AI Engineer: Peran, Tanggung Jawab, dan Kebutuhan Industri Saat Ini

Pemanfaatan kecerdasan buatan dalam perusahaan tidak lepas dari peran teknis yang memastikan sistem dapat berjalan stabil dan digunakan secara nyata. Di balik model prediksi, automasi proses, dan analisis data berskala besar, terdapat AI Engineer yang bertanggung jawab menghubungkan teknologi dengan kebutuhan operasional.

AI Engineer tidak hanya membuat model, tetapi memastikan seluruh sistem dapat digunakan, dipelihara, dan dikembangkan sesuai kebutuhan bisnis.

Baca juga: Apa Itu Transformasi Digital dan Peranannya Bagi Bisnis

Apa Tugas AI Engineer dalam Pekerjaan Sehari hari

AI Engineer merupakan peran teknis yang bertanggung jawab memastikan sistem kecerdasan buatan dapat digunakan secara nyata dalam lingkungan kerja. 

Dalam praktiknya, AI Engineer terlibat sejak tahap perencanaan hingga sistem berjalan di lingkungan produksi. Peran ini menuntut kerja sama erat dengan berbagai tim agar solusi yang dikembangkan benar benar relevan.

Beberapa tugas utama yang umum dijalankan meliputi:

• Mengembangkan model machine learning atau deep learning sesuai kebutuhan penggunaan.
• Menyiapkan alur data agar siap digunakan oleh sistem dan aplikasi.
• Mengubah model menjadi layanan yang dapat diakses oleh sistem lain.
• Memantau kinerja model dan melakukan pembaruan bila diperlukan.

Fokus utama AI Engineer bukan pada eksperimen, melainkan pada sistem yang dapat digunakan secara konsisten.

Baca juga: Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning Beserta Contoh Kasus

Keahlian Dasar yang Harus Dimiliki AI Engineer

Keahlian dasar AI Engineer umumnya terbentuk dari kombinasi pembelajaran teknis dan pengalaman mengerjakan proyek langsung. Fokus utamanya adalah memastikan solusi AI dapat berjalan sesuai kebutuhan operasional, bukan sekadar menghasilkan model dengan akurasi tinggi.

Beberapa keahlian yang menjadi fondasi peran ini antara lain:

• Kemampuan pemrograman, terutama menggunakan Python, untuk mengembangkan model dan mengintegrasikannya ke dalam sistem.
• Pemahaman machine learning dan deep learning agar dapat memilih pendekatan yang tepat sesuai konteks permasalahan.
• Pengelolaan data menggunakan SQL atau sistem berskala besar untuk memastikan data siap digunakan secara konsisten.
• Pengalaman menggunakan layanan cloud untuk menjalankan, mengelola, dan menskalakan sistem AI di lingkungan produksi.

Selain keahlian teknis, AI Engineer juga perlu memiliki pola pikir terstruktur dan kemampuan menyelesaikan masalah. Kedua hal ini menjadi krusial ketika sistem menghadapi kendala teknis atau perubahan kebutuhan bisnis.

Baca juga: Apa Itu Upskilling dan Reskilling? Panduan Lengkap

Peluang Karir AI Engineer di Industri

Kebutuhan terhadap AI Engineer terus meningkat seiring semakin luasnya penggunaan kecerdasan buatan di berbagai sektor. World Economic Forum mencatat bahwa pekerjaan berbasis AI dan data termasuk yang pertumbuhannya paling cepat secara global.

Banyak AI Engineer memulai karier dari latar belakang teknologi atau teknik. Namun dalam praktik profesional, pengalaman proyek dan portofolio sering kali lebih diperhitungkan dibanding latar pendidikan formal.

Dengan pengalaman yang cukup, AI Engineer dapat berkembang ke peran teknis yang lebih strategis dalam organisasi.

Tantangan AI Engineer Saat Sistem Digunakan Secara Luas

Tantangan terbesar AI Engineer justru muncul ketika sistem AI sudah digunakan secara luas. Pada tahap ini, pekerjaan tidak lagi berfokus pada pengembangan, tetapi pada pemeliharaan kualitas dan keandalan sistem.

AI Engineer harus memastikan bahwa model tetap relevan meskipun data, perilaku pengguna, dan kebutuhan bisnis terus berubah. Kesalahan kecil dalam pengelolaan sistem dapat berdampak langsung pada operasional dan pengambilan keputusan.

Dalam praktiknya, tantangan yang sering dihadapi meliputi:

• Pengelolaan pembaruan dan versi model agar perubahan tidak mengganggu sistem yang sudah berjalan.
• Integrasi large language model ke dalam aplikasi kerja dengan tetap menjaga performa dan keamanan.
• Evaluasi akurasi dan efisiensi model secara berkala, termasuk mendeteksi penurunan performa atau potensi bias.
• Koordinasi dengan tim DevOps Engineer untuk memastikan sistem AI selaras dengan proses pengembangan dan rilis produk.

Tahap ini menuntut ketelitian tinggi, karena stabilitas sistem AI berpengaruh langsung pada kepercayaan pengguna dan keberlangsungan bisnis.

Bidang Spesialisasi yang Banyak Ditekuni AI Engineer

Seiring bertambahnya pengalaman, banyak AI Engineer memilih untuk mendalami bidang tertentu agar kontribusinya lebih fokus dan berdampak. Spesialisasi biasanya dipengaruhi oleh jenis sistem yang dikembangkan dan kebutuhan industri tempat mereka bekerja.

Beberapa bidang yang umum ditekuni antara lain:

• Pengolahan bahasa untuk membangun sistem pencarian, analisis dokumen, dan aplikasi berbasis teks.
• Analisis gambar untuk kebutuhan visual seperti inspeksi kualitas atau pengolahan citra.
• Pengembangan sistem rekomendasi dan deteksi anomali yang digunakan dalam skala besar.
• Pemanfaatan vector database untuk mendukung aplikasi berbasis konteks dan pencarian semantik.

Dalam setiap spesialisasi tersebut, kemampuan menjelaskan solusi teknis kepada pihak non teknis tetap menjadi bagian penting dari peran AI Engineer. Komunikasi yang baik membantu memastikan solusi yang dibangun benar benar selaras dengan kebutuhan organisasi.

Baca juga: Automation Engineer: Role Wajib di Perusahaan Digital Saat Ini

Bagaimana BINAR Mempersiapkan AI Engineer Siap Kerja

BINAR Tech Talent Solutions merancang program pengembangan AI Engineer dengan pendekatan yang menekankan praktik langsung dan kesiapan kerja. Program ini tidak berhenti pada pemahaman konsep, tetapi mendorong peserta memahami penerapan AI di lingkungan profesional.

Pendekatan yang diterapkan meliputi:

• Pembelajaran berbasis proyek yang mencerminkan kebutuhan industri.
• Penerapan praktik cloud dan container untuk sistem produksi.
• Penggunaan data yang relevan dengan kebutuhan pasar Indonesia.
• Pendampingan dalam membangun portofolio profesional.

Pendekatan ini membantu peserta memahami bagaimana AI benar benar digunakan dalam pekerjaan.

Kesimpulan

AI Engineer memiliki peran penting dalam memastikan kecerdasan buatan dapat digunakan secara nyata dan berkelanjutan. Dengan keahlian teknis dan pemahaman konteks bisnis, peran ini menjadi bagian penting dalam pengembangan teknologi perusahaan.

Bagi perusahaan, memahami peran AI Engineer membantu pengambilan keputusan teknologi yang lebih tepat. Bagi individu, jalur ini menawarkan peluang pengembangan keahlian dan kontribusi nyata di dunia kerja.

‍