Kỹ sư AI cần đến nhiều kỹ năng hơn là chỉ viết mã

Công việc AI yêu cầu nhiều kỹ năng khác nhau

Sau nhiều nghiên cứu về vai trò của AI trong thực thế, nhà khoa học dữ liệu Pranjali Ajay Parse khẳng định công việc AI đòi hỏi ứng viên nhiều kỹ năng hơn là chỉ viết mã, theo Yahoo Tech.

Pranjali Ajay Parse, 25 tuổi, nhà khoa học dữ liệu của Autodesk. Parse đang phát triển một công cụ AI, cung cấp cho nhân viên thông tin chi tiết về mô hình làm việc, chẳng hạn như xu hướng cuộc họp hay thói quen làm việc.

Sau khi lấy bằng thạc sĩ khoa học máy tính và làm việc tại Autodesk trong hơn một năm, Parse hiểu được mình cần gì khi làm việc trong vai trò AI và cho rằng công việc không như mọi người mong đợi.

Nhà khoa học trẻ nói làm việc trong môi trường AI phần lớn yêu cầu kỹ năng liên ngành và sự hợp tác; bên cạnh đó cũng đòi hỏi sự tập trung cao độ vào yếu tố đạo đức.

KHÔNG CHỈ VIẾT CODE

Pranjali cho biết thành thạo Python (ngôn ngữ lập trình bậc cao có mã nguồn mở và đa nền tảng) là không đủ nếu đang tìm kiếm việc làm trong lĩnh vực AI. Hơn nữa, ứng viên không nhất thiết phải có bằng cấp AI thì mới có thể ứng tuyển công việc trong lĩnh vực này.

Tuy nhiên, ứng viên cần biết cách nghiên cứu, phân tích tình huống, truy vấn SQL (ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) và lập trình. Các ứng viên có thể tham gia khóa đào tạo ngắn hạn hoặc dự án cá nhân để nâng cao kỹ năng.

Pranjali Ajay Parse, nhà khoa học dữ liệu Gen Z, đang làm việc tại Autodesk.

"AI vốn có tính liên ngành", Pranjali nhận định. "Trí tuệ nhân tạo bắt nguồn từ nhiều lĩnh vực khác nhau như toán học, khoa học máy tính, thống kê và kiến thức chuyên ngành".

Khoảng 70% công việc của nhà khoa học 25 tuổi là khoa học dữ liệu, đòi hỏi kỹ năng xem xét và phân tích tập dữ liệu; thời gian còn lại được chia đều cho kỹ thuật phần mềm, xây dựng quy trình, kỹ thuật dữ liệu, thiết kế kiến trúc và toán học. Pranjali cho rằng điều quan trọng là phải cập nhật những tiến bộ trong lĩnh vực liên quan vì công nghệ không ngừng phát triển.

Theo báo cáo Artificial Intelligence Index Report 2023 do Viện AI của Đại học Stanford (Hoa Kỳ) công bố, nhu cầu kỹ năng về AI trong năm 2022 tăng gấp nhiều lần so với những năm trước, trong đó bao gồm kỹ năng về ngôn ngữ lập trình Python, SQL, khoa học máy tính, phân tích dữ liệu.

CÔNG VIỆC AI THƯỜNG CÓ TÍNH CỘNG TÁC CAO

Kỹ sư phần mềm được biết đến là những người cô đơn, thường thực hiện nhiệm vụ độc lập, tuy nhiên bạn sẽ khác nếu quyết định làm việc trong lĩnh vực AI.

Trong khi một số vị trí kỹ thuật có xu hướng ít giao tiếp, thì "các dự án AI hiếm khi được thực hiện một mình". Một phần của điều này do AI là công nghệ mới đòi hỏi sự hợp tác giữa nhiều nhóm và các bên liên quan.

Parse cho biết phải tương tác với bảy hoặc tám nhóm để xây dựng dự án hệ thống đề xuất AI.

Theo đó, dự án bắt đầu bằng việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu bởi nhóm phân tích dữ liệu. Sau đó, nhà khoa học dữ liệu sẽ áp dụng phương pháp thống kê và mô hình hóa. Tiếp theo, nhóm học máy phát triển và tinh chỉnh mô hình. Khi mô hình sẵn sàng hoạt động, kỹ sư phần mềm xây dựng nền tảng, chuyên gia UX và UI thực hiện thiết kế giao diện người dùng.

Cuối cùng, nhóm tiếp thị sẽ xây dựng kế hoạch công bố sản phẩm.

"Một dự án AI đầu cuối đòi hỏi sự hợp tác và giao tiếp liên tục", Parse nói.

TRÁCH NHIỆM ĐẠO ĐỨC

Vấn đề bảo mật và quyền riêng tư thường được tích hợp sâu vào quy trình xử lý dữ liệu nhạy cảm trong quá trình phát triển AI.

Parse cho biết giao thức bảo mật hiện nay rất rộng. Khi làm việc với dữ liệu, nhân viên cần được cấp phép để thực hiện. Một số dự án cũng đòi hỏi các biện pháp kiểm soát an toàn chặt chẽ, như ẩn danh tính và đảm bảo mô hình không "vô tình tạo ra thành kiến hoặc kết quả không công bằng".

Điều này đòi hỏi nhân viên phải tuyệt đối tuân thủ yêu cầu pháp lý và quy định công ty. Đồng thời, cũng cần suy nghĩ về tác động lâu dài của dự án như hậu quả không mong muốn và những nghịch lý đạo đức.

Mặc dù quyền riêng tư là vấn đề cần cân nhắc kỹ lưỡng đối với người làm việc trong lĩnh vực AI, bởi chúng ta rất dễ bị cuốn theo cách mô hình hoạt động. Ngoài ra, vì rất nhiều nhóm cùng đóng góp xây dựng sản phẩm, nên mọi người thường chú tâm vào nhiệm vụ cụ thể hơn là những tác động bao quát chung, Parse nói thêm.

Cuối cùng, Parse khẳng định các công ty cần đào tạo nhân viên về nguyên tắc bảo mật, đạo đức đúng đắn để trở thành kỹ sư AI có trách nhiệm.

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo không chỉ mở ra cơ hội nghề nghiệp với mức thu nhập hấp dẫn mà còn tạo ra môi trường học tập không ngừng. Đối với những bạn trẻ đam mê toán học và kỹ thuật, con đường trở thành kỹ sư AI là một lựa chọn nghề nghiệp đầy thực tế và hứa hẹn.

Sơn Trần