Kỹ sư ra trường cần học trí tuệ nhân tạo cơ bản nếu không muốn thất nghiệp

Sự chuyển đổi nhanh chóng của công nghệ đặt ra nhiều vấn đề thách thức cho các kỹ sư mới ra trường. Họ cần phải đối mặt với môi trường làm việc đầy biến động và đòi hỏi sự linh hoạt, kỹ sư không chỉ cần kiến thức chuyên ngành mà còn cần trang bị cho mình những kỹ năng mới. Trong đó, những kiến thức về trí tuệ nhân tạo (AI) nổi lên như một yếu tố quyết định để phát triển tốt trong thế giới công nghệ đang tiến triển với tốc độ không ngừng. Vậy tại sao kỹ sư ra trường cần học trí tuệ nhân tạo cơ bản nếu không muốn thất nghiệp?

1. Kỹ sư ra trường cần học trí tuệ nhân tạo cơ bản để làm gì? 

Ngày nay, trí tuệ nhân tạo AI đang góp phần quan trọng vào nhiều lĩnh vực trong xã hội như y tế, xây dựng, ngân hàng, giáo dục,…  mang lại những giải pháp đột phá cho những thách thức lớn mà xã hội đang đối mặt. Khi bạn học trí tuệ nhân tạo, đây không chỉ là một lựa chọn, mà còn là một cơ hội để đóng góp vào sự phát triển của thế giới.

Ngành trí tuệ nhân tạo thu hút sự chú ý với tốc độ phát triển nhanh chóng như cơn bão, không chỉ vì sự “đói” nhân lực của một lĩnh vực công nghệ trẻ mà còn vì nó đặt ra những thách thức mới. Bạn tham gia vào lĩnh vực này, có nghĩa là bạn đang tham gia vào thế giới của tương lai. Những người học trí tuệ nhân tạo cơ bản theo đuổi sứ mệnh biến giấc mơ thành hiện thực, biến những khả năng không tưởng thành hiện thực trong đời sống hằng ngày.

Một trong những điểm thu hút lớn của ngành trí tuệ nhân tạo là mức lương hấp dẫn mà người học có thể đạt được sau khi ra trường. Khả năng làm việc tại bất kỳ quốc gia nào cũng mang lại cho họ cơ hội nghề nghiệp toàn cầu. Tuy nhiên, nhu cầu về nhân lực trí tuệ nhân tạo đang trở nên khan hiếm. Điều này là một thách thức chung mà nhiều doanh nghiệp đang đối mặt, vì số lượng đào tạo hiện tại chưa đủ đáp ứng và có nguy cơ nhân sự không đúng chuyên môn, làm giảm khả năng đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về nhân lực trong lĩnh vực này.

Dữ liệu thống kê cho thấy, sinh viên mới tốt nghiệp, chưa tích lũy được nhiều kinh nghiệm, mức thu nhập khoảng 95.000 USD/năm. Đối với những cá nhân có kinh nghiệm từ 1 đến 2 năm, mức lương trung bình  khoảng 125.000 USD/năm. 

>>> Xem thêm: Trí tuệ nhân tạo (AI) đã cải thiện ngành công nghiệp thực phẩm như thế nào?

2. Kỹ sư ra trường cần học trí tuệ nhân tạo cơ bản có thể làm công việc gì?

Sau khi hoàn thành chương trình học, các kỹ sư sau khi ra trường học thêm trí tuệ nhân tạo AI cơ bản có thể làm nhiều công việc với mức lương hấp dẫn như:

2.1 Kỹ sư phần mềm

Sau khi tốt nghiệp, các kỹ sư học thêm kiến thức về AI cơ bản có thể trở thành kỹ sư phần mềm. Trong vai trò này, kỹ sư phần mềm không chỉ đảm nhận việc thiết kế mà còn chịu trách nhiệm phát triển toàn diện chương trình và các hệ thống kỹ thuật số. Nhiệm vụ quan trọng của kỹ sư phần mềm là triển khai các chức năng AI như machine learning (học máy) để thực hiện các công việc đa dạng. Họ giữ vai trò chủ đạo trong xây dựng, tối ưu hóa và duy trì những hệ thống thông minh, đóng góp quan trọng vào sự tiến bộ của công nghệ và ứng dụng thực tế trong xã hội ngày nay.

Theo báo cáo “Thị trường IT Việt Nam 2021” do TopDev công bố, tính đến quý II năm 2021, kỹ sư trí tuệ nhân tạo và máy học (Machine Learning)  có mức lương trung bình cao nhất trong lĩnh vực IT  đạt 3.054 USD (khoảng 70 triệu đồng).

>>> Xem thêm: Trí tuệ nhân tạo (AI) thu hút khách thăm quan bảo tàng

2.2 Phân tích dữ liệu

Một trong những vị trí quan trọng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu bạn có thể làm việc sau khi học trí tuệ nhân tạo cơ bản chính là nhà phân tích dữ liệu. Khi làm việc tại vị trí này, bạn cần nắm vững về các phương pháp quản lý, phân tích và lưu trữ thông tin. Người phân tích dữ liệu cần kiến thức chuyên sâu về xử lý dữ liệu, có kỹ năng truyền đạt thông tin một cách hiệu quả. Họ đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa, hỗ trợ quyết định chiến lược và đóng góp vào sự phát triển của tổ chức trong môi trường dữ liệu ngày càng phức tạp.

Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) có mức thu nhập trung bình mỗi tháng khoảng từ 14 – 20 triệu đồng và có khả năng đạt mức cao nhất gần lên đến 50 triệu đồng.

>>> Xem thêm: Các ứng dụng hẹn hò trực tuyến đang ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) như thế

2.3 Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo

Học trí tuệ nhân tạo cơ bản đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực nghiên cứu, tập trung vào cải tiến dữ liệu AI. Các nhà nghiên cứu đảm nhận trách nhiệm chính trong việc phát triển và tối ưu hóa các thuật toán và mô hình. Một số nhà nghiên cứu khác chịu trách nhiệm giám sát sự phát triển của phần mềm mới, tìm kiếm tính năng đổi mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các kỹ sư cũng chú trọng đến các vấn đề trách nhiệm và đạo đức trong việc tạo ra AI. Vị trí này đặt ra mục tiêu chung là khám phá tính năng mới và thực hiện điều chỉnh trong công cụ AI để đảm bảo hiệu quả tối đa.

Theo bài viết trên The New York Times, chuyên gia trí tuệ nhân tạo mới, chưa có kinh nghiệm thực tế vẫn có thể có thu nhập từ 300.000 đến 500.000 USD/ năm, chưa tính mức thưởng cổ phiếu họ được nhận. Tại  trung tâm AI của Google DeepMind, họ phải chi trả 138 triệu USD cho 400 nhân viên mỗi năm, khoảng 345.000 USD/ nhân viên nghiên cứu…

>>> Xem thêm: Thương mại quốc tế đã thay đổi như thế nào khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo

2.4 Kỹ sư tự động hóa

Kỹ sư tự động hóa trong ngành trí tuệ nhân tạo đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển và triển khai các hệ thống thông minh tự động. Họ chịu trách nhiệm xây dựng các giải pháp tự động hóa thông qua việc sử dụng mô hình máy học và các thuật toán AI. Kỹ sư này giúp tối ưu hóa quy trình làm việc, giảm chi phí và tăng hiệu suất bằng cách tích hợp công nghệ tự động hóa vào các ứng dụng, hệ thống. Sự kết hợp giữa kiến thức vững về AI và kỹ năng tự động hóa là yếu tố quyết định trong sự thành công của họ.

Thu nhập của kỹ sư tự động hóa thường dao động từ 10-20 triệu đồng/tháng, có khả năng đạt được 25-35 triệu đồng/tháng theo kinh nghiệm, kỹ năng và thành tựu trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo. Đây là mức lương thể hiện sự đánh giá cao về vai trò quan trọng của họ trong việc phát triển và triển khai giải pháp tự động hóa.

>>> Xem thêm: Làm thế nào khi phát hiện hành vi lừa đảo bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo

3. Tham gia khóa học Machine Learning tại FUNiX

Khi công nghệ ngày càng phát triển, AI đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển kinh tế và xã hội. Thế nên, các kỹ sư ra trường cần học trí tuệ nhân tạo cơ bản nếu không muốn thất nghiệp. Để nắm vững những kiến thức AI cơ bản, bạn hãy tham gia khóa học Machine Learning tại FUNiX ngay.

Khóa học về học máy (Machine Learning) trong chuỗi chương trình xSeries của FUNiX, được thiết kế đặc biệt để hỗ trợ sinh viên hoàn thành “nano degree” chuyên sâu về Machine Learning. Khóa học cung cấp kiến thức và nâng cao khả năng cạnh tranh trong lĩnh vực công nghệ. Chương trình được xây dựng tập trung vào chu kỳ của dự án Machine Learning và kiến thức cơ bản về nền tảng. Điều này giúp sinh viên hiểu rõ về Machine Learning và cách ứng dụng nó trong các lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.

Những ưu điểm khi tham gia khóa học tại FUNiX bạn không nên bỏ lỡ:

• FUNiX áp dụng phương pháp học trực tuyến linh hoạt và hiệu quả, giúp bạn tiếp cận kiến thức mọi nơi, mọi lúc.
• Khóa học tại FUNiX được thiết kế bởi đội ngũ chuyên gia có kinh nghiệm theo tài liệu MOOC đảm bảo chất lượng và áp dụng kiến thức thực tế hiệu quả.
• Đội ngũ Mentor sẽ hỗ trợ giải đáp thắc mắc 1-1 cho các học viên khi bạn có bất kỳ thắc mắc nào nhanh chóng. Các Hannah luôn đồng hành, quan tâm học viên để thúc đẩy và tạo động lực học tập tốt hơn.
• FUNiX cung cấp các khóa học với chi phí hợp lý, giúp bạn tiếp cận kiến thức chất lượng mà không gặp khó khăn về tài chính.
• Sau khi hoàn thành chương trình đào tạo tại FUNiX, bạn sẽ được hỗ trợ tìm kiếm việc làm. FUNiX là đối tác của hơn 100 doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghệ nên bạn không sợ thất nghiệp sau khi học xong.

Trí tuệ nhân tạo có vai trò ngày càng quan trọng trong thời đại công nghệ phát triển. Thế nên, bạn hãy tham gia ngay khóa học học trí tuệ nhân tạo cơ bản tại FUNiX ngay để mang đến cơ hội phát triển nghề nghiệp tốt nhất.

Xem thêm chuỗi bài viết liên quan:

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể khiến lập trình viên thất nghiệp?

Những yếu tố quan trọng để có thể tự học Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) giải quyết các thách thức về môi trường như thế nào?

Thể thao và Trí tuệ nhân tạo

Dương Thị Ly A.