Machine Learning Engineer: Kenali Tugas, Skill, dan Gaji

Catatan Redaksi:

Artikel ini pertama kali diterbitkan pada Agustus 2024 dan diperbarui pada 23 September 2026 untuk memastikan informasi tetap akurat dan relevan.

Machine Learning Engineer semakin banyak dibutuhkan seiring berkembangnya penggunaan artificial intelligence. Profesi ini berperan dalam membuat dan menerapkan model machine learning ke dalam sistem.

Posisi ini cocok untuk kamu yang tertarik dengan data, pemrograman, dan AI. Kamu juga bisa mulai membangun fondasinya melalui Bootcamp Data Science & Data Analyst Dibimbing.

Nah, kalau kamu penasaran dengan profesi ini, ada banyak hal menarik yang perlu dipahami. Yuk, baca sampai akhir untuk mengenal tugas, skill, hingga kisaran gaji Machine Learning Engineer!

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

Apa Itu Machine Learning Engineer?

Machine Learning Engineer adalah profesional teknologi yang bertugas merancang, mengembangkan, menerapkan, dan memelihara sistem berbasis machine learning. Pekerjaan ini menggabungkan kemampuan pemrograman, pengolahan data, matematika, dan software engineering.

Sederhananya, seorang ML Engineer membantu mengubah model yang sebelumnya masih berupa eksperimen menjadi sistem yang dapat digunakan dalam aplikasi. 

Contohnya meliputi sistem rekomendasi produk, deteksi transaksi mencurigakan, prediksi permintaan, hingga klasifikasi gambar.

Machine Learning Engineer juga perlu memperhatikan performa model setelah digunakan. Model harus tetap cepat, stabil, dan mampu memberikan hasil yang sesuai ketika menerima data baru.

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

Apa Tugas Machine Learning Engineer?

Tugas Machine Learning Engineer dapat berbeda tergantung perusahaan, produk, dan struktur tim yang dimiliki. 

Namun, pekerjaannya biasanya mencakup proses dari persiapan data hingga model masuk ke lingkungan produksi.

1. Menyiapkan Data

Machine Learning Engineer perlu memastikan data yang digunakan memiliki kualitas yang sesuai untuk melatih model. Prosesnya dapat meliputi pembersihan data, menangani data kosong, menghapus duplikasi, hingga mengubah format data.

Data yang sudah disiapkan kemudian dapat digunakan untuk tahap training dan evaluasi. Kualitas data sangat berpengaruh terhadap kemampuan model dalam mengenali pola.

2. Mengembangkan Model Machine Learning

ML Engineer mengembangkan model berdasarkan masalah yang ingin diselesaikan perusahaan. Algoritma yang dipilih akan disesuaikan dengan jenis data dan hasil yang ingin diperoleh.

Contohnya, model regresi dapat digunakan untuk melakukan prediksi nilai, sementara klasifikasi digunakan untuk menentukan kategori tertentu. Engineer juga dapat mengembangkan sistem rekomendasi, deteksi anomali, atau pemrosesan teks.

3. Melakukan Training Model

Model perlu melalui proses training agar dapat mempelajari pola dari data yang tersedia. Pada tahap ini, algoritma akan menyesuaikan parameter berdasarkan data yang diberikan.

Data biasanya dibagi menjadi data training dan testing untuk membantu mengevaluasi kemampuan model. Cara ini membantu mengetahui apakah model mampu bekerja pada data yang sebelumnya belum pernah dipelajari.

4. Mengevaluasi Model

Model yang selesai dilatih belum tentu langsung memiliki performa yang baik. Machine Learning Engineer perlu mengevaluasinya menggunakan metrik yang sesuai dengan jenis masalah.

Untuk klasifikasi, misalnya, metrik yang dapat digunakan antara lain accuracy, precision, recall, dan F1-score. Sementara itu, model regresi dapat dievaluasi menggunakan MAE, MSE, atau RMSE.

5. Melakukan Optimasi Model

Jika performa belum sesuai, Machine Learning Engineer dapat melakukan beberapa eksperimen untuk meningkatkan model. 

Prosesnya dapat berupa feature engineering, pemilihan algoritma, hingga penyesuaian hyperparameter.

Optimasi tidak selalu bertujuan memperoleh skor tertinggi. Engineer juga perlu mempertimbangkan kecepatan model, kebutuhan komputasi, dan penggunaannya dalam sistem.

6. Melakukan Deployment

Model yang sudah siap perlu diterapkan agar bisa digunakan oleh aplikasi atau layanan perusahaan. Machine Learning Engineer dapat mengintegrasikan model melalui API atau layanan tertentu.

Tahap deployment membutuhkan pemahaman mengenai pengembangan perangkat lunak dan infrastruktur. Model harus dapat menerima data baru serta memberikan hasil prediksi secara konsisten.

7. Melakukan Monitoring

Model perlu terus dipantau setelah masuk ke lingkungan produksi karena karakteristik data dapat berubah. Perubahan tersebut bisa menyebabkan kualitas prediksi model menurun dari waktu ke waktu.

Machine Learning Engineer dapat melakukan monitoring terhadap performa, data drift, hingga kegagalan sistem. Jika diperlukan, model dapat dilatih kembali menggunakan data yang lebih baru.

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

Skill yang Harus Dikuasai Machine Learning Engineer

Sumber: Desain oleh Dibimbing

Profesi ini membutuhkan kombinasi kemampuan data dan pengembangan perangkat lunak. Kamu tidak harus menguasai semuanya sekaligus, tetapi beberapa skill berikut dapat menjadi fondasi utama.

1. Python

Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang banyak digunakan dalam pengembangan machine learning. Kamu perlu memahami variabel, fungsi, loop, struktur data, hingga konsep OOP.

Pemahaman Python juga memudahkan kamu menggunakan berbagai library pengolahan data dan ML. Contohnya adalah Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, dan PyTorch.

2. Matematika dan Statistika

Konsep matematika membantu kamu memahami bagaimana algoritma machine learning bekerja. Beberapa materi yang relevan meliputi statistika, probabilitas, aljabar linear, hingga optimasi.

Kamu nggak harus langsung menguasai seluruh materinya secara mendalam. Pelajari konsep tersebut secara bertahap sambil melihat penggunaannya dalam proyek ML.

3. Machine Learning

Machine Learning Engineer tentunya perlu memahami berbagai algoritma dan cara kerjanya. Beberapa algoritma dasar meliputi linear regression, logistic regression, decision tree, random forest, hingga clustering.

Bukan hanya mengetahui cara menjalankan algoritma, kamu juga perlu memahami kapan model tertentu sebaiknya digunakan. Pemilihan model harus menyesuaikan jenis data dan tujuan analisis.

Baca Juga: 7 Cara Belajar Machine Learning Dengan Python Bagi Pemula

4. Data Processing

Data mentah biasanya masih perlu diproses sebelum digunakan untuk melatih model. Oleh karena itu, kemampuan data cleaning, preprocessing, dan feature engineering cukup penting.

Kemampuan eksplorasi data juga membantu kamu memahami pola atau permasalahan dalam dataset. Hasil eksplorasi tersebut dapat digunakan untuk menentukan langkah pemodelan berikutnya.

5. SQL dan Database

Data perusahaan biasanya tersimpan di dalam database sehingga kemampuan SQL akan sangat membantu. Kamu perlu memahami cara mengambil, menggabungkan, dan mengolah data menggunakan query.

Beberapa konsep yang dapat dipelajari adalah SELECT, JOIN, agregasi, hingga subquery. Skill ini memudahkan kamu menyiapkan data sebelum digunakan untuk proses ML.

6. Software Engineering

Machine Learning Engineer tidak hanya bekerja dengan model, tetapi juga dengan sistem yang akan menjalankannya. Karena itu, pemahaman software engineering menjadi salah satu skill yang membedakan profesi ini dengan beberapa posisi data lainnya.

Beberapa konsep yang berguna meliputi Git, API, testing, debugging, hingga Docker. Kemampuan tersebut membantu membuat model lebih mudah diterapkan dan dipelihara.

7. MLOps

MLOps membantu mengelola siklus hidup model setelah digunakan dalam sistem. Prosesnya dapat mencakup deployment, versioning, monitoring, otomatisasi pipeline, hingga retraining.

Skill MLOps akan semakin relevan ketika kamu menangani model dalam lingkungan produksi. Model bukan hanya harus akurat, tetapi juga mudah diperbarui dan dipantau.

Tools yang Digunakan Machine Learning Engineer

Selain skill fundamental, ML Engineer menggunakan beberapa tools untuk mempercepat proses pengembangan. Jenis tools yang digunakan dapat berbeda tergantung kebutuhan perusahaan dan proyek.

Beberapa yang umum digunakan antara lain:

1. Python: Bahasa pemrograman yang banyak digunakan untuk pengembangan ML.
2. Pandas: Membantu manipulasi dan pengolahan data.
3. NumPy: Digunakan untuk berbagai proses komputasi numerik.
4. Scikit-learn: Menyediakan berbagai algoritma machine learning.
5. TensorFlow: Framework untuk membangun model ML dan deep learning.
6. PyTorch: Digunakan untuk pengembangan dan eksperimen deep learning.
7. Git dan GitHub: Membantu mengelola versi kode dan kolaborasi.
8. Docker: Membantu menjalankan aplikasi secara konsisten di berbagai lingkungan.
9. Jupyter Notebook: Digunakan untuk eksplorasi data dan eksperimen model.
10. Cloud Platform: AWS, Google Cloud, atau Azure dapat digunakan untuk menjalankan model dalam skala lebih besar.

Kamu tentu nggak perlu menguasai seluruh tools tersebut ketika baru mulai belajar. Fokus terlebih dahulu pada Python, SQL, pengolahan data, dan fundamental machine learning.

Baca Juga: Lulusan Geografi Jadi Data Analyst? Kisah Sukses Fuad Buktinya

Apa Perbedaan Machine Learning Engineer dan Data Scientist?

Machine Learning Engineer dan Data Scientist sama-sama bekerja dengan data dan model machine learning. Perbedaannya lebih banyak terletak pada fokus utama dari pekerjaan masing-masing.

Data Scientist biasanya lebih banyak melakukan eksplorasi data, analisis, eksperimen, dan pengembangan model. Sementara itu, Machine Learning Engineer lebih fokus membawa model tersebut ke sistem produksi agar dapat digunakan secara stabil.

Secara sederhana, Data Scientist banyak menjawab pertanyaan mengenai model apa yang dapat menyelesaikan suatu masalah. Machine Learning Engineer kemudian memastikan solusi tersebut dapat berjalan secara efektif dalam sebuah aplikasi atau sistem.

Meski demikian, batas pekerjaan tersebut tidak selalu sama di setiap perusahaan. Pada tim yang lebih kecil, Data Scientist dan ML Engineer dapat memiliki tanggung jawab yang saling beririsan.

Berapa Gaji Machine Learning Engineer?

Gaji Machine Learning Engineer berbeda tergantung perusahaan, lokasi, pengalaman, dan tanggung jawab pekerjaan. 

Data JobStreet menunjukkan bahwa estimasi kompensasi posisi ini pada beberapa perusahaan di Indonesia berada pada kisaran sekitar Rp7 juta hingga Rp12 juta per bulan.

Perlu dicatat bahwa angka tersebut merupakan estimasi JobStreet berdasarkan iklan pekerjaan sebelumnya atau data industri, bukan standar gaji nasional. 

Kompensasi yang diterima setiap kandidat tetap dapat berbeda berdasarkan pengalaman, skill teknis, serta skala perusahaan.

Apakah Machine Learning Engineer Banyak Dibutuhkan?

Kebutuhan profesional yang memahami AI dan machine learning menunjukkan tren yang kuat secara global. World Economic Forum menempatkan AI and Machine Learning Specialists bersama Big Data Specialists dan FinTech Engineers sebagai tiga pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat secara persentase menuju 2030. 

Data tersebut berasal dari survei terhadap lebih dari 1.000 perusahaan besar yang mewakili lebih dari 14 juta pekerja di berbagai industri. Sebanyak 86% responden juga memperkirakan teknologi AI dan pemrosesan informasi akan mentransformasi bisnis mereka hingga 2030. 

Artinya, peluang Machine Learning Engineer tidak terbatas pada perusahaan teknologi. Skill AI dan ML juga dapat digunakan pada sektor keuangan, e-commerce, telekomunikasi, manufaktur, hingga layanan profesional.

Baca Juga: Cara Menjadi Data Scientist dan Skill Wajib 2026

Bagaimana Cara Menjadi Machine Learning Engineer?

Kamu dapat memulai perjalanan menjadi Machine Learning Engineer dari kemampuan paling dasar terlebih dahulu. Setelah fondasinya kuat, barulah masuk ke materi ML, deployment, dan MLOps.

1. Belajar Python

Mulailah dengan memahami fundamental pemrograman Python karena bahasa ini banyak digunakan dalam machine learning. Pelajari variabel, fungsi, loop, struktur data, hingga OOP secara bertahap.

Setelah memahami dasarnya, coba gunakan Python untuk mengerjakan proyek sederhana. Latihan tersebut akan membuat kamu lebih terbiasa menerapkan konsep pemrograman secara langsung.

2. Pelajari SQL dan Pengolahan Data

Langkah berikutnya adalah memahami cara mengambil dan mengolah data menggunakan SQL. Kamu juga dapat mempelajari Pandas dan NumPy untuk melakukan manipulasi data menggunakan Python.

Cobalah menggunakan dataset sederhana untuk latihan membersihkan dan mengeksplorasi data. Dengan begitu, kamu akan terbiasa menghadapi data sebelum masuk ke proses pemodelan.

3. Pahami Statistika Dasar

Pelajari statistika deskriptif, probabilitas, distribusi data, hingga korelasi secara bertahap. Materi tersebut membantu kamu memahami pola serta karakteristik data.

Nggak perlu menunggu sampai jago matematika untuk mulai belajar ML. Kamu bisa mempelajari teori dan penerapannya secara bersamaan.

4. Pelajari Fundamental Machine Learning

Mulailah dari konsep supervised learning dan unsupervised learning. Setelah itu, pelajari algoritma regresi, klasifikasi, clustering, serta cara mengevaluasi model.

Pastikan kamu tidak hanya menghafalkan kode dari sebuah algoritma. Cobalah memahami alasan model tersebut dipilih dan bagaimana membaca hasil evaluasinya.

5. Buat Proyek Machine Learning

Proyek membantu kamu mempraktikkan materi yang sebelumnya dipelajari secara terpisah. Kamu dapat mencoba membuat prediksi harga rumah, analisis sentimen, deteksi spam, atau sistem rekomendasi sederhana.

Dokumentasikan proses mulai dari pengolahan data hingga hasil evaluasinya. Proyek yang memiliki alur jelas akan lebih mudah digunakan sebagai bagian dari portofolio.

6. Pelajari Deployment dan MLOps

Setelah dapat membuat model, pelajari bagaimana model tersebut bisa digunakan dalam sebuah aplikasi. Kamu dapat mulai dari API, Docker, dan konsep deployment sederhana.

Selanjutnya, pelajari MLOps untuk memahami proses monitoring dan pengelolaan model. Kemampuan ini akan membuat pemahamanmu lebih dekat dengan pekerjaan ML Engineer di lingkungan produksi.

7. Bangun Portofolio

Kumpulkan beberapa proyek terbaik dan dokumentasikan melalui GitHub atau platform portofolio lainnya. Jelaskan permasalahan, dataset, algoritma, evaluasi, dan hasil dari setiap proyek.

Portofolio tidak harus berisi banyak proyek untuk terlihat menarik. Beberapa proyek dengan dokumentasi yang kuat justru dapat lebih efektif menunjukkan kemampuanmu.

Baca Juga: Nekat Switch Career, Anak Teknik Ini Jadi Data Analyst Dalam 4 Bulan

Kesimpulan

Machine Learning Engineer adalah profesi yang menggabungkan machine learning, data, pemrograman, dan software engineering. Tugasnya tidak hanya membangun model, tetapi juga memastikan model dapat diterapkan, dipantau, dan digunakan secara stabil.

Peluang kariernya juga semakin menarik seiring meningkatnya penggunaan AI di berbagai industri. Jika ingin memulainya, kamu bisa belajar dari Python dan pengolahan data, kemudian melanjutkan ke machine learning, deployment, dan MLOps.

Rekomendasi Bootcamp Data Science & Data Analyst Terbaik di Indonesia

Kalau kamu ingin berkarier sebagai Machine Learning Engineer atau di bidang data, memahami teori saja belum cukup. Kamu juga perlu menguasai pengolahan data, pemrograman, analisis, hingga penerapannya melalui praktik dan proyek nyata.

Bootcamp Data Science & Data Analyst Dibimbing membantu kamu membangun skill yang relevan melalui live class, sesi praktik, proyek, dan pendampingan mentor. Program ini cocok untuk mahasiswa, fresh graduate, maupun profesional yang ingin upskill atau beralih karier ke bidang data.

Program Bootcamp Data Science & Data Analyst Dibimbing:

1. Live Class dan Praktik: Ikuti 55+ live class dan 45+ sesi praktik bersama mentor ahli.
2. Portofolio: Bangun portofolio melalui 20+ proyek dan real case.
3. Magang: Dapatkan kesempatan magang selama 2,5 bulan, khusus program Job Connect Plus.
4. Pendampingan: Akses dukungan fasilitator dan mentor selama 24/7.
5. Mentoring: Ikuti sesi mentoring 1-on-1 tanpa batas bersama instruktur ahli.
6. Penyaluran Kerja: Dapatkan akses job placement program ke 1.100+ perusahaan.
7. Komunitas: Bergabung dengan komunitas Data Science & AI untuk memperluas koneksi.
8. Extra Live Class: Perdalam skill melalui tambahan 10 live class, khusus program Job Connect Plus.

Siap Memulai Karier di Bidang Data?

Kalau kamu ingin meningkatkan skill data sekaligus membangun portofolio, Bootcamp Data Science & Data Analyst Dibimbing bisa menjadi pilihan. Yuk, hubungi tim Dibimbing untuk konsultasi dan informasi program lebih lanjut.

FAQ

1. Apa Itu Machine Learning Engineer?

Machine Learning Engineer adalah profesional yang mengembangkan, menguji, dan menerapkan model machine learning ke dalam sistem. Seorang ML Engineer juga memastikan model tetap stabil dan bisa digunakan sesuai kebutuhan bisnis.

2. Apa Saja Tugas Machine Learning Engineer?

Tugas Machine Learning Engineer meliputi menyiapkan data, melatih model, melakukan evaluasi, hingga deployment. Dalam praktiknya, ML Engineer juga dapat melakukan monitoring performa model setelah digunakan.

3. Skill Apa yang Dibutuhkan Machine Learning Engineer?

Skill Machine Learning Engineer mencakup Python, SQL, statistika, machine learning, dan software engineering. Pemahaman tentang tools machine learning dan MLOps juga penting, terutama untuk pengembangan model di lingkungan produksi.

4. Berapa Gaji Machine Learning Engineer?

Gaji Machine Learning Engineer dapat berbeda tergantung pengalaman, perusahaan, lokasi, dan kemampuan teknis yang dimiliki. Semakin kuat kemampuan di bidang AI, deployment, dan MLOps, peluang mendapatkan kompensasi yang lebih tinggi juga bisa meningkat.

5. Bagaimana Cara Menjadi Machine Learning Engineer?

Cara menjadi Machine Learning Engineer bisa dimulai dengan belajar Python, SQL, statistika, dan fundamental machine learning. Setelah itu, buat proyek, pelajari deployment dan MLOps, lalu kumpulkan hasilnya sebagai portofolio.