Saat ini, Artificial Intelligence (AI) mulai banyak hadir dalam kehidupan sehari-hari kita, mulai dari virtual assistant, self-driving car, rekomendasi produk e-commerce, chatbot, translator, hingga analisis medis. Melihat tren ini, banyak perusahaan ingin mengadopsi AI dan langsung berfokus pada pengembangan model data dengan merekrut Data Scientist.
Masalahnya, sering kali model yang dibuat hanya bekerja dengan baik dalam tahap percobaan internal, tetapi gagal ketika diterapkan ke sistem nyata. Di sinilah peran Machine Learning Engineer menjadi sangat penting.
Machine Learning Engineer vs Data Scientist
Keduanya sama-sama profesional dengan technical skill tinggi, termasuk data analysis, matematika, software engineering, dan bahasa pemrograman. Kedekatan skill ini seringkali membuat perusahaan salah kaprah dan menganggap keduanya sama.
Persamaan: Machine Learning Engineer dan Data Scientist sama-sama menganalisis big data untuk mengidentifikasi masalah serta menemukan solusi terbaik.
Perbedaan:
- Data Scientist berfokus pada analisis data dan menemukan insight serta pola.
- Machine Learning Engineer berfokus pada membangun model AI yang stabil, dapat berjalan secara stabil di lingkungan produksi, hingga mampu memberikan prediksi yang reliabel dalam skala besar dan digunakan secara langsung dalam pengambilan keputusan bisnis.
Apa yang dilakukan oleh Machine Learning Engineer?
Berikut ini merupakan tanggung jawab dari Machine Learning Engineer:
- Merancang program machine learning: Machine Learning Engineer menciptakan algoritma yang memungkinkan sistem belajar dari data. Seiring bertambahnya data baru, model akan semakin meningkatkan akurasinya dalam membuat prediksi.
- Analisa statistik: Seorang Machine Learning Engineer harus mampu membaca dan mengolah data dalam jumlah besar serta menentukan pendekatan analitik dan teknik machine learning yang sesuai untuk menghasilkan model yang efektif.
- Melatih sisten machine learning: Machine Learning Engineer bertanggung jawab dalam proses training model, pengujian performa, hingga memastikan model tetap bekerja meskipun menerima data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
- Memahami konsep big data: Machine Learning Engineer harus memahami konsep big data karena model AI yang kuat bergantung pada kemampuan mengolah kumpulan data dalam skala besar untuk menghasilkan insight dan prediksi yang bernilai bagi bisnis.
Let GeekHunter Help You Find the Best Machine Learning Engineer
Untuk memperoleh manfaat AI yang nyata, perusahaan harus mulai dengan memilih Machine Learning Engineer yang tepat. Seseorang yang bukan hanya paham teori, tapi mampu membawa model hingga tahap implementasi di dunia nyata.
Geekhunter dapat membantumu menemukan kandidat Machine Learning Engineer terbaik yang sesuai dengan kebutuhan bisnis.
Temukan talent terbaik melalui geekhunter.co/recruitnow