Bạn là data engineer, data analyst, machine learning engineer, AI engineer hay data scientist?

Nếu lướt qua các website, diễn đàn, … tuyển dụng chúng ta sẽ thấy nhu cầu tuyển dụng các vị trí trên đang tăng một cách đột biến thậm chí sẽ là ưu tiên hàng đầu của các doanh nghiệp trong thập kỷ tới, vậy điểm giống và khác nhau giữa các công việc trên là gì ? liệu rằng ứng viên đã hiểu rõ được vị trí công việc mong muốn của họ ? Hay chính nhà tuyển dụng đã hiểu rõ vị trí họ cần tuyển là gì, hi vọng rằng một số thông tin sau đây sẽ giúp mọi người hiểu hơn về những công việc này.

Data engineer
Data engineer sẽ chịu trách nhiệm chính trong việc cấu trúc, quản lý databases, warehouse và thu thập, làm sạch dữ liệu, tạo điều kiện để các AI engineer, data scientist … lấy dữ liệu cần thiết cho từng dự án khác nhau, một data engineer sẽ phải có hiểu biết sâu về databases, structure, datawarehouse, sql, cloud services, … à và cả lập trình nữa nhé :yum:

Data analyst
Công việc chính của data analyst là đưa ra các báo cáo về tình hình kinh doanh của doanh nghiệp, thăm dò khách hàng, … mục tiêu là thu thập nhiều nhất có thể các insights từ nguồn dữ liệu. Để làm được điều đó, một data analyst cần có những kỹ năng về phân tích dữ liệu, phán đoán, bên cạnh đó là kỹ năng về toán, xác suất thống kê, data visualization, …

Machine learning engineer
Đây là công việc hơi mang nặng tính lý thuyết, thuật toán, là công việc đi từ toán học để nghiên cứu các thuật toán làm sao để máy tính học được kiến thức từ dữ liệu có sẵn, phù hợp cho các bạn muốn trở thành researcher. Machine learning engineer sẽ yêu cầu kỹ năng sâu về toán, giải thuật, nghiên cứu … và không phải ưu tiên tuyển dụng của các doanh nghiệp làm sản phẩm. Thỉnh thoảng có một vài công ty để tiều đề tuyển dụng như “tuyển dụng machine learning engineer về giải quyết các vấn đề về business” :stuck_out_tongue_winking_eye: nghe hơi kỳ :yum:

AI engineer
Theo Wikipedia, AI được định nghĩa là trí thông minh nhân tạo được tạo nên mới hai nhiệm vụ chính là học tập và đưa ra quyết định để giải quyết vấn đề, về cơ bản, AI engineer và machine learning engineer có nhiệm vụ và yêu cầu khá giống nhau, tuy nhiên machine learning nặng hơn về lý thuyết, nghiên cứu trong khi săn phẩm của AI engineer bao hàm cả phát triển tính năng thay thế con người đưa ra quyết định, tiếp nhận thông tin từ môi trường xung quanh và đưa ra phản hồi, vì vậy nên ngoài yêu cầu về kỹ năng nghiên cứu thuật toán thì khả năng lập trình, tối ưu code, … cũng rất được chú trọng với một AI engineer.

Data scientist
Như đã đề cập trong bài viết trước, data science là sự kết hợp của data analysis và computer science, cũng vì vậy mà một người muốn trở thành data scientist cần có hiểu biết toàn diện về cả business lẫn computer science, cũng có thể hiểu là sự kết hợp của data analyst và AI engineer. Data scientist là đích đến của những người làm data nói chung và hưá hẹn sẽ là công việc hấp dẫn trong thế kỷ 21. (https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century)

Hi vọng bài viết này giúp mọi người phần nào định hình được vai trò, nhiệm vụ và yêu cầu từng công việc cũng như giúp ích phần nào cho chiến lược tuyển dụng của công ty trong thời gian sắp tới.

Julian.

Như em và @anon67481427 hiện giờ là role gì? Có chuẩn là AI Engineer ko :smiley:

Em thì đang là AI engineer, target tương lai gần là trở thành data scientist ạ :smiley:

Haha, chỉ nhớ cái tên “the sexiest job in 21st century” Có dự kiến bài sau viết về gì không? MageX cho series bài của team AI lên insights.magestore.com nhé :wink: @anon57695697