Skill yang Dibutuhkan AI Engineering: 12 Skill & Tools

Skill yang dibutuhkan AI Engineering meliputi Python, machine learning, pengolahan data, hingga generative AI. Keterampilan ini penting untuk mengembangkan sistem kecerdasan buatan.

Warga Bimbingan, ingin menjadi AI Engineer, tetapi bingung mulai dari mana? Nah, kamu bisa mempelajarinya melalui Bootcamp AI Engineering Dibimbing.

Selain kemampuan teknis, AI Engineer juga membutuhkan soft skill untuk menunjang pekerjaan. Yuk, kenali 12 skill penting dan cara menguasainya, baca sampai akhir!

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

Mengapa Skill AI Engineering Penting untuk Dikuasai?

Keahlian AI engineering memadukan pengembangan perangkat lunak, pengolahan data, dan kecerdasan buatan. Kombinasi ini membantu kamu membangun solusi teknologi yang dapat digunakan untuk kebutuhan nyata.

Menurut Microsoft Learn, profesi AI Engineer membutuhkan kombinasi kemampuan pemrograman, software development, data science, dan data engineering.

Artinya, kemampuan menggunakan aplikasi AI saja belum cukup untuk membangun sistem kecerdasan buatan secara profesional.

Dengan menguasai skill yang dibutuhkan AI Engineering, kamu dapat mengerjakan berbagai aktivitas, seperti:

1. Pengembangan Model AI: Membuat model untuk mengenali pola, melakukan klasifikasi, atau menghasilkan prediksi.
2. Pengolahan Data: Mempersiapkan dan mengelola data yang digunakan dalam sistem AI.
3. Integrasi Aplikasi: Menghubungkan model AI dengan aplikasi melalui API.
4. Pengujian Sistem: Memastikan hasil AI relevan, aman, dan sesuai kebutuhan.
5. Deployment dan Monitoring: Menjalankan serta memantau sistem AI setelah digunakan.

Kombinasi kemampuan tersebut memungkinkan AI Engineer berkontribusi pada seluruh proses pengembangan, mulai dari perencanaan hingga pemeliharaan aplikasi.

Baca Juga: 9 Skill AI Engineer yang Diperlukan untuk Karier

Apa Saja 12 Skill yang Dibutuhkan AI Engineering?

Sumber: Desain oleh Dibimbing

Warga Bimbingan, skill AI engineer tidak terbatas pada kemampuan teknis. Kamu juga perlu memahami cara menyelesaikan masalah, mengevaluasi sistem, dan bekerja sama dengan tim.

Berikut 12 keterampilan penting beserta contoh penerapannya.

1. Programming dengan Python

Mempelajari Python untuk AI membantumu menulis kode untuk mengolah data, menjalankan model, dan membangun aplikasi. Bahasa ini banyak digunakan dalam pengembangan kecerdasan buatan.

Bahasa ini memiliki berbagai pustaka yang mendukung pengolahan data, pelatihan model, dan integrasi sistem AI.

Beberapa kemampuan Python yang perlu dipelajari meliputi:

1. Variabel, fungsi, perulangan, dan struktur data.
2. Pemrograman berorientasi objek (Object-Oriented Programming).
3. Pengelolaan pustaka dan lingkungan pengembangan.
4. Penggunaan NumPy, Pandas, serta Scikit-learn.

Contoh penerapan: Membuat program Python untuk membaca data transaksi dan mempersiapkannya sebelum digunakan dalam model prediksi.

Baca Juga: 10 Rekomendasi Library Python Terbaik untuk Data Science

2. Data Processing dan SQL

Kemampuan mengolah data menjadi salah satu skill yang dibutuhkan AI Engineering karena kualitas data memengaruhi hasil pengembangan model.

Kamu perlu memahami cara mengumpulkan, membersihkan, mengubah, dan menyimpan data menggunakan teknologi yang sesuai.

SQL digunakan untuk mengambil dan mengelola data dalam basis data relasional. Sementara itu, Pandas dapat membantu proses pembersihan dan transformasi data melalui Python.

Contoh penerapan: Membersihkan data pelanggan yang memiliki nilai kosong atau duplikat sebelum digunakan untuk membuat sistem rekomendasi.

3. Matematika dan Statistika

Pengembangan AI juga membutuhkan pemahaman matematika dan statistika untuk menjelaskan cara model mempelajari pola.

Kamu tidak harus langsung menguasai matematika tingkat lanjut, tetapi perlu memahami konsep dasarnya secara bertahap.

Beberapa materi penting meliputi:

1. Aljabar linear untuk memahami operasi vektor dan matriks.
2. Probabilitas untuk memperkirakan kemungkinan suatu kejadian.
3. Statistika untuk memahami distribusi dan variasi data.
4. Kalkulus dasar untuk memahami proses optimasi model.

Contoh penerapan: Menggunakan konsep probabilitas untuk memahami hasil prediksi model klasifikasi transaksi.

4. Machine Learning

Machine learning memungkinkan sistem mempelajari pola dari data untuk menghasilkan prediksi atau keputusan berdasarkan pola tersebut.

Pemahaman teknologi ini penting karena banyak aplikasi AI menggunakan metode pembelajaran mesin sebagai komponen utamanya.

Materi yang sebaiknya dikuasai mencakup supervised learning, unsupervised learning, regresi, klasifikasi, dan evaluasi model.

Contoh penerapan: Membangun model untuk memprediksi pelanggan yang berpotensi berhenti menggunakan suatu layanan.

Baca Juga: Machine Learning: Arti, Manfaat, Jenis, dan Contoh

5. Deep Learning

Deep learning merupakan cabang machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan berlapis untuk mempelajari pola kompleks.

Teknologi ini banyak diterapkan dalam pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan sistem AI generatif.

Kamu dapat mempelajari konsep neural network, proses pelatihan model, serta penggunaan pustaka seperti PyTorch atau TensorFlow.

Contoh penerapan: Mengembangkan sistem yang mampu mengklasifikasikan gambar produk berdasarkan kategori tertentu.

6. Large Language Model dan Generative AI

Pemahaman Large Language Model (LLM) dan generative AI menjadi salah satu keahlian yang relevan dalam pengembangan aplikasi AI modern.

LLM memungkinkan sistem memproses serta menghasilkan bahasa, sedangkan teknologi AI generatif dapat menghasilkan konten seperti teks, gambar, dan kode.

Kemampuan yang perlu dipelajari mencakup:

1. Cara kerja dan keterbatasan LLM.
2. Prompt engineering untuk menyusun instruksi.
3. Retrieval-Augmented Generation (RAG).
4. Penggunaan API model AI dan evaluasi hasil.

Contoh penerapan: Membuat chatbot yang membantu karyawan mencari informasi berdasarkan dokumen perusahaan.

7. Software Engineering dan API Integration

Selain memahami model, AI Engineer perlu menguasai prinsip pengembangan perangkat lunak agar sistem dapat digunakan melalui aplikasi.

Kemampuan ini mencakup struktur kode, pengujian, pengelolaan versi, dan integrasi API.

Beberapa teknologi pendukungnya adalah Git, GitHub, FastAPI, dan Docker.

Contoh penerapan: Mengembangkan API yang memungkinkan aplikasi pelanggan mengirim data ke model AI dan menerima hasil prediksi.

8. Model Evaluation dan Testing

Pengujian model merupakan skill yang dibutuhkan AI Engineering untuk memastikan sistem menghasilkan keluaran sesuai kebutuhan.

AI Engineer perlu memahami metrik evaluasi, mengidentifikasi kesalahan, serta membandingkan performa model sebelum diterapkan.

Misalnya, model klasifikasi dapat dievaluasi menggunakan precision, recall, dan F1-score sesuai tujuan pengembangannya.

Contoh penerapan: Menguji model pendeteksi transaksi mencurigakan agar mampu mengenali risiko tanpa menghasilkan terlalu banyak peringatan yang keliru.

9. Cloud Computing dan MLOps

Cloud computing membantu menyediakan infrastruktur untuk mengembangkan dan menjalankan aplikasi AI.

Sementara itu, Machine Learning Operations (MLOps) merupakan pendekatan untuk mengelola pengembangan, penerapan, dan pemeliharaan model secara terstruktur.

Kemampuan yang dapat dipelajari meliputi:

1. Deployment model ke lingkungan produksi.
2. Version control dan pelacakan eksperimen.
3. Pemantauan performa model.
4. Otomatisasi pengujian serta pembaruan sistem.

Contoh penerapan: Menjalankan model prediksi di server dan memantau apakah kualitas hasilnya menurun ketika karakteristik data berubah.

Baca Juga: MLOps: Pengertian, Komponen, Siklus Hidup, dan Manfaatnya

10. AI Security dan Responsible AI

Keamanan dan penggunaan AI secara bertanggung jawab merupakan kemampuan penting ketika aplikasi memproses data pengguna.

Menurut IBM, kemampuan AI yang dibutuhkan organisasi juga mencakup keamanan data, pengelolaan risiko, dan tata kelola model.

AI Engineer perlu memahami perlindungan informasi sensitif, pengendalian akses, serta potensi bias dalam sistem AI.

Contoh penerapan: Mengatur hak akses dokumen pada chatbot internal agar informasi rahasia tidak ditampilkan kepada pengguna yang tidak berwenang.

11. Problem Solving dan Critical Thinking

Selain kemampuan teknis, skill yang dibutuhkan AI Engineering mencakup pemecahan masalah dan berpikir kritis.

AI Engineer harus mampu memahami kebutuhan bisnis, menentukan pendekatan teknologi, dan mengevaluasi apakah solusi AI benar-benar diperlukan.

Kemampuan tersebut juga membantu ketika model menghasilkan prediksi yang kurang akurat atau aplikasi mengalami gangguan.

Contoh penerapan: Menganalisis penyebab penurunan akurasi model sebelum memutuskan apakah perlu memperbaiki data atau mengganti algoritma.

12. Communication dan Teamwork

Pengembangan AI biasanya melibatkan kolaborasi dengan Data Scientist, Software Engineer, Product Manager, dan pihak bisnis.

Oleh karena itu, kemampuan menjelaskan konsep teknis secara sederhana juga penting untuk mendukung keberhasilan proyek.

Kamu perlu mampu menyampaikan hasil pengujian, keterbatasan model, serta rekomendasi perbaikan kepada anggota tim.

Contoh penerapan: Menjelaskan hasil pengujian sistem rekomendasi kepada tim produk agar mereka memahami manfaat dan batasan teknologi tersebut.

Tools Apa yang Perlu Dikuasai dalam AI Engineering?

Setelah mengenal keterampilan dasarnya, kamu juga perlu memahami tools AI engineering yang mendukung proses pengembangan.

Setiap teknologi memiliki fungsi berbeda dan tidak semuanya harus dikuasai secara bersamaan.

Prioritas tersebut merupakan rekomendasi urutan belajar bagi pemula, bukan standar mutlak untuk setiap pekerjaan.

Bagaimana Cara Menguasai Skill AI Engineering dari Nol?

Sumber: Desain oleh Dibimbing

Warga Bimbingan, cara belajar AI engineering bisa dimulai dari kemampuan yang sudah kamu miliki. Bangun dasar pemrograman dan pengolahan data terlebih dahulu, lalu tingkatkan latihan hingga menjadi aplikasi sederhana.

Berikut empat tahap yang bisa kamu ikuti.

1. Kuasai Fundamental Programming dan Data

Mulailah dengan Python untuk menulis program, SQL untuk mengambil data, serta statistika dasar untuk memahami pola di dalamnya. Ketiganya akan membantumu menyiapkan data sebelum menggunakannya dalam model AI.

Sebagai latihan, gunakan data penjualan sederhana untuk mencoba beberapa hal berikut:

1. Membaca data dari file CSV.
2. Memeriksa nilai kosong dan baris duplikat.
3. Menghitung total penjualan dan rata-rata transaksi.

Baca Juga: 7 Cara Belajar Machine Learning dengan Python bagi Pemula

2. Pelajari Machine Learning dan Evaluasi Model

Setelah terbiasa mengolah data, pelajari bagaimana algoritma machine learning mengenali pola untuk menghasilkan prediksi. Mulailah dari regresi atau klasifikasi agar kamu memahami alur pelatihan dan pengujian model.

Misalnya, buat model untuk memprediksi pelanggan yang berpotensi berhenti berlangganan. Pisahkan data latih dan data uji, lalu periksa kesalahan prediksinya agar kamu tahu bagian yang perlu diperbaiki.

3. Bangun Aplikasi Menggunakan AI

Pada tahap ini, coba hubungkan model dengan fitur yang dapat digunakan pengguna. Pelajari penggunaan LLM, pencarian informasi melalui RAG, serta integrasi API untuk menyusun alur aplikasi.

Kamu bisa membuat aplikasi tanya jawab berdasarkan dokumen publik yang menampilkan rujukan jawaban. Uji dengan pertanyaan yang beragam, termasuk pertanyaan di luar isi dokumen, untuk melihat kemampuan dan keterbatasannya.

4. Pelajari Deployment dan Bangun Portofolio

Setelah aplikasi berjalan di komputermu, pelajari deployment agar aplikasi dapat dijalankan di lingkungan yang dituju. Periksa juga respons sistem saat terjadi kesalahan dan pantau kinerjanya setelah digunakan.

Lengkapi proyek di GitHub dengan dokumentasi yang memudahkan orang lain memahami dan mencobanya. Sertakan beberapa informasi berikut:

1. Masalah yang diselesaikan dan sumber data yang digunakan.
2. Cara memasang kebutuhan proyek dan menjalankan aplikasi.
3. Metode pengujian, hasil evaluasi, serta keterbatasan sistem.

Apa Contoh Proyek untuk Mengasah Skill AI Engineering?

Membangun proyek merupakan salah satu cara untuk menunjukkan bahwa kamu mampu menerapkan keterampilan dalam situasi nyata.

Berikut tiga ide proyek yang bisa dipilih sesuai tingkat kemampuan.

Untuk portofolio yang lebih kuat, jangan hanya menampilkan tangkapan layar aplikasi.

Jelaskan juga masalah yang diselesaikan, sumber data, metode pengujian, keterbatasan model, serta cara menjalankan proyek agar hasil pekerjaanmu dapat dievaluasi.

Apa Kesalahan yang Harus Dihindari Saat Belajar AI Engineering?

Ketika mulai mempelajari skill yang dibutuhkan AI Engineering, ada beberapa kesalahan yang sebaiknya kamu hindari.

1. Terlalu banyak mempelajari tools: Fokus pada penguasaan konsep sebelum mencoba seluruh teknologi yang tersedia.
2. Mengabaikan dasar pemrograman: Pastikan kamu memahami struktur kode agar lebih mudah memperbaiki kesalahan.
3. Hanya mengikuti tutorial: Bangun proyek sendiri untuk menguji pemahaman dan kemampuan pemecahan masalah.
4. Tidak mengevaluasi model: Selalu gunakan metode pengujian yang sesuai agar hasil aplikasi dapat dinilai.
5. Mengabaikan dokumentasi: Catat proses pengembangan, keputusan teknis, dan keterbatasan sistem.

Dengan menghindari kesalahan tersebut, proses belajar dapat menjadi lebih terarah dan menghasilkan portofolio yang relevan.

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

Ingin Mengembangkan Skill AI Engineering dengan Lebih Terarah?

Memahami daftar skill AI engineer bisa membantumu menentukan apa yang perlu dipelajari. Tantangan berikutnya adalah menyusun urutan belajar dan menerapkan materi tersebut melalui proyek, mulai dari mengolah data hingga menjalankan aplikasi AI.

Jika kamu membutuhkan alur belajar yang terstruktur dan pendampingan saat praktik, Bootcamp AI Engineering Dibimbing dapat menjadi salah satu pilihan. Kamu bisa mempelajari materi secara bertahap, berdiskusi dengan mentor, dan mengembangkan proyek sebagai portofolio.

Program Bootcamp AI Engineering Dibimbing:

1. 55+ Live Class dan 45+ Sesi Praktik: Pelajari AI Engineering melalui kelas interaktif dan praktik langsung bersama mentor ahli.
2. 20+ Project dan Real Case: Bangun portofolio melalui berbagai proyek dan studi kasus yang relevan dengan kebutuhan industri.
3. Mentoring 1-on-1 Tanpa Batas: Dapatkan pendampingan personal bersama instruktur ahli untuk memperdalam pemahaman materi.
4. Pendampingan 24/7: Manfaatkan dukungan fasilitator dan mentor selama mengikuti proses pembelajaran.
5. Komunitas AI Engineering Expert: Perluas wawasan, diskusi, dan koneksi bersama komunitas profesional di bidang AI.
6. Program Penyaluran Kerja: Dapatkan akses layanan penyaluran kerja melalui jaringan 1.100+ perusahaan mitra sesuai ketentuan program.
7. Kesempatan Magang 2,5 Bulan: Peroleh pengalaman praktik langsung di perusahaan melalui program Job Connect Plus.
8. Extra 10 Live Class: Perdalam keterampilan melalui 10 kelas tambahan khusus peserta Job Connect Plus.

Temukan Program Belajar yang Sesuai Kebutuhanmu

Sebelum memilih program, sesuaikan materi dan bentuk pendampingannya dengan kemampuan awal serta tujuan belajarmu. Periksa kurikulum Bootcamp AI Engineering Dibimbing untuk melihat keterampilan dan proyek yang akan dipelajari.

Masih bingung harus mulai dari mana? Konsultasikan rencana belajarmu dengan tim Dibimbing untuk mengenal program dan memilih langkah yang sesuai kebutuhanmu.

FAQ:

1. Apa Skill yang Paling Penting untuk AI Engineer?

Skill yang paling penting untuk AI Engineer meliputi Python, machine learning, deep learning, pengolahan data, dan pengembangan aplikasi AI. Selain itu, kemampuan problem solving dan komunikasi juga dibutuhkan untuk menyelesaikan proyek.

2. Apakah AI Engineering Harus Bisa Coding?

Ya, kemampuan coding merupakan salah satu keterampilan utama dalam AI engineering. Python menjadi bahasa pemrograman yang banyak digunakan untuk mengembangkan model, mengolah data, dan membangun aplikasi AI.

3. Apakah AI Engineering Harus Jago Matematika?

Tidak harus langsung mahir, tetapi kamu perlu memahami dasar statistika, probabilitas, dan aljabar linear. Pengetahuan tersebut membantu memahami cara kerja algoritma serta mengevaluasi model AI.

4. Apakah Lulusan Non-IT Bisa Menjadi AI Engineer?

Bisa, Warga Bimbingan! Lulusan non-IT juga berpeluang menjadi AI Engineer selama menguasai keterampilan teknis yang relevan dan memiliki portofolio proyek AI untuk menunjukkan kemampuannya.

5. Berapa Lama Waktu yang Dibutuhkan untuk Belajar AI Engineering?

Waktu belajar bergantung pada kemampuan awal dan intensitas latihan. Pemula dapat mempelajari dasar Python dan machine learning dalam beberapa bulan, tetapi kesiapan bekerja membutuhkan penguasaan keterampilan lanjutan serta pengalaman proyek.