Ảnh: The Drum
Coursera là nền tảng học tập online hàng đầu cho giáo dục đại học, thành lập bởi hai giáo sư khoa học máy tính của Đại học Standford, Mỹ. Mới đây, trang tin của nền tảng này tổng hợp một số ngành nghề được trả lương tốt trong thời đại bùng nổ AI mà bạn có thể cân nhắc theo đuổi.
1. Kỹ sư trí tuệ nhân tạo (AI)
Kỹ sư AI là những chuyên gia sử dụng AI và các kỹ thuật học máy để phát triển các ứng dụng và hệ thống giúp các tổ chức trở nên hiệu quả hơn. Kỹ thuật AI tập trung vào việc phát triển các công cụ, hệ thống và quy trình cho phép AI được áp dụng vào các vấn đề trong thế giới thực. Các thuật toán được đào tạo bằng dữ liệu, giúp chúng học và hoạt động tốt hơn. Kỹ sư AI có thể giúp cắt giảm chi phí, tăng năng suất và lợi nhuận, đồng thời đưa ra các khuyến nghị kinh doanh.
Mức lương trung bình (tham khảo tại Mỹ): 113.000 USD
2. Kỹ sư học máy
Họ là những chuyên gia nghiên cứu, xây dựng và thiết kế AI. Họ duy trì và cải thiện các hệ thống AI hiện có. Một kỹ sư học máy thường đóng vai trò là người liên lạc với các thành viên khác trong nhóm khoa học dữ liệu để phát triển các mô hình xây dựng những hệ thống AI. Họ chạy các thí nghiệm và kiểm tra, thực hiện phân tích thống kê và phát triển các hệ thống học máy.
Mức lương trung bình (tham khảo tại Mỹ): 123.000 USD
3. Kỹ sư dữ liệu
Họ xây dựng các hệ thống thu thập, quản lý và chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích để các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh và các chuyên gia dữ liệu khác diễn giải. Họ làm cho dữ liệu có thể truy cập được, để các tổ chức có thể sử dụng chúng để đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất của họ. Kỹ thuật dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn với các ứng dụng trong hầu hết mọi ngành.
Mức lương trung bình (tham khảo tại Mỹ): 104.000 USD
4. Kỹ sư robot
Họ phát triển các ứng dụng robot cho nhiều ngành công nghiệp, bao gồm ôtô, sản xuất, quốc phòng và y học. Một kỹ sư robot thiết kế các sản phẩm mới hoặc lắp ráp các nguyên mẫu để thử nghiệm. Một số có thể làm việc tại chỗ tại một nhà máy sản xuất để giám sát robot khi chúng đang được sản xuất, trong khi những người khác theo dõi hiệu suất của chúng trong thế giới thực. Kỹ thuật robot kết hợp các yếu tố của kỹ sư cơ khí và điện với khoa học máy tính.
Mức lương trung bình (tham khảo tại Mỹ): 99.000 USD
5. Kỹ sư phần mềm
Họ đôi khi được gọi là nhà phát triển, tạo ra phần mềm cho máy tính và ứng dụng. Họ sử dụng ngôn ngữ lập trình, nền tảng và kiến trúc để phát triển mọi thứ từ trò chơi máy tính đến hệ thống điều khiển mạng. Một kỹ sư phần mềm cũng có thể kiểm tra, cải thiện và bảo trì phần mềm do các kỹ sư khác xây dựng. Nếu bạn là người có tư duy phân tích thích giải quyết vấn đề và cải thiện hệ thống kỹ thuật số, bạn có thể thấy nghề nghiệp này rất bổ ích.
Mức lương trung bình (tham khảo tại Mỹ): 119.000 USD
6. Nhà khoa học dữ liệu
Các nhà khoa học dữ liệu xác định những câu hỏi mà một tổ chức hoặc nhóm nên hỏi và giúp họ tìm ra cách trả lời những câu hỏi đó bằng dữ liệu. Họ thường phát triển các mô hình dự đoán được sử dụng để lý thuyết hóa và dự báo các mô hình, kết quả. Một nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng các kỹ thuật học máy để cải thiện chất lượng dữ liệu hoặc sản phẩm cung cấp.
Mức lương trung bình (tham khảo tại Mỹ): 127.000 USD
Làm thế nào để có được việc làm trong lĩnh vực AI?
Nhiều công việc trong lĩnh vực AI yêu cầu bằng cử nhân trở lên. Với một số vị trí đầu vào, bạn có thể chỉ cần bằng liên kết hoặc các kỹ năng và kinh nghiệm làm việc tương đương. Thông thường, các chuyên gia AI có bằng đại học về khoa học máy tính, toán học hoặc lĩnh vực liên quan.
Nếu bạn đã có bằng đại học trong lĩnh vực liên quan đến AI, hãy cân nhắc đăng ký các khóa học để tiếp thu các kỹ năng kỹ thuật. Ngay cả khi không có bằng cấp, các chứng chỉ chứng minh với các nhà tuyển dụng tiềm năng rằng bạn nghiêm túc với mục tiêu nghề nghiệp và đầu tư vào các kỹ năng.
Khi bạn cảm thấy tự tin với trình độ đào tạo của mình, hãy bắt đầu nghiên cứu và nộp đơn xin việc. Nhiều công việc AI nêu rõ cấp độ đầu vào trong mô tả công việc.
Nếu gặp khó khăn trong việc tìm kiếm việc làm, hãy thử nộp đơn xin thực tập hoặc bắt đầu một dự án tự do hoặc hackathon để nâng cao kỹ năng. Bạn sẽ nhận được phản hồi về công việc của mình và phát triển các mối quan hệ có thể có lợi trong tương lai.
Hằng Trần (Theo Coursera)
