ในโลกการทำงานสาย Computer Science มี 2 ตำแหน่งที่น่าสนใจและกำลังมาแรงเป็นอย่างมาก ได้แก่ Machine Learning Engineer และ Software Engineer ซึ่งล้วนเป็นตำแหน่งที่มีส่วนสร้างสรรค์นวัตกรรมสุดล้ำที่เราใช้กันอยู่ในชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะเป็นแอปพลิเคชัน เว็บไซต์ หรือโปรแกรมมากมาย ต่างก็มีสองตำแหน่งนี้อยู่เบื้องหลัง
แม้จะมีส่วนที่ดูจะคล้ายกันอยู่บ้าง แต่ 2 ตำแหน่งนี้มีหัวใจสำคัญที่แตกต่างกัน รวมไปถึงใช้ทักษะและความสนใจที่ต่างกัน ซึ่งวันนี้เซอร์ทิสจะขอพาทุกคนไปทำความรู้จักกับทั้งสองตำแหน่ง ว่าทำงานอะไร? แตกต่างกันอย่างไร? และทำงานร่วมกันในส่วนไหนได้บ้าง? เพื่อเป็นทางเลือกและแรงบันดาลใจให้หลาย ๆ คนที่กำลังมองหาเส้นทางสายอาชีพและความเป็นไปได้ใหม่ ๆ ที่เข้ากับตัวเอง และสามารถพาเราเติบโตก้าวทันโลกแห่งอนาคตได้ ถ้าพร้อมแล้ว ไปดูกันเลยครับ
Machine Learning Engineer ทำอะไร?
Machine Learning Engineer เป็นวิศวกรที่มีหน้าที่สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งเป็นเทคโนโลยีเอไอประเภทหนึ่งที่สามารถเรียนรู้ด้วยตนเองจากข้อมูล และประมวลผลลัพธ์ตามที่เราต้องการได้ เช่น เราสามารถให้แมชชีนเลิร์นนิงเรียนรู้ข้อมูลสภาพอากาศที่ผ่านมา และคาดการณ์พยากรณ์อากาศในอีกสามวันข้างหน้าได้ เป็นต้น
หน้าที่หลักของ Machine Learning Engineer คือ การออกแบบและพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงให้ประมวลผลและเรียนรู้ได้อัตโนมัติตามเป้าหมาย โดยเริ่มตั้งแต่ออกแบบโครงร่างการเรียนรู้ของโมเดล การเลือกใช้อัลกอริทึมและ Framework ที่เหมาะสม เทรนโมเดลด้วยข้อมูลที่จัดระเบียบมาเรียบร้อย ทำการทดสอบ วิเคราะห์ผลลัพธ์ หาช่องโหว่ และพัฒนาโมเดลให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมนำไปใช้งานจริง โดยจะนำโมเดลขึ้นระบบไปติดตั้งเป็นส่วนหนึ่งของซอฟต์แวร์หรือแอปพลิเคชันนั่นเอง
ทักษะที่ Machine Learning Engineer ต้องมี
มีพื้นฐานด้านคณิตศาสตร์และสถิติ
มีความรู้เรื่องอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงและ Framework ในการพัฒนาโมเดลต่าง ๆ
มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลและการจัดระเบียบข้อมูล
มีความสามารถในการพัฒนาและนำโมเดลขึ้นระบบ (Deployment) รวมถึงการ Fine-tune โมเดลให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Software Engineer ทำอะไร?
Software Engineer เป็นตำแหน่งวิศวกรที่ทำงานเกี่ยวกับการสร้างซอฟต์แวร์ มีหน้าที่หลักในการสร้างซอฟต์แวร์ให้ออกมาตรงตามเป้าหมายที่วางไว้และใช้งานจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ หน้าที่ของ Software Engineer เริ่มตั้งแต่การออกแบบ พัฒนา และคอยดูแลอัปเดตซอฟต์แวร์ เรียกได้ว่าดูแลตลอดวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ (Software Development Life Cycle, SDLC)
โดยหน้าที่ของ Software Engineer เริ่มตั้งแต่การเก็บข้อมูลทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้าว่าอยากได้ซอฟต์แวร์ที่มีฟีเจอร์อย่างไร วิเคราะห์ความต้องการของลูกค้า ออกแบบโครงสร้างของซอฟต์แวร์ เขียนโค้ดเพื่อให้ซอฟต์แวร์ทำงานได้อย่างที่ต้องการ นำไปติดตั้ง ทดสอบซอฟต์แวร์ และทำการดูแลหลังจากพัฒนาเรียบร้อย คอยพัฒนาอัปเดตซอฟต์แวร์ให้ดีขึ้น รวมถึงแก้ไขบัคต่าง ๆ
Software Engineer จึงต้องมีความเชี่ยวชาญด้านภาษาเขียนโปรแกรม และรู้ว่าจะเลือกใช้ภาษาไหน แพลตฟอร์มไหน โครงสร้างแบบไหน เพื่อให้ซอฟต์แวร์ทำงานได้ตามที่ต้องการ
ทักษะที่ Software Engineer ต้องมี
มีความเชี่ยวชาญในภาษาเขียนโปรแกรม เช่น Java, C++, Python
มีทักษะในการวิเคราะห์และแก้ปัญหา
มีความเข้าใจวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDLC) และการออกแบบระบบ (System Design)
มีความสามารถในการหาและแก้ข้อผิดพลาด (Debugging) และทดสอบระบบ (Testing)
Machine Learning Engineer vs. Software Engineer ต่างกันอย่างไร?
ความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างสองตำแหน่งนี้คือ แต่ละตำแหน่งจะโฟกัสไปที่การสร้างคนละอย่างกัน Machine Learning Engineer โฟกัสไปที่การพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ในขณะที่ Software Engineer จะโฟกัสไปที่การพัฒนาซอฟต์แวร์ เป็นการสร้างสรรค์สิ่งที่ทำงานต่างกัน
โดยหน้าที่ของ Machine Learning Engineer คือการสร้างโมเดล ป้อนข้อมูลเทรนโมเดล และให้โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลเอง และคอยปรับรูปแบบอัลกอริทึม หรือข้อมูลที่เทรน เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ ซึ่งจะต้องมีแนวคิดที่เปิดกว้าง พร้อมทดลองสิ่งใหม่ ๆ ในขณะที่ Software Engineer จะเป็นการเขียนโค้ดพัฒนาซอฟต์แวร์ให้ทำงานได้ตามคำสั่ง จะเป็นแนวคิดการเขียนคำสั่งที่ตรงไปตรงมามากกว่า
ยกตัวอย่างเช่น ในการใช้งานโปรแกรมอีเมลในคอมพิวเตอร์ของเรา หากเราเห็นการแจ้งเตือนขึ้นมาว่าอีเมลที่ส่งมาจากที่อยู่ที่ไม่ได้อยู่ในรายชื่อผู้ติดต่อนี้อาจเป็นสแปม ให้เรากดเลือกเองว่าจะอนุมัติอีเมลนี้หรือไม่ ฟังก์ชันนี้มาจากการทำงานของ Software Engineer ที่เขียนโค้ดสั่งให้โปรแกรมแจ้งเตือนเราเมื่อพบอีเมลจากที่อยู่ที่ไม่รู้จัก แต่ถ้าเราพบว่าอีเมลของเราทำการบล็อกที่อยู่ที่อาจเป็นอีเมลสแปมออกเอง ฟังก์ชันนี้อาจจะมาจากผลงานของ Machine Learning Engineer ที่สอนให้เอไอเรียนรู้อีเมลจำนวนมหาศาลเพื่อทำการป้องกันอีเมลที่เป็นสแปมได้อัตโนมัติ
Machine Learning Engineer และ Software Engineer ทำงานร่วมกันอย่างไร?
ทั้งสองตำแหน่งแม้จะมีความแตกต่างกันอย่างชัดเจน แต่ก็สามารถทำงานร่วมกันเพื่อให้ได้ผลงานที่มีประสิทธิภาพและประสบความสำเร็จได้ โดย Software Engineer จะมีหน้าที่พัฒนาซอฟต์แวร์หรือแอปพลิเคชันหนึ่งขึ้นมา ซึ่งในแอปพลิเคชันนั้นอาจมีโมเดลที่ Machine Learning Engineer พัฒนาขึ้นมาอยู่ร่วมด้วย เพื่อให้โปรแกรมทำงานได้ดี ทำได้แบบเดียวกับมนุษย์ และให้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจมากยิ่งขึ้น
เช่น ในการพัฒนาหุ่นยนต์สักหนึ่งตัว Software Engineer จะเป็นคนสร้างหุ่นยนต์ และเขียนโค้ดคำสั่งบอกหุ่นยนต์ว่าต้องขยับแขนขาเดินอย่างไร ส่วน Machine Learning Engineer จะมีหน้าที่สร้างโมเดลให้เป็นสมองของหุ่นยนต์ สอนหุ่นยนต์ว่าต้องคิดอย่างไร ตีความคำพูดที่มีคนสนทนาด้วยอย่างไร และตอบกลับแบบไหน
การทำงานร่วมกันของสองตำแหน่งนี้และตำแหน่งอื่น ๆ ทำให้ได้ผลลัพธ์เป็นหุ่นยนต์อัจฉริยะที่ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ที่เซอร์ทิส เราเชื่อมั่นในการทำงานร่วมกันระหว่างผู้ที่มีความสามารถที่แตกต่างจากหลากหลายสาขา เพื่อสร้างสรรค์ผลงานที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในทุก ๆ ด้าน เราเชื่อมั่นว่าความร่วมมือและการเรียนรู้ซึ่งกันและกันคือหัวใจสำคัญสู่ความสำเร็จ การพัฒนาโซลูชันเพื่อลูกค้าทุกคนของเราจึงเป็นการร่วมมือกันระหว่างกลุ่มผู้เชี่ยวชาญ รวมไปถึงพนักงานของเราทุกคนก็จะได้เรียนรู้งานทั้งในขอบเขตความเชี่ยวชาญของตนเอง และแลกเปลี่ยนความรู้กับผู้อื่นด้วยการทำงานร่วมกัน พร้อมทั้งเรียนรู้จากลูกค้าจากหลากหลายอุตสาหกรรม ในพื้นที่ที่สนับสนุนการเรียนรู้อย่างไม่สิ้นสุดที่เซอร์ทิส
ดูตำแหน่งที่เปิดรับสมัครได้ที่ https://www.careers.sertiscorp.com/jobs
a
Comments