Machine learning engineer (MLE) adalah seorang profesional teknologi informasi yang bertanggung jawab untuk mendesain, mengimplementasikan, dan memelihara sistem yang menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk memecahkan masalah-masalah kompleks. Mereka menggabungkan keterampilan dari ilmu komputer, matematika, dan statistik untuk membangun model yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit untuk setiap tugas tersebut.
Tugas dan Pekerjaan Machine Learning Engineer
Seorang machine learning engineer memiliki berbagai tugas dan tanggung jawab yang melibatkan siklus hidup pengembangan model pembelajaran mesin. Berikut adalah beberapa tugas utama yang biasa mereka kerjakan.
1. Mengumpulkan dan Memproses Data
Tugas pertama dari seorang MLE adalah mengumpulkan data yang relevan dan memprosesnya agar siap digunakan dalam pelatihan model. Ini melibatkan pembersihan data, penanganan data yang hilang, transformasi data, dan terkadang penggabungan beberapa sumber data.
2. Mengembangkan Model Pembelajaran Mesin
MLE bertanggung jawab untuk memilih algoritma pembelajaran mesin yang sesuai, membangun dan mengoptimalkan model tersebut. Mereka harus memahami berbagai jenis algoritma seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan teknik-teknik deep learning.
3. Evaluasi dan Validasi Model
Setelah model dikembangkan, tugas berikutnya adalah mengevaluasi kinerjanya menggunakan metrik evaluasi yang sesuai seperti akurasi, presisi, recall, F1-score, dan lain-lain. Validasi silang dan tes di luar sampel digunakan untuk memastikan model tidak overfitting atau underfitting.
4. Implementasi dan Pengujian Model di Produksi
MLE mengimplementasikan model ke dalam lingkungan produksi di mana model tersebut dapat digunakan dalam aplikasi nyata. Ini melibatkan pengintegrasian model ke dalam sistem yang lebih besar, seperti aplikasi web atau mobile, dan memastikan bahwa model bekerja dengan baik di kondisi nyata.
5. Pemantauan dan Pemeliharaan Model
Setelah model diimplementasikan, MLE harus terus memantau kinerjanya untuk memastikan bahwa model tetap akurat dan relevan. Ini melibatkan deteksi dan penanganan degradasi model serta pembaruan model berdasarkan data baru.
6. Kolaborasi dengan Tim Lain
MLE sering bekerja sama dengan data scientist, software engineer, dan tim bisnis untuk memahami kebutuhan bisnis dan menerjemahkannya ke dalam solusi teknis. Mereka juga perlu mengomunikasikan hasil dan temuan mereka kepada pemangku kepentingan non-teknis.
Keterampilan yang Dimiliki oleh Machine Learning Engineer
Menjadi machine learning engineer memerlukan kombinasi keterampilan teknis dan non-teknis. Berikut adalah beberapa keterampilan utama yang harus dimiliki oleh seorang MLE.
1. Pemrograman
Keterampilan dalam bahasa pemrograman seperti Python, R, Java, atau C++ sangat penting. Python adalah bahasa yang paling umum digunakan dalam pembelajaran mesin karena pustaka dan ekosistemnya yang luas seperti TensorFlow, Keras, Scikit-learn, dan Pandas.
2. Matematika dan Statistik
Pemahaman yang kuat tentang matematika dan statistik adalah dasar dari pembelajaran mesin. Konsep seperti aljabar linier, kalkulus, probabilitas, dan statistik sangat penting untuk memahami dan mengembangkan algoritma pembelajaran mesin.
3. Pengolahan Data
Kemampuan untuk bekerja dengan data dalam berbagai format dan mengubahnya menjadi format yang dapat digunakan untuk pelatihan model sangat penting. Ini mencakup pengetahuan tentang basis data SQL, NoSQL, dan alat-alat big data seperti Hadoop dan Spark.
4. Machine Learning dan Deep Learning
Pengetahuan mendalam tentang berbagai algoritma pembelajaran mesin, seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan teknik-teknik deep learning seperti neural networks dan konvolusi sangat penting.
5. Pengembangan dan Pengujian Model
Keterampilan dalam memilih dan mengoptimalkan model, serta menguji dan memvalidasi kinerjanya menggunakan berbagai metrik evaluasi adalah kunci untuk menjadi MLE yang efektif.
6. Deploy dan Pemeliharaan Model
Pengetahuan tentang bagaimana menerapkan model di lingkungan produksi menggunakan alat seperti Docker, Kubernetes, dan layanan cloud seperti AWS, Google Cloud, atau Azure sangat diperlukan.
7. Kemampuan Komunikasi
MLE harus bisa menjelaskan konsep teknis yang kompleks kepada audiens non-teknis dan berkolaborasi dengan berbagai tim dalam organisasi.
8. Problem Solving
Keterampilan pemecahan masalah dan berpikir analitis sangat penting karena MLE harus mampu mengidentifikasi masalah, mencari solusi yang inovatif, dan mengimplementasikannya secara efektif.
Prospek Karir dan Perkembangan Profesi
Profesi machine learning engineer memiliki prospek karir yang sangat cerah mengingat peningkatan permintaan untuk teknologi berbasis AI dan pembelajaran mesin. Beberapa industri yang banyak membutuhkan keahlian MLE meliputi teknologi informasi, kesehatan, keuangan, ritel, otomotif, dan banyak lagi.
1. Perusahaan Teknologi
Banyak perusahaan teknologi besar seperti Google, Facebook, Amazon, dan Microsoft selalu mencari MLE untuk mengembangkan produk dan layanan yang lebih cerdas dan efisien.
2. Layanan Kesehatan
Di sektor kesehatan, MLE bekerja pada proyek seperti analisis gambar medis, prediksi penyakit, dan personalisasi perawatan pasien menggunakan data besar.
3. Keuangan
Industri keuangan menggunakan pembelajaran mesin untuk deteksi penipuan, manajemen risiko, analisis kredit, dan prediksi pasar.
4. Ritel dan E-commerce
Pembelajaran mesin digunakan untuk personalisasi rekomendasi produk, analisis sentimen pelanggan, dan optimasi rantai pasok.
5. Otomotif
Di industri otomotif, MLE bekerja pada proyek seperti mobil otonom, sistem navigasi cerdas, dan optimasi produksi.
Bagaimana untuk Menjadi Seorang Machine Learning Engineer?
Menjadi seorang machine learning engineer membutuhkan kombinasi pendidikan formal, keterampilan teknis, dan pengalaman praktis. Berikut langkah-langkah yang dapat diikuti untuk mencapai tujuan tersebut.
1. Pendidikan Formal
Memulai dengan latar belakang pendidikan yang kuat dalam bidang terkait sangat penting. Gelar sarjana dalam ilmu komputer, teknik informatika, matematika, atau statistik sangat membantu. Kursus yang mencakup algoritma, struktur data, pemrograman, dan teori probabilitas akan sangat berguna.
2. Keterampilan Pemrograman
Menguasai bahasa pemrograman seperti Python, R, atau Java adalah keharusan. Python sangat populer dalam pembelajaran mesin karena pustaka yang luas seperti TensorFlow, Keras, Scikit-learn, dan Pandas. Belajar menggunakan alat seperti Jupyter Notebook juga sangat dianjurkan.
3. Memahami Matematika dan Statistik
Pengetahuan mendalam tentang matematika, termasuk aljabar linier, kalkulus, dan statistik sangat penting. Keterampilan ini membantu dalam memahami dan mengembangkan algoritma pembelajaran mesin.
4. Belajar Algoritma dan Teknik Pembelajaran Mesin
Pahami berbagai algoritma pembelajaran mesin seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan teknik deep learning. Banyak sumber online seperti Coursera, edX, dan Udacity menawarkan kursus yang komprehensif dalam pembelajaran mesin.
5. Pengalaman Praktis
Praktikkan keterampilan yang telah dipelajari dengan mengerjakan proyek nyata. Platform seperti Kaggle menawarkan kompetisi pembelajaran mesin yang memberikan pengalaman praktis dan portofolio yang bisa dipamerkan kepada calon pemberi kerja.
6. Mengembangkan Model dan Implementasi di Produksi
Pelajari cara mengembangkan model pembelajaran mesin dan mengimplementasikannya dalam lingkungan produksi. Pengalaman dengan alat-alat seperti Docker, Kubernetes, dan layanan cloud seperti AWS, Google Cloud, atau Azure sangat berharga.
7. Terus Belajar dan Beradaptasi
Pembelajaran mesin adalah bidang yang terus berkembang. Tetaplah mengikuti perkembangan terbaru dengan membaca jurnal ilmiah, menghadiri konferensi, dan berpartisipasi dalam komunitas pembelajaran mesin.
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, seseorang dapat membangun fondasi yang kuat untuk menjadi machine learning engineer yang sukses.
Gaji Machine Learning Engineer
Di era digital saat ini, profesi sebagai machine learning engineer menjadi sangat penting dan diminati. Dengan kemajuan teknologi yang pesat, permintaan untuk para ahli di bidang ini pun meningkat, yang berdampak pada gaji yang mereka terima.
Di Indonesia, gaji rata-rata untuk seorang machine learning engineer menurut SalaryExpert adalah sekitar Rp520 juta per tahun. Ini setara dengan tarif per jam sebesar Rp250 ribu. Selain itu, mereka juga mendapatkan bonus rata-rata sebesar Rp24 juta.
Untuk seorang engineer yang baru memulai karier (entry level), gaji rata-rata berkisar pada sekitar Rp370 juta, sementara mereka yang memiliki pengalaman lebih dari 8 tahun (senior level) dapat memperoleh gaji rata-rata sebesar Rp650 juta.
Sementara itu, di Amerika Serikat, gaji rata-rata untuk seorang machine learning engineer menurut Indeed adalah sekitar $160.000 per tahun. Gaji ini dapat bervariasi tergantung pada lokasi dan perusahaan tempat mereka bekerja. Misalnya, di kota-kota besar seperti New York atau San Francisco, gaji bisa lebih tinggi karena biaya hidup yang lebih mahal di sana. Beberapa perusahaan top seperti Snap Inc. dan Meta melaporkan gaji rata-rata yang lebih tinggi, yaitu sekitar $217.000 dan $213.000 per tahun.
Perbedaan gaji yang signifikan antara Indonesia dan Amerika Serikat dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, termasuk biaya hidup, permintaan pasar, dan tingkat pengembangan industri teknologi di masing-masing negara. Di Amerika Serikat, di mana industri teknologi sangat maju dan banyak perusahaan teknologi besar berbasis, gaji cenderung lebih tinggi untuk menarik dan mempertahankan talenta terbaik.
Selain itu, peran machine learning engineer sendiri sangat vital dalam pengembangan produk dan layanan yang inovatif. Mereka tidak hanya bertanggung jawab atas penelitian dan pengembangan algoritma, tetapi juga harus memastikan bahwa solusi yang mereka kembangkan dapat diintegrasikan dengan baik ke dalam aplikasi yang ada dan dapat beroperasi pada skala yang besar.
Dengan pertumbuhan industri AI yang terus meningkat, kita dapat mengharapkan bahwa gaji untuk machine learning engineer akan terus mengalami peningkatan seiring dengan meningkatnya kebutuhan akan keahlian mereka. Ini adalah waktu yang menarik bagi para profesional di bidang ini, baik di Indonesia maupun di Amerika Serikat, karena mereka berada di garis depan inovasi teknologi yang membentuk masa depan kita.
Kesimpulan
Machine learning engineer memainkan peran penting dalam revolusi teknologi saat ini dengan mengembangkan sistem yang dapat belajar dan beradaptasi dari data. Dengan keterampilan dalam pemrograman, matematika, statistik, dan pemrosesan data, MLE tidak hanya mengembangkan model tetapi juga memastikan model tersebut dapat digunakan secara efektif di lingkungan produksi. Dengan prospek karir yang cerah dan aplikasi yang luas di berbagai industri, profesi ini menawarkan tantangan yang menarik dan peluang yang tak terbatas bagi mereka yang berminat untuk berkarir di bidang teknologi pembelajaran mesin.