Artificial Intelligence Engineer
Di tengah gelombang revolusi industri 4.0 dan adopsi Kecerdasan Buatan (AI) yang masif di berbagai sektor, permintaan akan talenta AI Engineer terus meningkat pesat. Lulusan yang berprofesi sebagai AI Engineer adalah para profesional yang memiliki keahlian dalam merancang, mengembangkan, mengimplementasikan, dan memelihara sistem cerdas berbasis AI yang mampu meniru kecerdasan manusia, belajar dari data, dan membuat keputusan.
Mereka adalah jembatan antara riset AI yang kompleks dengan aplikasi praktis yang memberikan nilai tambah nyata bagi bisnis dan masyarakat. Profil lulusan AI Engineer dari universitas kami dirancang untuk menghasilkan individu yang tidak hanya menguasai teori, tetapi juga sangat kompeten dalam praktik, siap berinovasi, dan adaptif terhadap perkembangan teknologi.
Mata Kuliah Peminatan
- Computer Vision
- Machine Learning
- Natural Language Processing
- Business Intelligence
Prospek Karier AI Engineer
- AI Engineer
- Machine Learning Engineer
- AI Researcher
- Computer Vision Engineer
- Natural Language Processing Engineer
- Data Analyst
- Data Scientist
- Business Intelligence Analyst
- AI Consultant
- AI Entrepreneur
Peran dan Tanggung Jawab Utama AI Engineer
Merancang dan Mengembangkan Model AI/Machine Learning
Memilih algoritma yang tepat (seperti regresi, klasifikasi, clustering, neural networks), membangun arsitektur model, dan menyesuaikan parameter untuk mencapai kinerja optimal dalam memecahkan masalah spesifik.
Mengelola dan Memproses Data
Mengumpulkan, membersihkan, mentransformasi, dan mengelola dataset besar yang menjadi "bahan bakar" bagi model AI. Memastikan kualitas dan relevansi data.
Berkoordinasi dan Berkolaborasi
Bekerja sama erat dengan Data Scientist (yang berfokus pada analisis data dan insight), Software Engineer, Product Manager, dan stakeholder non-teknis untuk menerjemahkan kebutuhan bisnis menjadi solusi AI yang efektif.
Melatih dan Mengoptimalkan Model
Melakukan proses pelatihan model AI menggunakan data yang telah diproses, menguji, mengevaluasi, dan mengoptimalkan performa model agar akurat, efisien, dan scalable.
Mengimplementasikan Sistem AI ke Produksi (Deployment)
Mengintegrasikan model AI yang telah dikembangkan ke dalam aplikasi, sistem, atau produk yang sudah ada (misalnya: chatbot, sistem rekomendasi, fitur pengenalan wajah).
Memantau dan Memelihara Sistem AI
Memastikan sistem AI berfungsi dengan baik di lingkungan produksi, melakukan pemantauan kinerja, debugging, dan pembaruan model secara berkala.