Perubahan Nama Learning Path: Dari Machine Learning Developer Menjadi Machine Learning Engineer

Dalam dunia teknologi yang terus berkembang, terminologi dan peran sering kali mengalami evolusi seiring dengan perubahan kebutuhan industri dan kemajuan ilmu pengetahuan. Salah satu perubahan signifikan yang baru-baru ini diadopsi Dicoding adalah perubahan nama learning path dari Machine Learning Developer menjadi Machine Learning Engineer.

Perubahan ini mencerminkan pergeseran dalam fokus dan keahlian yang dibutuhkan oleh para profesional di bidang ini.

Alasan di Balik Perubahan Nama

Mengutip seorang Director Digital Strategy & Innovation dari WTW, Michiel Klompen, bahwa profesi Machine Learning Engineer adalah pekerjaan yang sangat dicari dan saat ini berada di peringkat kelima yang paling banyak diminati pada tahun 2023.

💻 Mulai Belajar Pemrograman

Belajar pemrograman di Dicoding Academy dan mulai perjalanan Anda sebagai developer profesional.

Daftar Sekarang

Bahkan, dalam tiga tahun ke belakang, posisi Machine Learning Engineer masuk dalam daftar Top 10 Jobs of 2023 versi Indeed. Data ini menunjukkan bahwa permintaan untuk posisi Machine Learning Engineer sangat tinggi dan terus meningkat secara global.

Sayangnya, posisi Machine Learning Engineer di Indonesia belum begitu menjadi profesi yang dituju bagi banyak orang. Dr. Ir. Yaya Heryadi, M.Sc., dosen sekaligus peneliti di program Doctor of Computer Science (DCS) BINUS UNIVERSITY mengungkapkan bahwa Indonesia masih kekurangan SDM yang menguasai machine learning dan bahkan Artificial Intelligence (AI) secara umum. Padahal, perkembangan machine learning dan AI di Indonesia pun sama pesatnya dengan perkembangan di luar negeri. Dikhawatirkan, nantinya pasar machine learning dalam negeri pun akan dikuasai oleh SDM dari luar.

Melihat fenomena ini, Dicoding yakin bahwa posisi Machine Learning Engineer di Indonesia akan semakin dibutuhkan ke depannya. Itulah alasan Dicoding akhirnya mengubah nama learning path kami dari Machine Learning Developer menjadi Machine Learning Engineer.

Tentunya perubahan ini bukan sekadar pergantian nama semata, tetapi mencerminkan juga perubahan yang lebih dalam pada kurikulum dan fokus pembelajaran dari kelas-kelas di learning path ini.

Perbedaan Antara Machine Learning Developer dan Machine Learning Engineer

Untuk memahami perubahan ini, penting untuk membedakan antara peran Machine Learning Developer dan Machine Learning Engineer:

Machine Learning Developer: Berfokus pada pengembangan model machine learning. Tugas utama mereka meliputi pemrograman, pengujian model, dan implementasi algoritma. Mereka lebih cenderung bekerja dengan data dan alat-alat pemrograman untuk membuat model yang dapat digunakan dalam aplikasi tertentu.
Machine Learning Engineer: Selain tugas pengembangan model, mereka juga bertanggung jawab untuk mengintegrasikan model tersebut ke dalam sistem produksi (production). Mereka perlu memahami infrastruktur, deployment, dan skalabilitas. Mereka bekerja di persimpangan antara machine learning dan software engineering, memastikan bahwa model yang dikembangkan dapat diimplementasikan secara efektif dalam lingkungan produksi yang sebenarnya.

Skill yang Dibutuhkan Machine Learning Engineer

Untuk menjadi seorang Machine Learning Engineer, dibutuhkan berbagai skill yang relevan dalam mengembangkan dan memanfaatkan model machine learning.

Sumber: Humans Only: The Rising Demand for Machine Learning Engineers

Mari kita bahas dari sisi keterampilan teknis.

Python
Python menjadi keterampilan utama yang dibutuhkan untuk menjadi seorang Machine Learning Engineer. Python adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan di bidang Machine Learning (ML) dan memungkinkan para Machine Learning Engineer mengimplementasikan berbagai algoritma ML dengan mudah. Pelajari bahasa pemrograman python di kelas Memulai Pemrograman dengan Python.
Algorithm Development
Keterampilan Algorithm Development (Pengembangan Algoritma) membantu Machine Learning Engineer dalam merancang, menganalisis, dan mengoptimalkan algoritma ML untuk mencapai kinerja dan akurasi yang lebih baik. Pelajari algorithm development di kelas Belajar Machine Learning untuk Pemula.
Deep Learning
Framework Deep Learning seperti TensorFlow dan PyTorch menyediakan modul dan alat siap pakai untuk merancang neural network yang kompleks sehingga memudahkan pengembangan dan pelatihan model deep learning. Pelajari Deep Learning, TensorFlow, dan PyTorch di kelas Belajar Pengembangan Machine Learning.

Memiliki keahlian dalam keterampilan teknis ini memungkinkan seorang Machine Learning Engineer berkontribusi dalam membangun model ML yang kuat dan efisien untuk memecahkan masalah demi mempercepat kemajuan.

Ingin mempelajari semua keterampilan di atas, pelajari selengkapnya di learning path Dicoding: Machine Learning Engineer.

Kesimpulan

Perubahan nama learning path dari Machine Learning Developer menjadi Machine Learning Engineer adalah langkah strategis yang mencerminkan perubahan dalam kebutuhan industri dan perkembangan teknologi.

Dengan fokus yang lebih luas dan mendalam pada aspek-aspek yang lebih kritis dari pengembangan dan implementasi machine learning, kurikulum baru ini akan memberikan siswa keterampilan yang lebih relevan dan berdaya saing tinggi di pasar kerja global.

Dicoding berkomitmen untuk terus mendukung siswa dalam mencapai profesi impian mereka dengan menyediakan pembelajaran yang up-to-date dan relevan dengan kebutuhan industri. Kami yakin bahwa perubahan ini akan membawa manfaat besar bagi semua siswa yang mengikuti learning path ini dan membantu mereka untuk menjadi profesional yang sukses di bidang machine learning.

Terima kasih telah menjadi bagian dari perjalanan kami menuju masa depan yang lebih baik dan lebih cerah dalam dunia teknologi. Mari kita sukseskan bersama!