Dalam industri teknologi yang terus berkembang, banyak profesi baru yang muncul, salah satunya adalah Machine Learning Engineer. Profesi ini semakin banyak dicari oleh perusahaan, terutama yang sedang menjalani transformasi digital. Meskipun di negara seperti Cina dan Amerika profesi ini sudah lama berkembang, di Indonesia peran Machine Learning Engineer masih relatif baru. Namun, dengan prospek karier yang menjanjikan dan gaji yang kompetitif, minat terhadap profesi ini terus meningkat.
Profesi Machine Learning Engineer
berhubungan langsung dengan teknologi canggih yang sedang berkembang pesat,
seperti artificial intelligence (AI),
di mana mereka bertanggung jawab mengembangkan sistem yang memungkinkan AI
belajar dari data dan membuat keputusan tanpa campur tangan manusia. Kalau kamu
penasaran bagaimana memulai karier di bidang ini, yuk kita bahas lebih lanjut
apa saja yang perlu kamu tahu untuk menjadi seorang Machine Learning Engineer!
Definisi Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer adalah seorang profesional yang bertanggung jawab dalam merancang dan membangun model pembelajaran mesin (ML) yang digunakan untuk memproses data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa intervensi manusia secara langsung. Mereka menggabungkan keterampilan dalam ilmu komputer, matematika, statistik, dan pengetahuan domain untuk mengembangkan algoritma dan sistem otomatis.Model machine learning bekerja dengan cara mempelajari pola dari data yang telah dikumpulkan, kemudian menggunakan pola tersebut untuk membuat prediksi atau rekomendasi. Pekerjaan seorang Machine Learning Engineer tidak hanya berhenti pada pembuatan model, tetapi juga mencakup pengujian, implementasi, dan perawatan model tersebut agar tetap relevan seiring berjalannya waktu.
Tugas dan Tanggung Jawab Machine Learning Engineer
Seorang Machine Learning Engineer memiliki tugas yang cukup luas karena profesi ini menggabungkan berbagai disiplin ilmu. Berikut beberapa tugas utama seorang Machine Learning Engineer:Merancang Program Machine Learning
Tugas utama seorang Machine Learning Engineer adalah merancang algoritma yang memungkinkan sistem bekerja secara otomatis. Machine Learning Engineer menggunakan platform machine learning seperti IBM, Microsoft, Google, atau Amazon untuk membangun dan mengimplementasikan model. Dalam proses perancangan tersebut, pemahaman mendalam tentang struktur data dan arsitektur data, baik secara teori maupun praktik, sangat penting.
Melakukan Analisis Statistik
Analisis data adalah inti dari tugas seorang Machine Learning Engineer. Mereka harus menganalisis data menggunakan berbagai teknik statistik untuk memahami pola atau tren yang ada dalam data tersebut. Proses ini sering mencakup data preprocessing seperti membersihkan data, menangani nilai yang hilang, serta memilih fitur yang paling relevan. Pemahaman mendalam tentang distribusi data, korelasi antar variabel, dan probabilitas membantu mereka dalam membuat model yang lebih efisien dan efektif.
Melatih Sistem Machine Learning
Setelah algoritma dan model pembelajaran mesin dirancang, langkah berikutnya adalah melatih sistem tersebut dengan data yang telah dipersiapkan. Pelatihan ini melibatkan proses supervised learning (pembelajaran dengan data berlabel), unsupervised learning (pembelajaran tanpa data berlabel), atau reinforcement learning (pembelajaran berbasis umpan balik). Mereka perlu melakukan pengujian untuk mengevaluasi performa model dan menyesuaikan parameter (hyperparameter tuning) agar sistem memberikan hasil yang lebih akurat dalam prediksi atau pengambilan keputusan.
Memahami Konsep Big Data
Dalam banyak kasus, Machine Learning Engineer bekerja dengan data dalam jumlah besar (big data). Mereka harus mampu menangani, menyimpan, dan memproses data dalam skala besar menggunakan alat-alat seperti Hadoop, Apache Spark, atau TensorFlow. Mengelola big data ini penting karena model pembelajaran mesin bergantung pada data yang akurat dan relevan untuk memberikan hasil yang baik. Selain itu, seorang Machine Learning Engineer juga harus memahami bagaimana mengoptimalkan pemrosesan data agar efisien, terutama dalam lingkungan yang membutuhkan kecepatan tinggi, seperti analisis data real-time.
Skill yang Dibutuhkan Machine Learning Engineer
Profesi Machine Learning Engineer memerlukan serangkaian keterampilan teknis yang kuat, serta kemampuan analitis yang tajam. Berikut beberapa skill yang dibutuhkan untuk menjadi seorang Machine Learning Engineer:Bahasa Pemrograman
Skill pertama yang harus dikuasai oleh seorang Machine Learning Engineer adalah memahami berbagai bahasa pemrograman seperti C++, C, JavaScript, Scala, dan Julia. Selain itu, ada beberapa bahasa pemrograman yang lebih spesifik untuk machine learning, seperti Python, Java, dan R. Penguasaan bahasa-bahasa ini sangat penting dalam setiap tahap, mulai dari merancang hingga menguji algoritma yang digunakan dalam sistem machine learning.
Statistik dan Matematika Lanjutan
Fondasi dalam statistik, probabilitas, aljabar linear, dan kalkulus sangat diperlukan untuk mengembangkan model pembelajaran mesin yang akurat. Memahami statistik membantu dalam menganalisis distribusi data, membuat hipotesis, dan mengevaluasi hasil model. Matematika lanjutan seperti aljabar linear dan kalkulus diperlukan untuk memahami
Machine Learning dan deep learning, terutama dalam optimasi dan perhitungan gradien dalam jaringan saraf tiruan (neural networks).
Pemahaman Algoritma dan Struktur Data
Algoritma dan struktur data adalah dasar dari pembuatan model yang efisien. Seorang Machine Learning Engineer harus tahu cara kerja algoritma seperti regresi, pohon keputusan, random forest, k-nearest neighbors, dan neural networks. Memilih algoritma yang tepat dan mengoptimalkan penggunaan struktur data membantu memastikan model yang dibangun dapat bekerja dengan cepat dan efisien, terutama ketika dihadapkan pada data dalam jumlah besar.
Machine Learning
Pengetahuan tentang algoritma machine learning sangat penting bagi seorang Machine Learning Engineer. Mereka perlu memahami beberapa konsep dasar :
Regresi: Untuk memprediksi angka, seperti harga rumah.
Klasifikasi: Memisahkan data ke dalam kategori, seperti menentukan email spam.
Clustering: Mengelompokkan data yang mirip tanpa label, seperti mengelompokkan pelanggan.
Deep Learning: Menggunakan jaringan saraf untuk tugas kompleks, seperti mengenali wajah.
Reinforcement Learning: Metode di mana sistem belajar dari pengalaman dan umpan balik. Memahami algoritma-algoritma ini membantu mereka merancang model yang sesuai dengan masalah yang ingin diselesaikan.
Software Engineering
Terakhir, skill utama yang harus dikuasai oleh Machine Learning Engineer adalah software engineering. Keterampilan ini sangat penting untuk membantu mereka merancang perangkat lunak yang efektif dan bermanfaat dalam ekosistem produk dan layanan yang lebih luas. Dengan pemahaman yang baik tentang software engineering, seorang Machine Learning Engineer dapat menciptakan solusi yang tidak hanya canggih, tetapi juga terintegrasi dengan baik dalam berbagai aplikasi dan layanan yang ada.
Contoh Penerapan Machine Learning
Penerapan machine learning sudah banyak kita temui dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari. Berikut adalah beberapa contoh penerapannya:
Fitur Rekomendasi
Contoh penggunaan machine learning yang umum adalah fitur rekomendasi di aplikasi media sosial dan hiburan seperti Instagram, TikTok, YouTube, Netflix, Spotify, dan Disney. Teknologi AI di aplikasi ini menganalisis data pengguna untuk memberikan saran yang sesuai dengan minat mereka. Tujuannya adalah agar pengguna merasa lebih tertarik dan menghabiskan lebih banyak waktu di aplikasi, sehingga mereka lebih puas dan setia menggunakan layanan tersebut.
Google Search
Contoh selanjutnya adalah Google Search.Teknologi ini berfungsi untuk meningkatkan hasil pencarian dengan mempelajari data pengguna dan memahami konteks pencarian yang dilakukan. Algoritma seperti RankBrain membantu Google memahami maksud di balik kata kunci yang dicari, sehingga dapat memberikan hasil yang lebih relevan.
Asisten Virtual
Selanjutnya, penerapan machine learning yang umum ditemukan adalah pada asisten virtual seperti Google Assistant, Alexa, dan Siri. Teknologi ini memungkinkan asisten virtual memahami perintah suara dan memberikan respons yang relevan. Dengan menganalisis data pengguna dan pola bicara, asisten virtual dapat belajar dan menyesuaikan diri dengan preferensi pengguna.
Pengenalan Wajah
Teknologi pengenalan wajah yang ada di ponsel pintar dan kamera keamanan merupakan hasil dari model machine learning yang telah dilatih untuk mengenali pola wajah manusia. Algoritma ini menganalisis berbagai fitur wajah, seperti jarak antara mata dan bentuk hidung, untuk mengidentifikasi individu dengan akurat.
Aplikasi Penerjemah Bahasa
Contoh terakhir adalah aplikasi penerjemah bahasa, seperti Google Translate dan Microsoft Translator. Dengan menggunakan teknik machine learning, seperti neural machine translation, aplikasi ini dapat memahami konteks dan struktur kalimat, menghasilkan terjemahan yang lebih akurat dan alami.
Gaji Machine Learning Engineer
Berdasarkan data dari Builtin.com, gaji pokok seorang Machine Learning Engineer di Amerika Serikat dapat mencapai hampir US$160.000 per tahun. Di sisi lain, menurut Glassdoor, gaji pokok untuk posisi yang sama di Jakarta adalah sekitar Rp10.500.000 per bulan.Faktor-faktor seperti pengalaman, pendidikan, dan keterampilan khusus dapat mempengaruhi besaran gaji, dan seiring meningkatnya adopsi machine learning dalam berbagai sektor, prospek gaji di masa depan diharapkan akan terus meningkat.
Baca juga: Perbedaan Deep Learning vs Machine Learning
Kesimpulan
Profesi Machine Learning Engineer merupakan
salah satu karir yang sangat menjanjikan di era digital saat ini. Dengan gaji
yang kompetitif, baik di tingkat global maupun lokal, posisi ini menawarkan
peluang yang menarik bagi para profesional di bidang teknologi. Keterampilan
dan pendidikan yang sesuai akan menjadi faktor penting dalam menentukan
kesuksesan dan penghasilan seorang Machine Learning Engineer.
