Kỹ sư Hệ thống AI

Kỹ sư Hệ thống AI là gì?

Kỹ sư Hệ thống AI là một vai trò chuyên biệt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào thiết kế, phát triển và duy trì các hệ thống AI. Những kỹ sư này chịu trách nhiệm tích hợp machine learning và công nghệ AI vào các hệ thống hiện có cũng như tạo ra các giải pháp mới dựa trên AI. Họ làm việc tại giao điểm giữa kỹ thuật phần mềm, khoa học dữ liệu và kỹ thuật hệ thống để xây dựng các ứng dụng AI có khả năng mở rộng và đáng tin cậy, đáp ứng nhu cầu của tổ chức.

Đội ngũ FlowHunt có các Kỹ sư Hệ thống AI sẵn sàng hỗ trợ bạn với Tự động hóa AI. Liên hệ với chúng tôi, chúng tôi luôn sẵn sàng giúp bạn!

Trách nhiệm chính

1. Phát triển và Quản lý Mô hình AI:

   • Xây dựng và quản lý các mô hình AI bằng thuật toán machine learning, mạng nơ-ron sâu và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
   • Phát triển và tinh chỉnh các mô hình AI sinh cho nhiều ứng dụng khác nhau và tối ưu hóa chúng về hiệu suất và khả năng mở rộng.
   • Thiết kế và phát triển mô hình, thuật toán AI từ đầu, tích hợp giải pháp AI vào hệ thống kinh doanh hiện có và quản lý luồng dữ liệu, hạ tầng cho việc triển khai AI hiệu quả.

2. MLOps và Quản lý Vòng đời AI:

   • Quản lý vòng đời AI từ phát triển đến triển khai và giám sát.
   • Triển khai các pipeline CI/CD cho mô hình AI.
   • Tự động hóa quá trình huấn luyện lại và quản lý phiên bản mô hình.
   • Viết code, triển khai mô hình vào môi trường sản xuất và liên tục giám sát, cập nhật khi cần.

3. Quản lý Hạ tầng và Dữ liệu:

   • Xây dựng và quản lý hạ tầng phát triển sản phẩm AI, biến đổi dữ liệu và hạ tầng thu nhận dữ liệu.
   • Tự động hóa hạ tầng cho các nhóm khoa học dữ liệu.
   • Đảm bảo chất lượng và độ chính xác của dữ liệu cho mô hình, triển khai mô hình vào sản xuất.

4. AI Đạo đức và Phát triển có Trách nhiệm:

   • Đảm bảo các hệ thống AI được phát triển một cách đạo đức và cân nhắc các thiên lệch có thể xảy ra.
   • Triển khai các yếu tố công bằng, trách nhiệm và minh bạch trong mô hình AI.
   • Thực hiện kiểm tra định kỳ để phát hiện và giảm thiểu thiên lệch.
   • Cập nhật các xu hướng AI mới và đề xuất cải tiến cho hệ thống, quy trình hiện tại.

5. Hợp tác và Giao tiếp:

   • Làm việc chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu, lập trình viên, quản lý dự án và nhà phân tích kinh doanh để đảm bảo sáng kiến AI phù hợp với mục tiêu tổ chức.
   • Có kỹ năng mềm để thiết kế thí nghiệm và phổ biến kiến thức cho đội ngũ phát triển rộng hơn.

Kỹ năng cần có

• Kỹ năng kỹ thuật:

  • Thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python, Java và R.
  • Có kinh nghiệm với các framework AI như TensorFlow và PyTorch.
  • Hiểu vững về thuật toán machine learning, deep learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính.
  • Kỹ năng giải quyết vấn đề tốt và khả năng làm việc nhóm.

• Kỹ năng phi kỹ thuật:

  • Khả năng giao tiếp tốt để truyền đạt mục tiêu, kết quả dự án tới các bên liên quan.
  • Tư duy phản biện, giải quyết vấn đề và kỹ năng hợp tác.
  • Tư duy thử nghiệm như nhà khoa học dữ liệu kết hợp góc nhìn kỹ thuật hệ thống, cần thiết để xây dựng ứng dụng LLM.

Bằng cấp và Chứng chỉ

• Thông thường yêu cầu bằng cử nhân về khoa học máy tính, kỹ thuật hoặc lĩnh vực liên quan.
• Bằng cấp cao hơn về khoa học dữ liệu, toán học hoặc khoa học nhận thức sẽ là lợi thế.
• Các chứng chỉ chuyên môn về AI, machine learning và deep learning giúp phát triển sự nghiệp.

Ví dụ ứng dụng và Trường hợp sử dụng

Kỹ sư Hệ thống AI làm việc ở nhiều lĩnh vực khác nhau, tận dụng AI để chuyển đổi hoạt động và tạo ra năng lực mới. Dưới đây là một số ví dụ thực tế:

1. Y tế:

   • Phát triển công cụ phân tích dự đoán cho chăm sóc bệnh nhân và hệ thống chẩn đoán tự động.
   • Phân tích hình ảnh y khoa, dự đoán tiến triển bệnh và đề xuất phác đồ điều trị.

2. Ô tô:

   • Phát triển hệ thống lái tự động sử dụng machine learning để xử lý dữ liệu cảm biến và đưa ra quyết định điều hướng, an toàn theo thời gian thực.

3. Tài chính:

   • Ứng dụng AI cho giao dịch thuật toán, phân tích khối lượng lớn dữ liệu tài chính để ra quyết định giao dịch tự động.
   • Sử dụng AI phát hiện gian lận, nhận diện giao dịch bất thường qua nhận dạng mẫu.

4. Bán lẻ:

   • Góp phần cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm thông qua phân tích dữ liệu khách hàng dự đoán hành vi mua hàng.
   • Ứng dụng AI vào hệ thống quản lý tồn kho để dự báo nhu cầu và tối ưu hóa lượng hàng.

5. Sản xuất:

   • Kỹ sư hệ thống bảo trì dự đoán để giám sát tình trạng thiết bị qua cảm biến, dự đoán nhu cầu bảo trì và phòng ngừa ngừng máy.

6. Thành phố thông minh:

   • Phát triển giải pháp quản lý giao thông, an ninh công cộng qua hệ thống giám sát và phân phối năng lượng hiệu quả.

7. Nông nghiệp:

   • Theo dõi sức khỏe cây trồng, dự đoán năng suất và tối ưu hóa tài nguyên trong canh tác chính xác.

Vai trò của Kỹ sư Hệ thống AI trong Tự động hóa AI và Chatbot

Kỹ sư Hệ thống AI đóng vai trò then chốt trong tự động hóa AI và phát triển [chatbot]. Họ thiết kế và triển khai các mô hình AI vận hành giao diện hội thoại, cho phép bot hiểu và phản hồi hiệu quả các truy vấn của người dùng. Công việc của họ bao gồm:

• Xây dựng mô hình AI hội thoại:
  Phát triển các mô hình NLP và machine learning giúp chatbot xử lý, hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người.
• Tích hợp AI với hệ thống doanh nghiệp:
  Đảm bảo chatbot truy xuất, xử lý được dữ liệu kinh doanh để cung cấp phản hồi chính xác, phù hợp.
• Cải tiến liên tục:
  Giám sát hiệu suất chatbot và tối ưu thuật toán nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng.

Triển vọng tương lai

Nhu cầu về Kỹ sư Hệ thống AI dự kiến sẽ tăng mạnh khi công nghệ AI tiếp tục phát triển và trở thành một phần không thể thiếu trong hoạt động doanh nghiệp. Vai trò này cũng liên tục được mở rộng cùng sự ra đời của các năng lực AI mới như AI sinh, mở ra nhiều khả năng ứng dụng AI hơn nữa.