Trong vòng 10 năm nữa sẽ không còn những kỹ sư Machine Learning.

Machine learning

TƯƠNG LAI ĐANG BIẾN ĐỔI RẤT NHANH.

LUKE POSEY

[SOURCE]

L: 1800 word
===========

Lưu ý: đây chỉ là một chút quan điểm cá nhân thôi, xin vui lòng chia sẻ ý kiến của bạn để có thể cùng phát triển ngành này theo đúng hướng.

Sớm muộn gì, Machine Learning (học máy) cũng sẽ trở thành một thứ công cụ phổ biến của mọi Kỹ sư phần mềm.

Trong bất kỳ ngành nào, hồi đầu chúng ta đều được phân những vị trí rất cụ thể, dần dà theo thời gian, các vị trí ấy trở nên thật bình thường. Có vẻ đây cũng chỉ là một trường hợp tương tự như vậy thôi.

Cứ thử làm rõ xem nào.

Kỹ sư học máy, như một chức vụ trong công ty, là kết quả của một loạt từ ngữ thời thượng được tung hô trong môi trường doanh nghiệp như AI (trí tuệ nhân tạo) và Data science (khoa học dữ liệu). Những ngày đầu của Học máy, vị trí này là cực kỳ cần thiết. Đối với không ít người, vị trí ấy đã giúp họ được tăng lương kha khá đấy. Thế nhưng, tùy vào người mà bạn hỏi thì, vị trí Kỹ sư học máy lại cần tới nhiều phẩm chất rất khác nhau.

Những người thuần túy sẽ bảo rằng kỹ sư học máy là bất cứ ai lấy mô hình từ phòng thí nghiệm để đưa vào quá trình sản xuất. Họ sẽ đánh giá các hệ thống Học máy, biến những bản cài đặt tham khảo (reference implementation) thành những phần mềm sẵn sàng được đưa vào sử dụng, và nhiều lần họ sẽ chuyển sang việc sử dụng Kỹ thật dữ liệu (data engineering). Ấy là những lập trình viên rất giỏi biết kèm cả những kiến thức nền tảng về mô hình mà mình đang định sử dụng.

Nhưng nghe lại có vẻ giống kỹ sư phần mềm thông thường quá nhỉ.

Hãy cứ hỏi bất cứ ai trong những công ty công nghệ hàng đầu xem với họ, vị trí Kỹ sư học máy tức là sao, bạn có thể sẽ nhận được đến 10 câu trả lời khác nhau với 10 đối tượng khảo sát khác nhau đấy. Chẳng ngạc nhiên chút nào đâu. Đây là một vị trí khá mới mẻ và mấy lão đăng tin về mấy công việc này đều là các quản lý, có khi đến vài chục năm rồi, thường chẳng có chút thời gian (cũng như mong muốn) tìm hiểu hết mọi chuyện.

Dưới đây là một vài yêu cầu công việc từ một số vị trí cần người tại nhiều công ty công nghệ hàng đâu, cứ thử nhìn xem khác nhau đến mức nào nhé:

Cái này ác nè. Bạn có chắc rằng đây không phải một vị trí nghiên cứu không? Tại sao có thể là Kỹ sư học máy được?

• TS Toán, Thống kê, Vận trù học (Operations Research). Có kiến thức về R, SQL, và các kỹ thuật Học máy hiện đại.

Vị trí tiếp nghe ‘mốt’ hơn nè. Lời tuyển dụng tới từ công ty top đầu nên cũng chẳng ngạc nhiên lắm.

• Cử nhân hoặc Thạc sĩ Khoa học Máy tính. 1–5 năm kinh nghiệm làm việc hoặc nghiên cứu trong việc phát triển phần mềm. Hiểu biết về Thị giác máy tính (computer vision), NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên), vv là một lợi thế.

Và rồi cuối cùng thứ ngắm nghĩa một bài về vị trí kỹ sư học máy theo nghĩa truyền thông xem.

• Cử nhân/thạc sĩ Khoa học Máy tính. Kinh nghiệm 3 năm (hoặc hơn) trong việc xây dựng các hệ thống học máy và mã nguồn hiệu suất cao. Kinh nghiệm với Dữ liệu lớn là một điểm cộng.

Nhiều công ty đã đưa ra cách tiếp cận mới hơn và tôi cho rằng phần nhiều các công ty kia cũng sẽ làm theo thôi. Họ sẽ liệt kê ra một vài vị trí kỹ sư phần mềm với yêu cầu quan trọng là phải từng làm việc với Học máy, cộng thêm việc ưu tiên khi có thêm một vài năm kinh nghiệm. Nhà tuyển dụng sẽ khoái những kỹ sư có kinh nghiệm xây dựng và đánh giá hệ thống, dù kinh nghiệm đó có liên quan tới học máy hay công nghệ nào đó không.

Ta cần có vị trí Kỹ sư học máy chừng nào kiến thức về Học máy vẫn còn chưa phổ cập và còn nhiều rào cản trong việc tiếp cận.

Tôi rất tin rằng vị trí kỹ sư học máy sẽ không còn nữa, thay vào đấy, sẽ chỉ còn lại những kỹ sư phần mềm thông thường mà thôi. Dần dà sẽ có một vị trí kỹ sư theo chuẩn, trong đó mỗi kỹ sư sẽ có một bản chỉ dẫn kỹ thuật (spec) hoặc cài đặt tham khảo (reference implementation) từ một ai đó gửi lên, họ sẽ biến nó thành mã nguồn đưa vào sản phẩm rồi đánh giá ứng dụng đó.

Giờ đây, có nhiều vị trí công việc liên quan tới Học máy trong ngành nghề khá kỳ lạ này, nơi chúng tôi phải liên tục đối mặt với các bài toán bằng học máy chưa từng gặp trước đó. Theo đó, trong rất nhiều trường hợp, Kỹ sư học máy vừa là kỹ sư, vừa là người nghiên cứu. Tôi đã gặp khá đủ những kỹ sư học máy từng đảm nhiệm tất cả các vị trí của nghề này rồi. Tôi cũng gặp được những người có bộ kỹ năng hạn hẹp hơn nhưng lại dành nhiều thời gian để đọc những báo cáo nghiên cứu mới và biến nghiên cứu đó thành mã nguồn khả dụng.

Giờ đây, chẳng thể tránh được khi chúng tôi phải quyết định xem thành viên nào trong những nhóm mà mình có sẽ phù hợp với vấn đề cần giải quyết.

Từ cách làm việc này, chúng tôi thường phải thảo luận và ngồi họp khá nhiều dù đó có phải chuyên môn chính của mình hay không. Chúng tôi sẽ đồng ý đi dự mọi cuộc họp… Tôi cho rằng Kỹ sư học máy sẽ đảm nhiệm những bước cuối cùng trong việc tạo dựng một bản cài đặt tham khảo và rồi họ sẽ biến bất kỳ bản cài đặt nào thành mã nguồn sản phẩm.

Không lâu nữa đâu, phần lớn các doanh nghiệp sẽ chỉ cần rất ít công sức nghiên cứu để có thể hoàn thành được dự án của mình. Chỉ những use-case (TN: hiểu nôm na là nghiệp vụ tương tác giữa một vị trí nào đó với hệ thống để đạt được một mục đích) thật đặc biệt cùng những công việc kỹ thuật cực kỳ chuyên sâu mới cần tới những bộ kỹ năng thật đặc biệt. Các kỹ sư sẽ chỉ sử dụng API mà thôi và thế giới sẽ vẫn cứ quay; Học máy sẽ trở thành một món đồ phổ biến trong ‘hộp công cụ’ của mọi kỹ sư. Chúng tôi đang được chứng kiến điều đấy thôi, khi các trường đại học ngày càng có nhiều cơ hội tiếp xúc với Học máy. Cứ thử ghé thăm một lớp Học máy tại đại học mà xem, chật cứng luôn rồi. Gần như mọi sinh viên tốt nghiệp đều sẽ tiếp xúc với ngành này ở một mức nhất định nào đấy.

Ta có thể liên hệ ngược với Blockchain, các Kỹ sư chuyên về Hệ thống phân tán đều từng từng rất hot. Có rất nhiều dự án Blockchain từ lúc sách trắng của Nakamoto ra đời đã cố bỏ sức tạo dựng công nghệ cùng cơ sở hạ tầng nền tảng. Để làm được việc này bạn cần có những kỹ năng kỹ thuật cực tốt, người ta sẽ thường mô tả nó bằng cụm từ Kỹ sư Hệ thống phân tán. Cuối cùng, bạn sẽ được chứng kiến một bước chuyển dịch trong đó mọi thứ đều được trừu tượng hóa, các doanh nghiệp bắt đầu xác nhận các use-case và kỹ sư bình thường giờ cũng có thể tạo ra use-case mới bằng blockchain. Trong AI/ML cũng có những thay đổi tương tự đấy.

Một vài ý kiến trái chiều

• Có thể giai điệu “Một API là quẩy được hết” của Silicon Valley chỉ là lời dối trá và Học máy sẽ luôn luôn đòi hỏi những kiến thức cơ sở cực kỳ chuyên biệt ở mức nào đó. Theo ý kiến của tôi, hiện tượng của HuggingFace trong NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) sẽ xảy ra với mọi ngành khác. Chúng ta sẽ sớm xử lý được phần lớn use-case bằng một API đơn giản.

• “Chỉ là chức danh thôi mà. Kỹ sư Học máy tức là một người có nền kiến thức Toán, Thống Kê tốt hơn so với những người tốt nghiệp ngành khoa học máy tính thông thường.” Hoàn toàn đồng ý. Đó chỉ là một chức danh. Nhưng nếu vị trí đó không còn cần thiết nữa thì, liệu chức đó còn tồn tại nữa không? Nhưng bạn nói đúng rồi đó, chỉ là chức danh thôi.

• “Trong tổ chức của tôi, thì Kỹ sư học máy không hề mang nghĩa như thế”. Vậy hãy cho tôi biết ý nghĩa của vị trí đó đối với tổ chức của bạn để tôi học hỏi thêm nhé. Tôi luôn luôn khảo sát ngành này để hiểu được mọi thứ đang xoay vần thế nào cũng như chúng ta sẽ đi đến đâu. Tôi sẽ rất thích được nghe về tầm nhìn của bạn đấy.

• “Cái chức thôi mà. Ai quan tâm?” Anh nói đúng, nhưng suy nghĩ một chút thì cũng vui mà.

Một trong những câu trả lời tôi thích nhất cho bài viết, do Varii trên Twitter viết:

“Cũng như anh nói, ấy mà một chức danh. Đa phần các nhà tuyển dụng mong rằng anh sẽ có nhiều bộ kỹ năng có thể hoán đổi cho nhau. Tôi có cảm giác rằng cuối cùng thì, vấn đề không phải là ai sẽ bị loại, mà là, ai đủ linh động để liên tục thích ứng trong một ngành thay đổi chóng vánh như thế này”.

Rất nhiều thông tin từ cộng đồng rộng lớn mà tôi đang được học hỏi. Nhưng ý kiến của tôi về một chuyện sẽ chẳng bao giờ thay đổi: nếu bạn đam mê thứ gì đó thì việc một chức danh, một ngành nghề hay xu hướng nào đó thay đổi thế nào cũng chẳng quan trọng nữa, sẽ luôn có chỗ cho bạn theo đuổi đam mê và tạo ra những thứ thật tuyệt vời.

Hãy luôn luôn an yên và sáng tạo nhé!!

0 0 vote
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x