Data Scientist vs AI Engineer: Tugas dan Portofolio
Nama jabatan berbeda antarperusahaan. Bandingkan masalah, hasil kerja, dan keterampilan yang dinilai agar rencana belajar sesuai tujuanmu. Panduan ini tidak menjanjikan gaji atau pekerjaan tertentu.
Bandingkan hasil kerja
Data scientist sering berfokus pada pertanyaan, eksperimen, analisis, dan pemodelan. AI engineer dapat lebih menekankan integrasi model, layanan inferensi, dan operasi aplikasi. Batasnya tidak mutlak. Baca kata kerja serta hasil yang diminta dalam deskripsi pekerjaan, bukan hanya judul jabatan.
Bangun dasar bersama
Python, pengolahan data, evaluasi model, dan komunikasi teknis berguna untuk kedua arah. Kerjakan satu dataset secara lengkap sebelum berpindah alat. Kemampuan menjelaskan kelemahan data dan alasan memilih metrik lebih mudah dibuktikan daripada daftar panjang library tanpa contoh penggunaan yang bisa diperiksa.
Bedakan fokus portofolio
Untuk analisis, tunjukkan pertanyaan, metode, bukti, dan keputusan. Untuk engineering, sertakan kontrak input-output, pengujian, packaging, dan pemantauan. Satu proyek dapat mendukung keduanya bila dokumentasinya jelas. Hindari menyebut prototipe notebook sebagai layanan produksi bila belum diuji dalam alur aplikasi.
Petakan kesenjangan
Saat akan melamar, kumpulkan lowongan relevan dan tandai kebutuhan yang berulang. Pisahkan keterampilan yang sudah terbukti lewat proyek dari yang baru pernah dibaca. Prioritaskan kesenjangan inti. Kompensasi serta persyaratan perlu diperiksa pada lowongan terbaru karena berbeda menurut lokasi, perusahaan, dan pengalaman.
Tugas Praktik
Buat dua README dari proyek yang sama: satu untuk keputusan analitis, satu untuk layanan prediksi. Jelaskan bukti yang ditonjolkan masing-masing.
Periksa Hasilmu
- Tugas dibedakan dari judul
- Keterampilan punya bukti
- Prototipe diberi konteks
- Lowongan diperiksa saat melamar