Machine Learning Engineer: Definisi, Peran, dan Karirnya

March 13, 2025
2:07 pm

Machine Learning Engineer menjadi salah satu profesi yang paling dicari seiring dengan pesatnya tren dan pola kecerdasan buatan (AI) dalam bidang teknologi. Peran mereka semakin vital dalam menciptakan sistem cerdas yang mampu menganalisis data, memprediksi tren, hingga mengotomatiskan berbagai proses di industri.

Algoritma machine learning telah digunakan oleh berbagai sektor industri. Mulai platform streaming yang merekomendasikan film sesuai selera pengguna hingga sistem keuangan yang mampu mendeteksi transaksi mencurigakan secara real-time. Tidak heran skala perusahaan apapun terus mencari ahli machine learning berbakat untuk mengembangkan produk dan layanan berbasis AI.

Artikel ini akan membahas secara lengkap tentang definisi Machine Learning Engineer, peran mereka dalam dunia teknologi, keterampilan yang dibutuhkan, serta prospek karier di masa depan.

Apa Itu Machine Learning Engineer?

Machine Learning Engineer berfokus pada pengembangan dan penerapan algoritma pembelajaran mesin yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Ruang lingkup pekerjaan mereka mencakup:

Pemrosesan data: Mengumpulkan, membersihkan, dan menyiapkan data agar dapat digunakan dalam model machine learning.
Pengembangan model: Membangun, melatih, dan menyempurnakan model pembelajaran mesin untuk meningkatkan akurasi prediksi.
Implementasi dan optimasi: Mengintegrasikan model ke dalam sistem yang digunakan oleh pengguna akhir serta memastikan kinerja yang optimal.
Pemantauan dan perbaikan: Mengawasi performa model di dunia nyata dan memperbaruinya sesuai dengan kebutuhan.

Banyak orang sering kali menyamakan peran ahli machine learning dengan data scientist, padahal keduanya memiliki fokus, keahlian yang dimiliki, dan output kerjanya.

Fokus utama: Ahli machine learning membangun dan menerapkan model machine learning di sistem produksi. Berbeda dengan data scientist yang menganalisis data untuk menemukan wawasan bisnis.
Keahlian utama: Teknisi machine learning harus mahir pemrograman, optimasi algoritma, dan deployment mode. Sedangkan data scientist perlu ketelitian di statistik, eksplorasi data, dan visualisasi data.
Output kerja: Hasil kerja teknisi machine learning berupa model yang mampu digunakan dalam aplikasi nyata. Untuk data scientist, hasilnya berupa laporan analisis dan insight berbasis data.

Tugas dan Tanggung Jawab Machine Learning Engineer

Lingkup kerja machine learning engineer adalah mengembangkan sistem kecerdasan buatan dengan cara memproses data. Berikut adalah beberapa tanggung jawab utamanya:

Membangun dan menerapkan model machine learning: Salah satu pekerjaan profesi ini adalah mengoptimalkan model pembelajaran mesin agar dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan, seperti analisis data, prediksi tren, atau otomatisasi proses bisnis.
Mengolah dan menganalisis big data: Para ahli menggunakan data dalam jumlah besar untuk menemukan pola dan membuat model prediktif yang dapat membantu pengambilan keputusan yang lebih akurat.
Berkolaborasi dengan lintas divisi: Teknisi akan bersinggungan dengan data scientist untuk memahami pola data. Ada juga kolaborasi bersama software engineer dalam mengintegrasikan model ke dalam aplikasi atau sistem yang digunakan oleh pengguna.
Menyesuaikan Model AI Sesuai Kebutuhan Bisnis: Profesi ini memastikan model yang dikembangkan tidak hanya inovatif secara teknis, tetapi juga relevan dan dapat diterapkan dalam konteks bisnis. Contohnya seperti meningkatkan pengalaman pengguna atau mengoptimalkan strategi pemasaran digital.
Meningkatkan performa model dengan deep learning: Memanfaatkan jaringan saraf tiruan (neural networks) dan teknik deep learning untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi model dalam menangani masalah yang lebih kompleks, seperti pengenalan gambar atau pemrosesan bahasa alami.

Skill yang Dibutuhkan untuk Menjadi Machine Learning Engineer

Anda memerlukan kombinasi kemampuan teknis dan non-teknis agar mampu membangun model AI yang efektif dan beradaptasi dengan perkembangan teknologi yang canggih.

Hard Skill

Pemrograman: Menguasai bahasa seperti Python, R, Java, atau C++ sebagai dasar dalam mengembangkan model machine learning.
Machine Learning & Deep Learning: Memahami konsep fundamental serta teknik neural networks untuk membangun sistem AI yang cerdas.
Framework AI: Mengimplementasikan alat seperti TensorFlow, PyTorch, dan Scikit-learn untuk melatih dan menerapkan model machine learning.
Big Data Processing: Dapat mengolah data dalam skala besar menggunakan SQL, Hadoop, atau Spark agar model dapat bekerja secara optimal.
Matematika dan Statistik: Penguasaan konsep aljabar linear, probabilitas, dan kalkulus untuk memahami cara kerja algoritma machine learning.

Soft Skill

Problem-Solving: Teknisi harus mampu mencari solusi kreatif dalam mengembangkan model AI yang efisien dan akurat.
Komunikasi: Ahli bidang ini harus menjelaskan hasil analisis dan model kepada tim bisnis yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis.
Adaptasi Teknologi: Terus belajar dan mengikuti tren terbaru dalam teknologi AI agar tetap relevan di industri yang terus berkembang.

Contoh Penerapan Machine Learning dalam Produk dan Layanan

E-commerce: Rekomendasi produk berbasis AI seperti di Tokopedia, Shopee, dan Amazon.
Keuangan: Fraud detection dalam transaksi online pada Bank atau Fintech.
Kesehatan: Diagnosa penyakit menggunakan AI. Diterapkan oleh Google DeepMind.
Media & Hiburan: Algoritma personalisasi konten yang sesuai dengan minat pengguna di platform hiburan, seperti Netflix dan Spotify.
Otomotif: Pengembangan mobil otonom berbasis machine learning. Contohnya yaitu diterapkan oleh Tesla dan Waymo

Gaji Machine Learning Engineer di Indonesia

Karir di bidang kecerdasan buatan ini memiliki kisaran gaji yang kompetitif dan menggiurkan.

Entry Level: Rp 8 – 15 juta/bulan.
Mid Level: Rp 15 – 30 juta/bulan.
Senior Level: Lebih dari Rp 30 juta/bulan.

Besaran gaji yang didapat teknisi tergantung pada tingkat pengalaman, ukuran perusahaan, serta kompleksitas proyek yang ditangani. Perusahaan besar atau start up teknologi cenderung menawarkan gaji yang lebih tinggi dibandingkan perusahaan kecil.

Lokasi tempat kerja juga menjadi penentu. Kisaran pendapatan seorang ahli machine learning di Indonesia dan luar negeri tentu berbeda.

Selain itu, keterampilan khusus seperti pemahaman mendalam tentang algoritma machine learning, penguasaan bahasa pemrograman seperti Python atau R, serta pengalaman dengan big data dan alat-alat analitik dapat meningkatkan nilai seorang profesional di bidang ini.

Prospek Karier sebagai Machine Learning Engineer di Indonesia

Penggunaan machine learning semakin masif di industri teknologi berkat evolusi teknologi dan trasnformasi digital. Maka dari itu, banyak perusahaan yang sedang mencari talenta terbaik di bidang ini.

Mulai dari perusahaan teknologi, keuangan dan perbankan, sampai kesehatan sedang menunggu untuk para ahli machine learning. Alhasil, profesi ini memiliki prospek yang cerah.

Jenjang Karir Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineer Junior. Ini posisi yang cocok bagi mereka yang baru melangkah di bidang algoritma AI. Tugas utamanya. meliputi mengolah data, membangun model machine learning sederhana, serta memahami algoritma dasar AI.
Machine Learning Engineer Mid-Level. Seorang profesional dengan pengalaman 2-5 tahun dan bertanggung jawab pada model yang lebih kompleks. Mereka terlibat dalam optimalisasi model, integrasi AI dalam produk, serta pengelolaan infrastruktur data.
Senior Machine Learning Engineer. Bertugas untuk memimpin proyek pengembangan AI dan machine learning skala besar. Bertanggung jawab atas strategi implementasi AI dalam produk atau layanan perusahaan.
AI/ML Architect atau AI Research Scientist. Para ahli ini berfokus pada inovasi dan pengembangan algoritma machine learning yang lebih canggih. Biasanya bekerja di perusahaan teknologi besar atau pusat riset AI.
Chief Data Scientist. Jenjang tertinggi ini berperan strategis dalam pengambilan keputusan terkait adopsi AI dalam bisnis. Mereka juga memimpin tim data dan AI untuk membangun sistem machine learning yang lebih luas dan kompleks.

Cara Menjadi Machine Learning Engineer Profesional

Mulai dengan belajar dasar-dasar machine learning dan AI. Pahami konsep unsupervised learning, supervised learning, serta neural networks untuk membangun pemahaman yang kuat.
Kuasai bahasa pemrograman seperti Python dan R. Dengan begitu, Anda akan lebih mudah mengembangkan model AI dan pengembagan data.
Bangun portofolio untuk menarik perhatian perekrut. Praktik langsung dengan membuat proyek, seperti analisis prediktif atau sistem rekomendasi. Portofolio ini dapat menjadi nilai tambah saat melamar pekerjaan. Bagikan juga di media sosial Anda, ya.
Ikuti bootcamp dan dapatkan sertifikasi. Bootcamp dan kursus mempercepat pembelajaran dan meningkatkan daya saing.

Rekomendasi Bootcamp Data Science di Course-Net

Mari bergabung menuju kesuksesan di bidang data science bersama Course-Net! Inilah alasannya mengapa kamu perlu daftar bootcamp sekarang juga:

Mentor dari praktisi industri machine learning dan data science.
Materi kursus yang selalu update dengan tren terbaru dalam AI dan sub bidangnya.
Hands-on project dan studi kasus nyata dalam industri.
Sertifikasi yang diakui oleh industri.

Bagaimana cara mendaftar bootcamp data science di Course-Net? Anda cukup mengikuti langkah praktis berikut!

Kunjungi situs Course-Net dan pilih program Bootcamp Data Science.
Pilih kelas yang sesuai dengan level pengalaman Anda.
Ikuti bootcamp bersama pengajar yang ahli di bidangnya.
Bergabung dengan komunitas alumni dan dapatkan kesempatan kerja lebih luas.

Kesimpulan

Machine learning engineer adalah profesi yang sangat dibutuhkan di era perkembangan masif sektor digital. Profesi ini menuntut penguasaan keterampilan teknis seperti pemrograman, machine learning, deep learning, dan analisis statistik. Dengan permintaan yang tinggi, gaji di bidang ini pun cukup menjanjikan, ditambah dengan prospek karier yang menjanjikan di berbagai industri.Tunggu apalagi? Raih sukses Anda sekarang di bidang kecerdasan buatan dengan mengikuti bootcamp atau pelatihan khusus seperti di Course-Net!