học hỏi, cập nhật kiến thức và “trend” trong ngành từ các kênh thông tin và từ chính những khách hàng hay chuyên gia đồng nghiệp của mình.
- Khả năng giao tiếp, diễn đạt tốt: Đây chính là kỹ năng quan trọng nhất, không chỉ với vị trí Project Manager như Long hiện tại, mà còn quan trọng đối với những bạn Developer, những bạn Engineer.
Machine Learning nói riêng và AI nói chung là một ngành mới, còn nhiều điều con người chưa hiểu hết và tối ưu được nên việc gặp phải những vấn đề, khó khăn trong lúc làm việc là điều vô cùng bình thường. Chính vì thế, kỹ năng nhận diện vấn đề và cởi mở trong quá trình giải quyết đóng vai trò vô cùng quan trọng với một người làm việc trong lĩnh vực Machine Learning.
Những bạn làm technical cần chủ động trong việc giao tiếp hơn, nhất là khi thấy có vấn đề ở bất kỳ khâu nào. Đôi khi, các bạn nghĩ đó không phải là việc của mình nên các bạn không nói. Nếu có vấn đề, mà họ không nói ra thì team lead sẽ không biết mà giải quyết.
Long thường xuyên giao tiếp với các bạn trong team để hiểu hơn về phần việc kỹ thuật. Cách tốt nhất để nắm kiến thức đó chính là hãy làm, “nhào” vào mà làm rồi trong quá trình làm việc, hãy học hỏi từ những bạn trong team.
Tham khảo: Giải mã AI là gì và mức thu nhập hấp dẫn của AI Engineer
Tài liệu tham khảo Machine Learning cơ bản
Bản thân Long xuất phát là dân Kinh Tế, không phải Công nghệ Thông tin, kết hợp trước khi vào Cinnamon Lab, bạn cũng không hề có kiến thức về AI hay Machine Learning cơ bản, nên hiển nhiên, bạn đã gặp rất nhiều khó khăn trong việc nắm bắt kiến thức chuyên môn.
Không “giấu dốt”, Long chủ động đi tìm học những khoá học về AI và Machine Learning cơ bản trên Udemy hoặc Coursera như AI for Everyone, Machine Learning, theo dõi tình hình Machine Learning thông qua những thông tin từ:
- Podcast như Artificial Intelligence with Lex Fridman
- Twitter hay Blog của Yann LeCun, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, OpenAI, GoogleAI
- Sách như Artificial Intelligence: A Modern Approach, Machine Learning Yearning,…
Ngoài ra, Long thường xuyên giao tiếp với các bạn trong team để hiểu hơn về phần việc kỹ thuật. Cách tốt nhất để nắm kiến thức đó chính là hãy làm, “nhào” vào mà làm rồi trong quá trình làm việc, hãy học hỏi từ những bạn trong team.
Một trong những điều mình biết ơn nhất khi làm việc ở đây chính là được làm với một team trẻ và team giỏi. Các bạn rất cởi mở, sẵn sàng “dạy” những gì mà mình chưa biết. Nhờ vậy, qua mỗi dự án, mỗi team mình làm việc chung, mình học được một cái gì đó mới và có thể ảnh hưởng đến mình.
Machine Learning Project Manager trong ngành IT nói gì?
Giao tiếp kém dẫn đến những hiểu lầm không đáng có, tốn thời gian và sức lực của nhiều bên có liên quan – Đây chính là sai lầm “để đời” mà Long đã nhận phải.
Long kể về một lần làm việc với khách hàng người Nhật. Do không hiểu “ý” khách – một phần đến từ khoảng cách ngôn ngữ, không rõ yêu cầu công việc, nên Long đã truyền đạt lại cho team sai, không rõ ràng rồi mỗi team còn hiểu theo cách khác nhau. Cuối cùng dẫn đến kết quả sai, phải chỉnh sửa nhiều, mất thời gian của rất nhiều bên trong khi đây là việc hoàn toàn có thể tránh được.
May mắn thay, khách biết được AI là một ngành mới. Khi có vấn đề phát sinh thì khách cũng sẽ cảm thông nhiều hơn, hiểu rằng cần nhiều thời gian để chỉnh sửa.
Chính vì sai lầm này mà Long đã nhấn mạnh rằng khả năng giao tiếp, diễn đạt tốt là kỹ năng cực kỳ quan trọng khi làm việc, bất kể có phải là làm với Machine Learning hay AI hay không.
Tiểu sử:
Long tốt nghiệp ngành Kinh Tế – Tài chính Doanh nghiệp. Khi ra trường, vào năm 2014, bạn làm vị trí Consultant and deploy tại công ty FPT IS. Công việc chính của Long khi đó là tư vấn và triển khai hệ thống ERP – quản lý nguồn lực doanh nghiệp, module quản lý sản xuất .
Sau đó, vào các năm 2015 và 2017, Long công tác tại Viet Capital Bank và TRG International trong vai trò Business Development Executive.
Bây giờ, vị trí của Long là Project Manager tại Cinnamon AI. Tính đến tháng 4/2021, Long đã gắn bó với công ty được hơn 2 năm.
Ngoài ra, Long cũng có một side project khá thú vị là dịch vụ cho thuê sách online theo hình thức subscription Libri reading tại website: librireading.com
Bạn thấy bài viết hay và cần thiết với nhiều người? Đừng ngại nhấn nút Share bên dưới nhé.