AI Engineering Adalah: Tugas, Skill, dan Gaji Terbaru

AI engineering adalah bidang teknologi yang berfokus pada pengembangan sistem kecerdasan buatan (artificial intelligence). Penerapannya mencakup chatbot, sistem rekomendasi, hingga otomatisasi bisnis.

Seiring berkembangnya AI, kebutuhan tenaga profesional di bidang ini semakin meningkat. Nah, Warga Bimbingan bisa mulai mempelajarinya melalui Bootcamp AI Engineering Dibimbing.

Tertarik berkarier di bidang AI, tetapi bingung mulai dari mana? MinDi akan membahas pengertian AI engineering, keterampilan yang dibutuhkan, hingga gambaran prospek karier AI engineer agar kamu bisa mengenal bidang ini lebih jauh.

Baca Juga: Mengenal AI Engineer: Pengertian, Tugas, dan Manfaatnya

Apa Itu AI Engineering?

AI engineering adalah bidang teknologi yang menggabungkan kecerdasan buatan, pengembangan perangkat lunak, dan pengolahan data untuk menciptakan sistem AI. Bidang ini berfokus pada bagaimana teknologi AI dirancang, dikembangkan, hingga diterapkan dalam kehidupan nyata.

Dalam praktiknya, AI engineering mencakup beberapa komponen utama, yaitu:

1. Data Engineering: Mengumpulkan, membersihkan, dan mengolah data untuk kebutuhan sistem AI.
2. Machine Learning: Mengembangkan model yang mampu mengenali pola dan menghasilkan prediksi.
3. Software Development: Mengintegrasikan model AI ke dalam aplikasi atau sistem perusahaan.
4. Testing dan Monitoring: Menguji, memantau, dan meningkatkan kinerja sistem AI.

Sebagai contoh, perusahaan e-commerce dapat memanfaatkan AI engineering untuk membangun sistem rekomendasi produk berdasarkan riwayat belanja pelanggan. Sistem tersebut membantu menampilkan produk yang lebih relevan dengan kebutuhan pengguna.

Baca Juga: Artificial Intelligence: Arti, Jenis, Manfaat, dan Contoh

Apa Perbedaan AI Engineering dan AI Engineer?

AI engineering dan AI Engineer merupakan dua istilah yang saling berkaitan, tetapi memiliki pengertian berbeda.

AI engineering merujuk pada bidang atau proses pengembangan sistem kecerdasan buatan, sedangkan AI Engineer adalah profesi yang menjalankan pekerjaan tersebut.

Berikut perbandingannya.

Dengan demikian, seseorang yang bekerja sebagai AI Engineer perlu memahami konsep dan praktik AI engineering untuk menjalankan tanggung jawabnya.

Bagaimana Cara Kerja AI Engineering?

Sumber: Desain oleh Dibimbing

Cara kerja AI engineering mencakup penyiapan data, pengembangan aplikasi, hingga pemantauan sistem.

Sebagai contoh, berikut alur pembuatan chatbot untuk menjawab pertanyaan karyawan tentang kebijakan perusahaan.

Ada enam tahap utama:

1. Identifikasi Masalah

Tentukan masalah yang ingin diselesaikan dan siapa penggunanya. Misalnya, karyawan kesulitan mencari informasi cuti karena panduannya tersebar di banyak dokumen.

Batasi cakupan chatbot pada informasi yang boleh diakses pengguna. Pertanyaan yang membutuhkan keputusan HR dapat diarahkan ke petugas terkait.

2. Pengumpulan dan Persiapan Data

Kumpulkan kebijakan perusahaan, panduan karyawan, dan prosedur yang masih berlaku. Pastikan sumbernya sesuai dengan cakupan chatbot.

Lalu, siapkan datanya:

1. Hapus duplikasi dan tandai dokumen kedaluwarsa.
2. Rapikan teks agar mudah ditelusuri.
3. Catat sumber dan atur hak akses dokumen.

3. Pemilihan Model AI

Tim dapat menggunakan Large Language Model (LLM) untuk memahami pertanyaan dan menyusun jawaban. Uji model dengan contoh pertanyaan karyawan sebelum memilihnya.

Pertimbangkan kualitas jawaban, kecepatan, biaya, dan ketentuan pengelolaan data agar model sesuai kebutuhan.

4. Integrasi Model dan Aplikasi

Hubungkan model dengan aplikasi melalui Application Programming Interface (API). Susun alur dari pertanyaan pengguna hingga jawaban ditampilkan.

Dengan Retrieval-Augmented Generation (RAG), sistem mencari dokumen relevan untuk dijadikan konteks bagi model. Misalnya, pertanyaan tentang cuti dijawab berdasarkan panduan cuti perusahaan.

Sertakan rujukan agar pengguna bisa memeriksa sumbernya. Hasilnya tetap perlu dievaluasi karena RAG tidak menjamin jawaban selalu benar.

5. Pengujian Sistem

Uji chatbot dengan beragam pertanyaan, termasuk yang jawabannya tidak tersedia. Pastikan sistem dapat menyampaikan keterbatasannya.

Periksa beberapa hal berikut:

1. Ketepatan jawaban terhadap dokumen sumber.
2. Kesesuaian hak akses pengguna.
3. Respons terhadap pertanyaan ambigu atau tanpa jawaban.
4. Kecepatan respons dan gangguan aplikasi.

6. Deployment dan Monitoring

Setelah lolos pengujian, terapkan aplikasi ke lingkungan produksi melalui deployment. Sediakan saluran pelaporan masalah bagi pengguna.

Pantau kesalahan jawaban, waktu respons, dan biaya operasional. Perbarui dokumen serta uji ulang sistem ketika kebijakan perusahaan berubah.

Baca Juga: Machine Learning untuk Prediksi: Cara Kerja, Algoritma, dan Contohnya

Apa Saja Tugas AI Engineer?

Tugas AI engineer mencakup pengembangan dan penerapan solusi kecerdasan buatan untuk kebutuhan bisnis. Pekerjaannya melibatkan pengolahan data, integrasi aplikasi, serta evaluasi sistem.

Berikut beberapa tugas yang biasanya dikerjakan.

1. Merancang solusi AI: Menentukan pendekatan teknologi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna dan tujuan perusahaan.
2. Mengolah data: Mempersiapkan data agar dapat digunakan untuk pengembangan, evaluasi, atau penyempurnaan model.
3. Mengembangkan model AI: Membangun atau menyesuaikan model machine learning dan deep learning sesuai kebutuhan proyek.
4. Mengintegrasikan aplikasi: Menghubungkan model AI dengan aplikasi, API, dan sistem perusahaan.
5. Menguji performa sistem: Mengevaluasi ketepatan hasil, kecepatan respons, dan keandalan aplikasi.
6. Melakukan pemeliharaan: Memantau sistem setelah digunakan serta melakukan pembaruan ketika diperlukan.

Tanggung jawab tersebut dapat berbeda tergantung ukuran perusahaan, jenis proyek, dan teknologi yang digunakan.

Skill Apa Saja yang Dibutuhkan dalam AI Engineering?

Skill AI engineer tidak terbatas pada pembuatan model prediksi. Kamu juga perlu mengolah data, membangun aplikasi yang dapat digunakan, dan memahami masalah yang ingin diselesaikan.

Berikut enam skill yang bisa kamu pelajari secara bertahap, beserta gambaran penggunaannya dalam proyek AI.

1. Programming

Programming menjadi bekal untuk menerjemahkan ide menjadi aplikasi yang bisa dijalankan. Dengan kemampuan ini, kamu dapat menyiapkan alur pengolahan data, menjalankan model, dan menghubungkan hasilnya ke fitur yang digunakan pengguna.

Kamu bisa mulai dari Python, yang memiliki banyak pustaka untuk pengolahan data dan pengembangan AI. Misalnya, gunakan kode sederhana untuk membaca ulasan pelanggan, lalu kirimkan teks tersebut ke model analisis sentimen.

2. Machine Learning

Bagaimana sistem bisa mengenali pola dan membuat prediksi dari data? Di sinilah pemahaman machine learning dibutuhkan, termasuk cara memilih pendekatan yang sesuai dengan tujuan proyek.

Beberapa hal yang perlu kamu pahami meliputi:

1. Algoritma dasar, seperti regresi dan klasifikasi.
2. Pembagian data untuk pelatihan dan pengujian model.
3. Evaluasi hasil untuk mengetahui kesalahan serta keterbatasan prediksi.

3. Deep Learning

Deep learning merupakan bagian dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf berlapis untuk mempelajari pola kompleks. Pendekatan ini digunakan dalam berbagai tugas, seperti mengenali gambar, memproses bahasa, dan membangun model generatif.

Dalam praktiknya, kamu tidak selalu harus melatih model dari awal. Kamu juga perlu memahami cara menggunakan model yang sudah dilatih, menguji hasilnya, dan menilai apakah model tersebut sesuai dengan kebutuhan aplikasi.

Baca Juga: Deep Learning: Kupas Tuntas Arti, Fungsi, Jenis, & Contoh

4. Data Processing

Data yang berantakan bisa membuat hasil analisis atau prediksi sulit diandalkan. Karena itu, AI Engineer perlu memeriksa dan menyiapkan data sebelum menggunakannya dalam sistem.

Keterampilan pengolahan data yang bisa kamu latih antara lain:

1. Mengambil dan menyaring data menggunakan SQL.
2. Menangani nilai kosong, baris duplikat, dan format yang tidak konsisten.
3. Mengolah data dengan Python serta memahami struktur basis data.

Misalnya, saat mengolah data transaksi, pastikan format tanggal dan satuan harga konsisten sebelum melanjutkan analisis.

5. Software Engineering dan MLOps

Proyek AI tetap membutuhkan kode yang rapi, pengujian, dan dokumentasi agar mudah dikembangkan bersama tim. Software engineering membantumu membangun aplikasi yang terstruktur sekaligus menelusuri masalah ketika sebuah fitur tidak berjalan sesuai harapan.

Sementara itu, MLOps berfokus pada pengelolaan model sepanjang siklus penggunaannya, mulai dari pelatihan dan penerapan hingga pemantauan. Setelah model dijalankan, tim perlu memantau kinerjanya dan menentukan kapan evaluasi atau pembaruan diperlukan.

6. Problem Solving dan Komunikasi

Sebelum memilih model, pahami dulu masalah yang ingin diselesaikan dan siapa yang akan menggunakan hasilnya. Terkadang, kebutuhan pengguna justru dapat dipenuhi dengan aturan sederhana tanpa sistem AI yang rumit.

Kemampuan komunikasi membantu kamu menyampaikan alasan pemilihan solusi, hasil pengujian, dan keterbatasan sistem kepada tim. Misalnya, jelaskan kapan prediksi berpotensi keliru dan kapan pengguna perlu memeriksa hasilnya secara manual, menggunakan bahasa yang mudah dipahami.

Baca Juga: 9 Skill AI Engineer yang Diperlukan untuk Karier

Tools Apa Saja yang Digunakan dalam AI Engineering?

Tools AI engineering membantu berbagai tahap pengembangan, mulai dari pengolahan data hingga penerapan model. Pilihannya bisa disesuaikan dengan kebutuhan proyek.

Berikut beberapa contohnya.

Kamu tidak perlu menguasai seluruh teknologi tersebut sekaligus. Mulailah dari Python dan pengolahan data, kemudian pelajari tools lainnya sesuai proyek yang ingin dikembangkan.

Apa Saja Contoh Penerapan AI Engineering?

Sumber: Desain oleh Dibimbing

Contoh AI engineering dapat ditemukan di berbagai industri, mulai dari layanan pelanggan hingga sektor keuangan. Penerapannya membantu mengubah kemampuan model AI menjadi fitur yang bisa digunakan.

Berikut lima contoh penerapannya.

1. Chatbot layanan pelanggan: Menjawab pertanyaan umum dan membantu mengarahkan pelanggan kepada petugas yang sesuai.
2. Sistem rekomendasi produk: Menganalisis perilaku pengguna untuk memberikan rekomendasi produk yang relevan.
3. Deteksi penipuan: Mengenali pola transaksi tidak biasa yang membutuhkan pemeriksaan lebih lanjut.
4. Analisis sentimen: Mengolah komentar atau ulasan untuk memahami kecenderungan opini pelanggan.
5. Computer vision: Mengidentifikasi objek atau mendeteksi kemungkinan cacat produk melalui gambar.

Contohnya, perusahaan manufaktur dapat menggunakan computer vision untuk membantu memeriksa kualitas produk secara otomatis.

Sistem akan menganalisis gambar produk dan menandai bagian yang berpotensi mengalami kerusakan sehingga dapat diperiksa oleh petugas.

Berapa Gaji AI Engineer di Indonesia?

Gaji AI Engineer di Indonesia berbeda-beda tergantung pengalaman, kemampuan teknis, lokasi kerja, dan tanggung jawab yang diberikan perusahaan.

Sebagai gambaran, halaman resmi Bootcamp AI Engineering Dibimbing menampilkan kisaran gaji AI Engineer sebesar Rp8.700.000–Rp14.400.000 per bulan.

Selain itu, contoh penawaran pekerjaan AI Engineer di platform rekrutmen dapat memiliki kisaran berbeda sesuai kebutuhan perusahaan.

Berikut gambaran kisaran kompensasi dari contoh lowongan yang telah dibahas.

Sumber: Contoh penawaran lowongan di Jobstreet. Angka bersifat indikatif dan bukan rata-rata gaji nasional. Perlu diperiksa kembali sebelum publikasi.

Perbedaan gaji tersebut menunjukkan bahwa tanggung jawab dan kebutuhan keterampilan setiap perusahaan dapat memengaruhi kompensasi.

Misalnya, posisi yang membutuhkan pengalaman mengembangkan LLM, RAG, API, dan sistem AI dalam lingkungan produksi dapat memiliki persyaratan berbeda dari posisi pengembangan model dasar.

Berapa Gaji AI Engineer di Indonesia?

Gaji AI Engineer di Indonesia bervariasi tergantung pengalaman, keterampilan teknis, lokasi kerja, dan tanggung jawab yang diberikan perusahaan.

Berdasarkan contoh lowongan di Jobstreet, penawaran gaji AI Engineer berkisar antara Rp8 juta hingga Rp18 juta per bulan untuk beberapa posisi dengan tingkat pengalaman berbeda.

Berikut gambaran gaji AI Engineer berdasarkan wilayah dan posisi pekerjaan.

Sumber: Jobstreet Indonesia, contoh penawaran lowongan tahun 2026.

Perbedaan gaji tersebut menunjukkan bahwa lokasi kerja, tingkat pengalaman, dan tanggung jawab pekerjaan dapat memengaruhi kompensasi yang ditawarkan perusahaan.

Misalnya, AI Engineer yang menguasai Python, machine learning, Large Language Model (LLM), dan pengembangan aplikasi berbasis AI dapat memiliki peluang memperoleh kompensasi lebih tinggi sesuai kebutuhan perusahaan.

Baca Juga: Niatnya Cuma Investasi Ilmu, Adhitya Dapat Karier Baru di Bidang AI

Bagaimana Cara Belajar AI Engineering dari Nol?

Warga Bimbingan, penasaran bagaimana cara menjadi AI engineer dari nol? Kamu bisa mulai dari dasar pemrograman dan pengolahan data, lalu mengasahnya melalui proyek sederhana.

Tidak perlu buru-buru membuat sistem yang rumit. Ikuti tahapan berikut sambil mencoba latihan agar konsep yang kamu pelajari lebih mudah dipahami.

1. Pelajari Dasar Python

Python bisa menjadi titik awal untuk membiasakan diri menulis kode. Pelajari variabel, tipe data, perulangan, fungsi, serta cara menyimpan dan mengakses data menggunakan list atau dictionary.

Supaya tidak berhenti di teori, coba buat program penghitung pengeluaran harian. Dari latihan sederhana ini, kamu bisa belajar menerima input, menjumlahkan angka, dan menampilkan hasilnya dengan rapi.

2. Pahami Statistik dan Pengolahan Data

Sebelum melatih model, kamu perlu mengenali data yang digunakan. Mulailah dari rata-rata, median, persebaran data, dan probabilitas untuk memahami pola serta variasi di dalamnya.

Selanjutnya, gunakan Pandas untuk mencoba beberapa latihan berikut:

1. Membaca kumpulan data dari file CSV.
2. Memeriksa nilai kosong dan baris duplikat.
3. Merangkum data serta membuat visualisasi sederhana.

Baca Juga: Data Cleaning Adalah: Panduan Lengkap dari Manual ke AI

3. Kuasai Dasar Machine Learning

Bagaimana model bisa menghasilkan prediksi dari data? Untuk memahaminya, mulai dari regresi linear untuk memprediksi angka dan klasifikasi untuk mengelompokkan data ke dalam kategori.

Coba terapkan regresi linear pada proyek prediksi harga rumah berdasarkan luas bangunan. Pisahkan data latih dan data uji, lalu bandingkan prediksi dengan harga sebenarnya untuk melihat seberapa besar kesalahannya.

4. Bangun Proyek AI

Saatnya menggabungkan keterampilan yang sudah kamu pelajari menjadi proyek kecil. Pilih satu masalah dengan tujuan yang jelas, misalnya membantu pengguna mencari informasi atau merangkum pendapat pelanggan.

Beberapa ide proyek yang bisa kamu coba:

1. Chatbot yang menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen publik.
2. Aplikasi analisis sentimen untuk mengelompokkan ulasan produk.
3. Sistem prediksi sederhana menggunakan data yang boleh diakses publik.

Pilih satu ide terlebih dahulu, lalu uji dengan beragam input dan catat keterbatasannya.

5. Pelajari Integrasi dan Deployment

Model yang berjalan di komputer belum tentu langsung bisa digunakan orang lain. Di tahap ini, pelajari API untuk menghubungkan model dengan aplikasi, kemudian coba deployment agar sistem dapat diakses di lingkungan yang dituju.

Lengkapi proyek di GitHub dengan tujuan, kebutuhan instalasi, cara menjalankan, dan contoh hasil pengujian. Bayangkan seseorang baru pertama kali melihat proyekmu: apakah ia bisa memahami fungsinya dan mencoba menjalankannya tanpa harus bertanya kepadamu?

Kamu tidak harus menguasai semuanya sekaligus. Mulailah dari satu latihan, evaluasi hasilnya, lalu tingkatkan proyek secara bertahap agar proses belajar sekaligus menghasilkan portofolio yang bisa kamu tunjukkan.

Baca Juga: Switch Career Secepat Kilat, Kak Sri Sukses Jadi Data Scientist

Ingin Mempelajari AI Engineering lewat Praktik?

Setelah memahami cara kerja dan contoh penerapan AI engineering, kamu bisa mulai mencoba membangun aplikasi sederhana. Latihan ini membantu menghubungkan konsep yang sudah dipelajari dengan proses menyiapkan data, menggunakan model, dan menguji hasilnya.

Jika kamu membutuhkan panduan belajar dan pendampingan saat mengerjakan proyek, Bootcamp AI Engineering Dibimbing dapat menjadi salah satu pilihan. Kamu bisa mengeksplorasi kurikulumnya untuk melihat kesesuaian materi, bentuk latihan, dan dukungan belajar dengan kebutuhanmu.

Program Bootcamp AI Engineering Dibimbing:

1. 55+ Live Class dan 45+ Sesi Praktik: Pelajari pengembangan AI secara interaktif bersama mentor dan praktisi berpengalaman.
2. 20+ Project dan Real Case: Bangun portofolio melalui proyek machine learning, analisis data, dan penerapan AI berdasarkan kasus nyata.
3. Kurikulum AI Engineering: Pelajari Python, SQL, machine learning, deep learning, NLP, hingga generative AI secara bertahap.
4. Final Project Berbasis Industri: Terapkan keterampilan teknis melalui proyek akhir untuk memperkuat portofolio profesional.
5. Mentoring 1-on-1: Dapatkan kesempatan konsultasi bersama mentor ahli untuk mendalami materi dan menyelesaikan tantangan proyek.
6. Pendampingan Belajar 24/7: Manfaatkan dukungan fasilitator dan mentor selama mengikuti program.
7. Career Preparation Service: Persiapkan karier melalui review CV dan LinkedIn, konsultasi portofolio, serta simulasi wawancara.
8. Program Penyaluran Kerja: Dapatkan akses layanan Job Connect melalui jaringan 1.100+ perusahaan mitra sesuai paket dan ketentuan program.
9. Kesempatan Magang 2,5 Bulan: Peroleh pengalaman praktik di perusahaan khusus melalui program Job Connect Plus.

Mulai dari Kebutuhan Belajarmu

Tentukan dulu keterampilan yang ingin kamu kembangkan, baik dasar Python, pengolahan data, maupun pembuatan aplikasi AI. Setelah itu, periksa kurikulum Bootcamp AI Engineering Dibimbing untuk mengenal materi dan proyek yang ditawarkan.

Belum yakin langkah belajar yang sesuai? Konsultasikan kemampuan awal dan tujuanmu dengan tim Dibimbing agar kamu bisa mempertimbangkan program sebelum mendaftar.

FAQ:

1. Apakah AI Engineering Harus Bisa Coding?

Ya, AI engineering membutuhkan kemampuan coding untuk mengembangkan dan mengintegrasikan sistem kecerdasan buatan. Bahasa pemrograman Python menjadi salah satu yang paling umum digunakan dalam pengembangan AI.

2. Apakah AI Engineering Cocok untuk Pemula?

Ya, pemula bisa mempelajari AI engineering secara bertahap, mulai dari dasar Python, pengolahan data, hingga machine learning. Kamu juga bisa mengikuti bootcamp untuk mendapatkan pembelajaran yang lebih terstruktur.

3. Apa Perbedaan AI Engineer dan Data Scientist?

AI Engineer berfokus pada pengembangan dan penerapan sistem kecerdasan buatan ke dalam aplikasi. Sementara itu, Data Scientist lebih berfokus pada analisis data, pengembangan model prediktif, dan pengambilan keputusan berbasis data.

4. Apakah AI Engineer Harus Lulusan IT?

Tidak harus. Lulusan non-IT juga berpeluang menjadi AI Engineer selama menguasai pemrograman, machine learning, pengolahan data, dan memiliki portofolio proyek yang relevan.

5. Berapa Lama Belajar AI Engineering dari Nol?

Waktu belajar AI engineering bergantung pada kemampuan awal dan intensitas latihan. Pemula dapat membutuhkan beberapa bulan untuk menguasai dasar-dasarnya, sedangkan kesiapan bekerja umumnya memerlukan pembelajaran lanjutan dan pengalaman mengembangkan proyek AI.