AI Engineer Itu Kerja Apa? Karier Teknologi yang Sedang Naik Daun

Pernah menggunakan chatbot untuk mencari informasi, melihat rekomendasi film di aplikasi streaming, atau mencoba aplikasi yang dapat mengenali gambar? Berbagai fitur tersebut dapat memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan.

Di balik penerapan AI, terdapat profesional yang merancang, mengembangkan, mengintegrasikan, dan memelihara sistem berbasis kecerdasan buatan. Salah satu profesi tersebut adalah AI Engineer.

Karier ini menarik bagi mahasiswa Informatika yang menyukai pemrograman, logika, matematika, dan pengembangan teknologi. Namun, AI Engineer bukan sekadar orang yang menggunakan chatbot atau menulis perintah untuk AI. Pekerjaannya mencakup proses teknis untuk membuat sistem AI dapat menyelesaikan masalah nyata secara konsisten, aman, dan terukur.

Lalu, AI Engineer itu kerja apa? Skill apa yang harus dipelajari, apa bedanya dengan Data Scientist, dan bagaimana cara memulai karier ini dari nol?

Apa Itu AI Engineer?

AI Engineer adalah profesional yang mengembangkan dan mengintegrasikan teknologi kecerdasan buatan ke dalam aplikasi atau sistem agar dapat menjalankan tugas tertentu berdasarkan data, model, atau metode AI.

Pekerjaannya dapat meliputi pemilihan model, penyiapan data, integrasi API, pengujian hasil, optimasi performa, hingga penerapan dan pemantauan sistem setelah digunakan.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan ingin membuat chatbot yang dapat menjawab pertanyaan pelanggan berdasarkan informasi produk dan kebijakan perusahaan. AI Engineer dapat merancang alur aplikasi, menghubungkan model AI dengan sumber informasi yang relevan, mengatur cara sistem memproses pertanyaan, serta menguji apakah jawaban yang dihasilkan sesuai dengan sumbernya.

Jika chatbot memberikan jawaban yang keliru, engineer perlu menyelidiki penyebabnya. Masalah tersebut bisa berasal dari informasi yang tidak lengkap, proses pencarian dokumen yang kurang tepat, instruksi sistem yang tidak jelas, atau keterbatasan model yang digunakan.

Contoh lainnya adalah aplikasi yang mengklasifikasikan gambar, sistem rekomendasi produk, deteksi transaksi mencurigakan, dan fitur pencarian dokumen menggunakan bahasa alami.

Menurut IBM, AI developer berfokus pada pembangunan dan integrasi fitur AI ke aplikasi, sedangkan pekerjaan AI engineering dapat mencakup aspek yang lebih luas seperti integrasi sistem, deployment, optimasi, dan pemeliharaan. Batas tanggung jawab antarjabatan dapat berbeda sesuai kebutuhan perusahaan. [1]

Dengan demikian, AI Engineer tidak hanya bertugas membuat AI dapat bekerja, tetapi juga memastikan teknologi tersebut benar-benar berguna dalam konteks penggunaannya.

Apa Saja Tugas AI Engineer?

Tugas AI Engineer bergantung pada jenis produk, teknologi yang digunakan, dan ukuran tim. Berikut beberapa aktivitas yang umum dilakukan.

1. Memahami masalah yang ingin diselesaikan

Sebelum memilih model AI, engineer perlu memahami kebutuhan pengguna dan menentukan apakah AI memang solusi yang tepat.

Misalnya, sebuah toko online ingin memberikan rekomendasi produk kepada pelanggan. Engineer perlu memahami tujuan rekomendasi tersebut, jenis data yang tersedia, kebutuhan privasi, dan bagaimana keberhasilan sistem akan diukur.

Tidak semua masalah memerlukan AI. Jika aturan sederhana sudah cukup menyelesaikan kebutuhan, sistem berbasis aturan mungkin lebih mudah dibuat, diuji, dan dipelihara.

2. Menyiapkan dan memahami data

Sistem AI sangat bergantung pada kualitas data yang digunakan. Data yang tidak relevan, tidak lengkap, atau mengandung kesalahan dapat memengaruhi hasil model.

AI Engineer dapat bekerja sama dengan Data Scientist atau Data Engineer untuk menyiapkan data, memeriksa format, mengintegrasikan sumber informasi, dan memastikan data dapat digunakan sesuai kebutuhan.

Pada aplikasi chatbot berbasis dokumen, misalnya, dokumen perlu disusun, diproses, dan diindeks agar sistem dapat menemukan informasi yang sesuai dengan pertanyaan pengguna.

3. Memilih atau mengintegrasikan model AI

Engineer menentukan pendekatan yang sesuai dengan kebutuhan. Dalam beberapa proyek, tim menggunakan model yang telah tersedia melalui API. Pada proyek lain, tim menggunakan model terbuka atau melatih dan menyesuaikan model berdasarkan data tertentu.

Pemilihan model perlu mempertimbangkan akurasi, biaya, kecepatan respons, kebutuhan komputasi, keamanan, serta ketentuan penggunaan.

AI Engineer tidak selalu harus melatih model dari awal. Mengintegrasikan model yang sudah tersedia secara tepat juga merupakan pekerjaan penting dalam pengembangan aplikasi berbasis AI.

4. Mengembangkan aplikasi berbasis AI

Model AI perlu dihubungkan dengan aplikasi agar dapat digunakan oleh pengguna. Di tahap ini, kemampuan software engineering menjadi sangat penting.

Engineer dapat membangun API, mengembangkan antarmuka, mengelola autentikasi, menghubungkan basis data, dan menyusun alur pemrosesan permintaan.

Sebagai contoh, model klasifikasi gambar perlu diintegrasikan ke aplikasi yang memungkinkan pengguna mengunggah gambar, memprosesnya, menampilkan hasil prediksi, dan menangani kesalahan ketika file tidak sesuai format.

5. Menguji kualitas dan keandalan hasil AI

Sistem AI tidak cukup diuji hanya dengan satu atau dua contoh. Engineer perlu menguji beragam masukan dan menilai apakah hasilnya sesuai dengan tujuan.

Untuk chatbot, pengujian dapat mencakup pertanyaan yang mudah, pertanyaan ambigu, informasi yang tidak tersedia, dan pertanyaan di luar cakupan sistem.

Pada model klasifikasi, pengujian dapat melibatkan data yang belum digunakan saat pelatihan serta pengukuran metrik yang sesuai, seperti precision, recall, atau F1-score.

Pengujian juga perlu memperhatikan potensi bias, kebocoran data, keluaran yang tidak aman, dan kesalahan yang dapat berdampak pada pengguna.

6. Melakukan deployment dan pemantauan

Setelah sistem diuji, AI Engineer membantu menerapkannya ke lingkungan yang dapat digunakan oleh pengguna. Proses ini dapat melibatkan layanan cloud, pengelolaan API, pengaturan akses, dan optimasi penggunaan sumber daya.

Pekerjaan tidak berhenti setelah sistem diluncurkan. Engineer perlu memantau waktu respons, biaya, tingkat kesalahan, serta perubahan kualitas hasil ketika pola penggunaan atau data berubah.

Pada sistem yang digunakan secara luas, pemantauan dan pemeliharaan menjadi bagian penting agar layanan tetap dapat diandalkan.

Contoh Proyek AI Engineer: Membuat Chatbot Informasi Akademik

Bayangkan sebuah kampus ingin membuat chatbot yang membantu mahasiswa menemukan informasi jadwal, prosedur administrasi, dan layanan akademik.

Berikut gambaran proses pengembangannya.

Tahap 1: Menentukan kebutuhan. Tim mengidentifikasi pertanyaan yang paling sering diajukan mahasiswa dan menentukan jenis informasi yang boleh dijawab oleh chatbot.

Tahap 2: Menyiapkan sumber informasi. Dokumen resmi, seperti panduan akademik dan prosedur layanan, diperiksa agar informasi yang digunakan tetap relevan dan konsisten.

Tahap 3: Mengintegrasikan model AI. Model bahasa dihubungkan dengan aplikasi. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah Retrieval-Augmented Generation (RAG), yaitu mengambil informasi relevan dari sumber dokumen untuk membantu model menyusun jawaban.

Tahap 4: Membuat antarmuka dan alur aplikasi. Pengguna mengetik pertanyaan melalui website. Aplikasi memproses permintaan, mencari informasi yang relevan, dan menampilkan jawaban.

Tahap 5: Menguji jawaban. Tim memeriksa apakah jawaban sesuai dengan dokumen, apakah sumbernya dapat ditelusuri, dan apakah chatbot mengakui ketika informasi tidak tersedia.

Tahap 6: Meluncurkan dan memantau sistem. Setelah pengujian, sistem diterapkan dengan pengaturan akses dan perlindungan data yang sesuai. Hasil penggunaan dipantau untuk menemukan kesalahan dan kebutuhan perbaikan.

Contoh ini menunjukkan bahwa membuat chatbot bukan hanya soal menulis prompt. Sistem juga membutuhkan pengembangan aplikasi, pengelolaan dokumen, pengujian, keamanan, dan pemeliharaan.

Untuk informasi akademik yang penting, chatbot sebaiknya mengarahkan pengguna ke sumber resmi dan tidak mengarang jawaban ketika data tidak tersedia.

Skill yang Harus Dipelajari untuk Menjadi AI Engineer

Jika ingin menekuni bidang ini, kamu tidak perlu langsung menguasai semua teknologi AI. Mulailah dari dasar, lalu tingkatkan kemampuan melalui proyek bertahap.

1. Pemrograman

Pemrograman merupakan fondasi untuk membangun aplikasi, mengolah data, dan mengintegrasikan model AI.

Python banyak digunakan dalam ekosistem AI karena memiliki berbagai pustaka untuk pengolahan data dan machine learning. Kamu juga perlu memahami fungsi, struktur data, pengelolaan kesalahan, pemrograman berorientasi objek, dan cara membaca dokumentasi.

Jika sudah memiliki dasar pengembangan web, kemampuan tersebut dapat digunakan untuk membangun antarmuka dan API yang terhubung dengan layanan AI.

2. Matematika dan statistik

Pemahaman matematika membantu menjelaskan bagaimana model AI memproses informasi dan bagaimana kinerjanya dievaluasi.

Materi yang berguna meliputi:

• Aljabar linear, terutama vektor dan matriks.

• Probabilitas dan statistik dasar.

• Fungsi dan konsep kalkulus tertentu.

• Optimasi dan pemahaman dasar tentang fungsi kerugian (loss function).

Kebutuhan kedalaman matematika berbeda-beda. Mengintegrasikan model AI yang sudah tersedia tidak selalu membutuhkan pemahaman sedalam penelitian atau pengembangan arsitektur model baru. Namun, fondasi matematika akan membantu ketika mempelajari machine learning secara lebih mendalam.

3. Machine Learning dan Deep Learning

Machine learning adalah pendekatan yang memungkinkan sistem mempelajari pola dari data. Deep learning merupakan bagian dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf dengan banyak lapisan.

Materi awal yang dapat dipelajari meliputi:

• Supervised dan unsupervised learning.

• Klasifikasi dan regresi.

• Pembagian data latih, validasi, dan pengujian.

• Evaluasi performa model.

• Overfitting dan generalisasi.

• Dasar neural network.

Setelah memahami fondasi tersebut, kamu dapat mempelajari topik lanjutan seperti pemrosesan bahasa alami, computer vision, atau model generatif sesuai minat.

4. Pengolahan data dan SQL

Model AI membutuhkan data yang sesuai dengan tugasnya. Karena itu, AI Engineer perlu memahami cara membaca, membersihkan, memvalidasi, dan mengelola data.

SQL berguna untuk mengambil data dari basis data, sedangkan pustaka seperti pandas dapat membantu mengolah data menggunakan Python.

Pemahaman ini juga memudahkan kerja sama dengan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer.

5. API dan software engineering

AI yang sudah dibuat perlu diintegrasikan ke dalam aplikasi. Untuk itu, engineer perlu memahami API, pengelolaan dependensi, version control, pengujian, dan struktur aplikasi.

Git dan GitHub membantu mengelola perubahan kode serta mendukung kolaborasi. Pengembangan API juga memungkinkan model diakses oleh website atau aplikasi mobile tanpa harus menempatkan seluruh proses AI di perangkat pengguna.

6. Deployment dan cloud computing

Model yang berjalan di laptop belum tentu dapat melayani banyak pengguna secara efisien. Deployment mencakup proses membuat model atau aplikasi tersedia di lingkungan produksi.

Materi yang dapat dipelajari meliputi pengelolaan server, container dasar, konfigurasi lingkungan, pemantauan layanan, dan penggunaan layanan cloud.

Untuk pemula, cukup mulai dari deployment aplikasi sederhana. Teknologi seperti Docker dan platform cloud dapat dipelajari setelah memahami dasar pengembangan aplikasi.

7. Evaluasi, keamanan, dan etika AI

Sistem AI dapat menghasilkan jawaban keliru, memperlihatkan bias, atau memproses informasi yang tidak seharusnya digunakan. Karena itu, engineer perlu memperhatikan kualitas data, perlindungan informasi, hak akses, transparansi keterbatasan model, dan risiko penyalahgunaan.

Jika membangun chatbot, misalnya, jangan memasukkan data pribadi atau dokumen rahasia ke layanan eksternal tanpa izin dan pemahaman yang memadai mengenai kebijakan pemrosesan datanya.

Apa Perbedaan AI Engineer, Data Scientist, dan Software Engineer?

Ketiga profesi ini dapat bekerja sama dalam satu proyek AI, tetapi memiliki fokus utama yang berbeda.

Aspek	AI Engineer	Data Scientist	Software Engineer
Fokus utama	Membangun dan mengintegrasikan sistem berbasis AI	Menganalisis data dan mengembangkan model atau wawasan	Mengembangkan dan memelihara perangkat lunak
Aktivitas umum	Integrasi model, deployment, evaluasi sistem, pemantauan	Eksplorasi data, statistik, eksperimen, pemodelan	Analisis kebutuhan, desain sistem, coding, testing
Contoh hasil kerja	Chatbot berbasis dokumen yang siap digunakan	Model prediksi atau hasil analisis data	Website, aplikasi mobile, atau sistem informasi
Skill penting	Pemrograman, AI/ML, API, deployment	Statistik, pengolahan data, eksperimen, ML	Pemrograman, algoritma, basis data, rekayasa perangkat lunak

Pembagian ini tidak selalu kaku. AI Engineer dapat mengembangkan atau menyesuaikan model, Data Scientist dapat membangun prototipe aplikasi, dan Software Engineer dapat mengintegrasikan layanan AI. Perbedaannya terletak pada fokus pekerjaan dan tanggung jawab yang diberikan.

Tools yang Bisa Dipelajari Calon AI Engineer

Tools yang digunakan bergantung pada jenis proyek. Berikut beberapa contoh yang relevan untuk tahap belajar.

• Python: bahasa pemrograman untuk pengolahan data dan pengembangan AI.

• scikit-learn: pustaka untuk mempelajari machine learning klasik.

• PyTorch atau TensorFlow: framework untuk mengembangkan model deep learning.

• Jupyter Notebook: lingkungan interaktif untuk eksperimen dan eksplorasi data.

• Git dan GitHub: untuk mengelola versi kode dan portofolio.

• FastAPI atau framework API lainnya: untuk menyediakan fungsi model melalui layanan aplikasi.

• Docker: untuk mempelajari pengemasan aplikasi agar lebih mudah dijalankan di lingkungan berbeda.

Kamu tidak perlu mempelajari semua tools sekaligus. Mulailah dengan Python, pengolahan data dasar, dan satu proyek sederhana. Setelah itu, pilih framework sesuai kebutuhan proyek.

Cara Belajar Menjadi AI Engineer dari Nol

Berikut jalur belajar yang dapat digunakan sebagai panduan awal.

1. Kuasai dasar pemrograman. Pelajari Python, fungsi, struktur data, pemecahan masalah, dan pengelolaan kesalahan.

2. Pelajari pengolahan data. Gunakan dataset publik atau data simulasi untuk belajar membaca, membersihkan, dan memahami data.

3. Pahami machine learning dasar. Buat model sederhana untuk klasifikasi atau regresi. Pelajari cara membagi data dan mengevaluasi hasil agar tidak hanya berfokus pada angka akurasi.

4. Pilih satu jenis proyek AI. Contohnya klasifikasi teks, klasifikasi gambar, atau chatbot berbasis dokumen. Fokus pada satu masalah sampai solusi dapat berjalan dengan baik.

5. Integrasikan model ke aplikasi. Buat API atau antarmuka web agar model dapat digunakan oleh orang lain.

6. Uji dan evaluasi. Periksa hasil pada beragam input, dokumentasikan keterbatasan, dan identifikasi kemungkinan kesalahan.

7. Bangun portofolio. Simpan kode, dokumentasi, contoh penggunaan, dan hasil evaluasi. Jelaskan masalah yang diselesaikan, pendekatan yang dipilih, serta alasan pemilihan metode tersebut.

Portofolio yang baik tidak harus berisi model yang sangat kompleks. Proyek sederhana yang dapat dijelaskan, diuji, dan digunakan dengan benar lebih bermanfaat daripada proyek yang hanya menampilkan hasil tanpa evaluasi.

Bagaimana Prospek Karier AI Engineer?

AI digunakan dalam berbagai konteks, mulai dari rekomendasi produk dan pengolahan dokumen hingga otomasi proses bisnis. Penerapannya menciptakan kebutuhan terhadap orang yang memahami pemrograman, data, model AI, dan integrasi sistem.

Sebagai gambaran pasar internasional, U.S. Bureau of Labor Statistics memproyeksikan pekerjaan data scientist di Amerika Serikat tumbuh sebesar 33,5% pada periode 2024 sampai 2034. BLS juga memproyeksikan pertumbuhan untuk sejumlah pekerjaan teknologi terkait. Namun, Data Scientist bukan profesi yang identik dengan AI Engineer, sehingga angka tersebut tidak boleh dianggap sebagai proyeksi khusus untuk jabatan AI Engineer atau pasar kerja Indonesia. [2]

Di Indonesia, peluang aktual bergantung pada industri, pengalaman, kemampuan teknis, dan kebutuhan perusahaan. Untuk memahami persyaratan yang berlaku, periksa lowongan terkait AI Engineer, Machine Learning Engineer, AI Developer, atau Software Engineer dengan spesialisasi AI.

Perlu diingat bahwa profesi ini juga menuntut pembelajaran berkelanjutan. Model dan tools baru terus bermunculan, tetapi prinsip dasar seperti pemrograman, evaluasi, keamanan, dan pemecahan masalah tetap penting.

Apakah Mahasiswa Informatika Bisa Menjadi AI Engineer?

Mahasiswa Informatika memiliki fondasi yang relevan untuk mempelajari AI, terutama melalui pemrograman, algoritma, matematika, basis data, dan pengembangan perangkat lunak.

Pada struktur kurikulum resmi Program Studi S1 Informatika Universitas Alma Ata, terdapat mata kuliah Kecerdasan Buatan pada semester 3, Deep Learning pada semester 4, serta Sistem Pakar dan Pengolahan Bahasa Alami pada semester 6. Kurikulum tersebut juga mencakup mata kuliah seperti Statistika dan Probabilitas, Struktur Data, dan Basis Data yang mendukung fondasi komputasi serta pengolahan data. [3]

Ketersediaan mata kuliah tersebut dapat menjadi landasan untuk mengenal bidang AI. Namun, untuk membangun kompetensi AI Engineer, mahasiswa tetap perlu memperdalam praktik pemrograman, evaluasi model, integrasi aplikasi, dan deployment melalui proyek.

Jika kamu tertarik menekuni bidang ini, kenali lebih lanjut Program Studi Informatika Universitas Alma Ata dan pelajari struktur kurikulumnya.

Kesimpulan

AI Engineer adalah profesional yang membantu mengubah teknologi kecerdasan buatan menjadi sistem atau aplikasi yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah nyata. Pekerjaannya mencakup pemrograman, pengolahan data, integrasi model, pengujian, deployment, dan pemantauan.

Untuk memulai, kuasai dasar pemrograman, statistik, dan pengolahan data. Setelah itu, pelajari machine learning, pilih proyek yang sesuai dengan minat, lalu bangun aplikasi sederhana yang dapat diuji dan dievaluasi.

Bagi kamu yang menyukai Informatika dan tertarik mengembangkan teknologi cerdas, AI Engineer bisa menjadi salah satu jalur karier yang layak dieksplorasi. Mulailah dari fondasi yang kuat dan proyek yang realistis, bukan sekadar mengikuti tren AI.

Sumber Referensi

IBM. What Is an AI Developer? https://www.ibm.com/think/topics/ai-developer

U.S. Bureau of Labor Statistics. Artificial Intelligence, Information Technology, and Employment, 2024–34. https://www.bls.gov/opub/ted/2026/artificial-intelligence-information-technology-and-employment-2024-34.htm

Program Studi Informatika Universitas Alma Ata. Struktur Kurikulum. https://informatika.almaata.ac.id/s1-informatika/struktur-kurikulum/

Google Cloud. Predefined Roles for Job Functions: ML Engineer. https://docs.cloud.google.com/iam/docs/job-functions/roles-for-job-functions