Di dunia teknologi yang terus berkembang, istilah Machine Learning Engineer (MLE) menjadi semakin populer.
Profesi ini memainkan peran kunci dalam pengembangan sistem yang dapat belajar dan beradaptasi dari data, suatu cabang dari Artificial Intelligence atau AI engineer.
Dalam artikel ini, kita akan membahas secara mendalam mengenai apa itu Machine Learning Engineer, beserta tugas dan keterampilan yang digunakan. Yuk, kita simak artikel berikut ini!
Apa itu Machine Learning Engineer?
Di dunia teknologi yang selalu berubah, profesi ML Engineers semakin dikenal. Mereka bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan menerapkan sistem yang dapat belajar dan berkembang dari data. Machine Learning adalah cabang dari AI.
Sebagai MLE, tugas utama mereka adalah menciptakan model yang mampu menganalisis data dan membuat prediksi berdasarkan informasi yang telah dipelajari.
Selain itu, MLE juga bertanggung jawab dalam memelihara dan mengoptimalkan model agar tetap akurat seiring waktu.
Perbedaan Machine Learning Engineer dan Data Scientist
Walaupun MLE dan Data Scientist memiliki beberapa kesamaan, mereka memiliki fokus yang berbeda.
Data Scientist lebih banyak berfokus pada analisis dan penyajian data kepada pemangku kepentingan.
Mereka menggunakan statistik dan visualisasi untuk menemukan pola dalam data. Di sisi lain, MLE lebih tertuju pada pengembangan dan penerapan model machine learning.
Dalam banyak proyek, kedua peran ini saling melengkapi. Data Scientist melakukan analisis awal, sementara MLE mengembangkan model yang bisa digunakan dalam aplikasi. Kolaborasi ini penting untuk menciptakan solusi yang efektif.
Tugas Seorang Machine Learning Engineer
Lalu, apa saja tanggung jawab seorang MLE? Berikut adalah tugas utama mereka:
1. Pengembangan Algoritma Pembelajaran Mesin
MLE mengembangkan algoritma yang bisa memproses dan menganalisis data. Ini termasuk memilih algoritma yang tepat berdasarkan jenis data yang ada.
2. Pengolahan Data dan Penggunaan Big Data
MLE bertanggung jawab untuk membersihkan dan mengubah data. Mereka sering bekerja dengan teknologi big data untuk menangani volume data yang besar.
Baca Juga: Tantangan Big Data Specialist dalam Dunia Kerja
3. Implementasi Model Machine Learning di Berbagai Industri
MLE menerapkan model di berbagai sektor seperti kesehatan, keuangan, dan pemasaran.
Mereka memastikan model dapat diintegrasikan dengan sistem informasi yang ada dan memberikan hasil yang diharapkan.
Keterampilan dan Pengetahuan yang Dibutuhkan
Jika Anda ingin menjadi MLE, ada beberapa keterampilan yang harus dimiliki. Apa saja itu? Berikut penjelasannya:
1. Pemrograman
Kemampuan pemrograman sangat penting. MLE biasanya menguasai bahasa seperti Python, R, atau Java.
2. Pemahaman Tentang Statistik
MLE perlu memiliki pemahaman yang kuat tentang statistik dan probabilitas untuk mengevaluasi model dan memahami data.
3. Penguasaan Algoritma dan Struktur Data
Pengetahuan tentang berbagai algoritma dan struktur data membantu MLE memilih solusi yang tepat untuk masalah yang dihadapi.
Tool dan Platform untuk Machine Learning Engineer
Selain keterampilan, MLE juga harus tahu beberapa alat dan platform yang digunakan dalam pekerjaan mereka:
1. TensorFlow
TensorFlow adalah salah satu framework paling populer untuk pengembangan model pembelajaran mesin.
Dikenal dengan kemampuannya dalam menangani berbagai jenis data dan skalabilitas, TensorFlow sering digunakan dalam proyek berskala besar.
2. Microsoft Azure Machine Learning Studio
Platform ini menyediakan berbagai alat dan layanan untuk membangun, menguji, dan menerapkan model pembelajaran mesin.
Azure Machine Learning Studio memudahkan kolaborasi antara tim dalam pengembangan model.
3. PyTorch
PyTorch adalah framework open-source yang sering digunakan oleh peneliti dan pengembang untuk membangun model deep learning.
Keunggulannya terletak pada kemudahan penggunaan dan fleksibilitas dalam eksperimen.
4. Anaconda
Anaconda adalah distribusi Python yang memungkinkan pengguna untuk mengelola paket dan lingkungan pengembangan. Tool ini sangat berguna bagi MLE untuk mengatur proyek mereka dengan lebih baik.
5. Scikit-learn
Scikit-learn adalah library Python yang menyediakan berbagai algoritma pembelajaran mesin yang mudah digunakan. Tool ini ideal untuk pengembangan model dasar dan eksplorasi data.
6. IBM Watson
IBM Watson adalah platform AI yang menawarkan berbagai alat dan layanan untuk membangun dan menerapkan model pembelajaran mesin. Platform ini dikenal dengan kemampuan analisis data yang canggih.
Machine Learning Engineer dalam Pengembangan Teknologi AI
Anda sekarang sudah tahu tentang tugas dan tanggung jawab MLE. Mereka tidak hanya mengembangkan model yang dapat menganalisis data, tetapi juga memastikan model tersebut dapat diterapkan dalam kehidupan nyata.
MLE membantu perusahaan meningkatkan efisiensi dan menciptakan pengalaman pengguna yang lebih baik.
Hasil kerja mereka terlihat dalam berbagai aplikasi, seperti sistem rekomendasi di e-commerce dan deteksi penipuan dalam transaksi keuangan.
Model yang dikembangkan oleh MLE memberikan wawasan berharga untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam bisnis.
Jadi, itulah penjelasan lengkap tentang Machine Learning Engineer. Mereka adalah profesional yang bertanggung jawab untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pembelajaran mesin.
Untuk menjadi seorang MLE, Anda harus menguasai keterampilan pemrograman dan statistik. Sebab, lingkup pekerjaannya adalah pengelolaan data dan
Kontribusi Machine Learning Engineer dalam teknologi AI bukan hanya mengubah cara kita berbisnis, tetapi juga membuka jalan untuk inovasi lebih besar di masa depan.
Memahami peran ini sangat penting bagi pemilik bisnis dan pengambil keputusan yang ingin memanfaatkan potensi teknologi.
Jangan khawatir! GeekGarden siap membantu Anda menghadapi tantangan dalam bisnis.
Sebagai perusahaan IT consulting bersertifikat ISO dan PSE dari Kominfo, kami menawarkan layanan dan solusi IT yang terpercaya.
Selain menawarkan layanan dan solusi IT, kami juga menyediakan berbagai macam talent dengan pengalaman yang bervariasi. Jadi, jangan ragu untuk konsultasikan kebutuhan bisnis Anda kepada GeekGarden sekarang juga!
Penulis: Sari Dewi (Content Writer)
Editor: Helmi Maulidina (SEO Specialist)
