Mengenal Karir AI Engineer: Tugas, Gaji, hingga Prospeknya

Siapa yang membuat chatbot bisa menjawab pertanyaan atau aplikasi bisa merekomendasikan produk sesuai kesukaanmu? Salah satu profesi yang terlibat dalam pengembangan teknologi tersebut adalah AI Engineer. 

Menariknya, karir AI Engineer makin banyak dilirik seiring meningkatnya kebutuhan perusahaan terhadap teknologi AI. 

Kalau Warga Bimbingan tertarik menekuni bidang ini, kenali dulu tugas, skill, prospek kerja, dan kisaran gajinya!

Baca Juga: 

1. Rekomendasi Bootcamp AI Engineering dengan Penyaluran Kerja Terbaik
2. AI Engineering Adalah: Tugas, Skill, dan Gaji Terbaru

Apa Itu AI Engineer?

AI Engineer adalah profesional yang bertugas merancang, mengembangkan, dan menerapkan sistem kecerdasan buatan.

Pekerjaan tersebut melibatkan data, pemrograman, dan algoritma agar sebuah sistem bisa mengenali pola, membuat prediksi, atau menghasilkan respons sesuai kebutuhan.

Dalam pekerjaannya, AI Engineer sering berhubungan dengan Machine Learning dan Deep Learning. Kedua teknologi ini membantu sistem belajar dari data, sehingga bisa menjalankan tugas tertentu secara otomatis.

Karena penerapannya makin luas, profesi bidang AI juga mulai dibutuhkan di berbagai industri. Mulai dari perusahaan teknologi, perbankan, kesehatan, sampai retail.

Apa Saja Tugas Sehari-hari AI Engineer?

Kira-kira, apa saja yang dikerjakan AI Engineer selama jam kerja? Berikut empat pekerjaan yang umum dilakukan.

1. Mengembangkan Algoritma Machine Learning dan Deep Learning

AI Engineer mengembangkan algoritma menggunakan data perusahaan untuk melatih sistem agar bisa mengenali pola atau membuat prediksi. Contohnya, membuat model yang dapat memprediksi kebiasaan pelanggan berdasarkan riwayat transaksi.

2. Mengintegrasikan Sistem AI ke Aplikasi

Model AI yang sudah dibuat perlu dihubungkan dengan aplikasi atau website supaya bisa digunakan oleh pengguna. Untuk proses ini, AI Engineer biasanya memanfaatkan REST API agar sistem AI bisa berkomunikasi dengan aplikasi yang sudah tersedia.

3. Melakukan Deployment dan MLOps

Setelah model selesai dikembangkan, pekerjaan berikutnya adalah menerapkannya ke server atau layanan cloud seperti AWS, Google Cloud, dan Azure. AI Engineer juga perlu memantau performa model dan memastikan sistem tetap berjalan stabil melalui proses MLOps.

4. Mengoptimalkan LLM dan Generative AI

Kamu mungkin sudah familier dengan chatbot berbasis AI generatif. Nah, AI Engineer juga bisa terlibat dalam pengembangan teknologi seperti Large Language Model (LLM), mulai dari mengatur prompt, menggunakan embeddings, menerapkan RAG, sampai mengembangkan AI Agent.

Berapa Kisaran Gaji AI Engineer di Indonesia?

Sumber: Magnific

Sekarang kita masuk ke bagian yang biasanya paling bikin penasaran: gaji! Berapa, sih, penghasilan AI Engineer di Indonesia?

Besarnya gaji AI Engineer di Indonesia dipengaruhi oleh pengalaman, kemampuan teknis, posisi, dan kebijakan perusahaan. Sebagai gambaran, berikut estimasi kisaran gaji berdasarkan jenjang karier pada 2026.

Angka di atas merupakan estimasi pasar, jadi nominal yang ditawarkan setiap perusahaan bisa berbeda. 

Perusahaan dengan kebutuhan teknologi AI yang lebih kompleks mungkin menawarkan kompensasi lebih tinggi, terutama untuk kandidat yang punya pengalaman khusus di bidang LLM atau Deep Learning.

Kalau kamu sedang menyusun rencana karier, informasi gaji AI Engineer di Indonesia ini bisa menjadi gambaran awal. Tetap perhatikan juga kemampuan yang perlu kamu bangun agar punya bekal saat melamar pekerjaan.

Bagaimana Prospek Karier AI Engineer?

Teknologi AI sekarang sudah mulai masuk ke berbagai aktivitas sehari-hari. Perusahaan pun semakin tertarik menggunakannya untuk membantu pekerjaan, mengolah data, sampai meningkatkan pelayanan kepada pelanggan.

Lalu, apa yang membuat peluang karier di bidang ini cukup menarik?

1. Kebutuhan tenaga ahli terus berkembang: Semakin banyak perusahaan yang mengadopsi AI, semakin besar pula kebutuhan terhadap tenaga profesional yang mampu mengembangkan dan mengelola teknologinya.
2. Tools AI makin mudah diakses: Kamu bisa mulai belajar menggunakan library Python seperti TensorFlow dan PyTorch. Ada juga berbagai API yang bisa dimanfaatkan untuk mencoba membangun aplikasi berbasis AI.
3. Pilihan belajar semakin beragam: Materi AI tersedia melalui dokumentasi, kursus online, komunitas, dan bootcamp. Kamu bisa memilih metode belajar yang paling sesuai dengan kebutuhan.
4. Penerapannya menjangkau banyak industri: AI digunakan di bidang kesehatan, keuangan, retail, manufaktur, hingga pendidikan. Setiap industri punya kebutuhan dan tantangan pengembangan teknologi yang berbeda.

Melihat perkembangannya, profesi bidang AI punya ruang eksplorasi yang luas. Kamu bisa mengembangkan keahlian di bidang tertentu sesuai minat, misalnya Generative AI, pengolahan bahasa alami, atau Computer Vision.

Baca Juga: Prospek Kerja AI Engineer di Indonesia: 25 Pilihan Karier

Apa Saja Skill yang Dibutuhkan AI Engineer?

Setelah mengenal karir AI Engineer dan gajinya, kamu juga perlu memahami skill yang dibutuhkan supaya lebih siap menghadapi pekerjaan sehari-hari sebagai AI Engineer.

1. Python dan library AI: Mulailah dengan mempelajari Python karena bahasa pemrograman ini banyak digunakan dalam pengembangan AI. Setelah itu, kenali library seperti PyTorch, TensorFlow, dan Scikit-learn.
2. Matematika dan statistika: Aljabar linear, kalkulus, probabilitas, dan statistika akan membantu kamu memahami cara kerja algoritma serta model AI.
3. Machine Learning dan Deep Learning: Pelajari konsep supervised learning, unsupervised learning, dan neural networks agar kamu memahami proses pelatihan model.
4. Generative AI dan LLM: Kenali Prompt Engineering, Vector Database, RAG, dan AI Agents. Kemampuan ini bisa menjadi bekal untuk mengembangkan aplikasi berbasis AI generatif.
5. Cloud dan DevOps: Pelajari Docker, pengelolaan server, deployment, dan integrasi API supaya model AI yang kamu buat bisa digunakan dalam sebuah aplikasi.

Kelihatannya banyak, ya? Tenang, kamu bisa mempelajarinya secara bertahap. Mulai dari Python dan dasar matematika, lalu lanjutkan ke Machine Learning, pengembangan model, hingga deployment.

Rekomendasi Bootcamp AI Engineering Terbaik Langsung Kerja

Sudah punya gambaran tentang pekerjaan dan skill yang dibutuhkan? Sekarang, bagaimana cara mulai belajar kalau Warga Bimbingan masih pemula atau justru ingin beralih karier ke bidang AI?

Salah satu pilihan yang bisa kamu pertimbangkan adalah mengikuti Bootcamp AI Engineering Online dari Dibimbing.

Ada berbagai fasilitas yang bisa kamu dapatkan:

1. 55+ live classes
2. 45+ mentor-led practice sessions
3. Portofolio dari 20+ proyek dan studi kasus nyata
4. Program internship selama 2,5 bulan
5. Dukungan fasilitator dan mentor 24/7
6. Job placement ke 1.100+ perusahaan
7. Unlimited 1-on-1 mentoring
8. Akses komunitas AI Engineering Expert
9. Tambahan 10 live classes

Menarik, kan? Dengan berbagai fasilitas tersebut, kamu bisa belajar AI Engineering secara lebih mendalam sambil menyiapkan portofolio untuk kebutuhan karier.

Masih bingung menentukan paket yang sesuai atau ingin tahu apakah program ini cocok dengan latar belakangmu? 

Kamu bisa konsultasi ke tim Dibimbing untuk membahas kurikulum, fasilitas, pilihan paket, dan target karier yang ingin dicapai!

Yuk, mulai langkahmu mengejar karier impian bersama Dibimbing!

FAQ

1. Apakah lulusan non-IT bisa menjadi AI Engineer?

Bisa. Lulusan non-IT tetap punya kesempatan untuk menekuni bidang ini selama mau mempelajari pemrograman, matematika, dan konsep kecerdasan buatan. Kamu juga perlu membangun proyek sebagai portofolio untuk menunjukkan kemampuan teknis.

2. Apakah AI Engineer harus bisa coding?

Ya, kemampuan coding menjadi salah satu bekal penting. AI Engineer menggunakan bahasa pemrograman seperti Python untuk mengolah data, mengembangkan algoritma, dan membangun sistem berbasis AI.

3. Apa perbedaan AI Engineer dan Data Scientist?

AI Engineer berfokus pada pengembangan dan penerapan sistem AI agar bisa digunakan dalam aplikasi atau produk. Sementara itu, Data Scientist lebih banyak mengolah dan menganalisis data untuk menemukan pola serta menghasilkan insight yang membantu pengambilan keputusan.