วิจัยและพัฒนา ทำการทดลองและวิจัยเพื่อหาวิธีการใหม่ๆ ในการใช้ AI แก้ปัญหา
ให้คำแนะนำเกี่ยวกับการนำ AI ไปพัฒนาต่อยอดหรือประยุกต์ใช้ในด้านอื่นๆ
📊 ขั้นตอนการทำงาน
ทำความเข้าใจปัญหาและเป้าหมาย วิศวกร AI จะทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เช่น ผู้จัดการผลิตภัณฑ์, ทีมธุรกิจ เพื่อทำความเข้าใจความต้องการทางธุรกิจ ปัญหาที่ต้องการแก้ไข และผลลัพธ์ที่คาดหวังจากการนำ AI มาใช้
กำหนดเป้าหมาย AI ที่ชัดเจน แปลงความต้องการทางธุรกิจให้เป็นเป้าหมายที่วัดผลได้สำหรับ AI เช่น “ต้องการลดเวลาในการตอบลูกค้าลง 20%” หรือ “ต้องการเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับสินค้าชำรุดเป็น 95%”
ประเมินความเป็นไปได้ วิเคราะห์ว่าปัญหาดังกล่าวสามารถแก้ไขได้ด้วย AI หรือไม่ มีข้อมูลเพียงพอหรือไม่ และมีความเป็นไปได้ทางเทคนิคและทรัพยากรมากน้อยแค่ไหน
รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ดึงข้อมูลที่จำเป็นจากแหล่งต่าง ๆ จากฐานข้อมูล, จากไฟล์ต่าง ๆ ,ข้อมูล Log จาก Web Server อย่างข้อมูลการเข้าชมเว็บไซต์, IP Address เป็นต้น แล้วนำมาวิเคราะห์ทำความเข้าใจเบื้องต้นด้วย Data Visualization และสถิติ
เลือกอัลกอริทึม/โมเดล AI พิจารณาจากลักษณะของปัญหาและประเภทของข้อมูล เช่น การจำแนกประเภท, การจัดกลุ่ม, การประมวลผลภาพ, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ เพื่อเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม เช่น Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine, Neural Networks
Junior AI Engineer เริ่มต้นจากการทำงานภายใต้การดูแล, เน้นการเรียนรู้พื้นฐาน, การเตรียมข้อมูล, การทดลองโมเดล
Mid-Level AI Engineer มีประสบการณ์มากขึ้น, สามารถจัดการโปรเจกต์ขนาดเล็กได้เอง, มีส่วนร่วมในการออกแบบ Solution, ปรับแต่งโมเดลที่ซับซ้อนขึ้น
Senior AI Engineer เชี่ยวชาญในหลายด้าน, สามารถนำโปรเจกต์ขนาดใหญ่ได้, Mentor น้องใหม่, ออกแบบและวางโครงสร้างระบบ AI ที่ซับซ้อน, มีบทบาทในการตัดสินใจด้านเทคนิค
Lead AI Engineer / AI Architect รับผิดชอบภาพรวมทางเทคนิคของทีม AI, ออกแบบสถาปัตยกรรม AI ขององค์กร, กำหนดทิศทางเทคโนโลยี
Principal AI Engineer / Head of AIบทบาทเชิงกลยุทธ์, ดูแลทีม AI ขนาดใหญ่, กำหนดวิสัยทัศน์และนโยบายด้าน AI ขององค์กร
ผู้ประกอบการ / AI Consultant ใช้ความรู้ความสามารถเพื่อสร้างธุรกิจของตนเอง หรือให้คำปรึกษาแก่บริษัทต่างๆ
ต่อยอดในสายงานอื่น ๆ เช่น Machine Learning Engineer, Deep Learning Engineer, MLOps Engineer, Computer Vision Engineer, Natural Language Processing (NLP) Engineer, Data Scientist, AI Architect, AI Researcher ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความลึกและความซับซ้อนของสาขาอาชีพนี้
ความต้องการบุคลากรสูง AI เป็นเทคโนโลยีที่กำลังขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงในทุกอุตสาหกรรม ทำให้องค์กรจำนวนมากต้องการบุคลากรที่มีความรู้ความสามารถในการพัฒนาและนำ AI ไปใช้จริง
การขยายตัวในทุกอุตสาหกรรม AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในบริษัทเทคโนโลยีเท่านั้น แต่กระจายตัวไปในภาคส่วนต่างๆ ทั้งการเงิน, การแพทย์, อีคอมเมิร์ซ, การผลิต, ยานยนต์, โทรคมนาคม, และภาครัฐ ซึ่งแต่ละอุตสาหกรรมก็มีโจทย์และความต้องการ AI ที่แตกต่างกัน ทำให้มีโอกาสในการทำงานที่หลากหลาย
ส่งผลกระทบเชิงบวกสำคัญ การทำงานด้าน AI เปิดโอกาสให้คุณได้สร้างผลกระทบเชิงบวกต่อโลกจริง เช่น พัฒนาระบบ AI ช่วยวินิจฉัยโรค, ระบบจัดการภัยพิบัติ, หรือระบบการศึกษาที่เข้าถึงได้มากขึ้น
