Buat programmer yang ingin naik level, perbedaan peran data scientist dan AI engineer bisa jadi jalur karier yang layak dipertimbangkan.
Pengalaman membangun proyek kecil dari awal sampai selesai — misalnya model klasifikasi gambar sederhana — biasanya jauh lebih berharga di mata perekrut dibanding sekadar sertifikat.
Framework seperti TensorFlow atau PyTorch sering jadi pintu masuk, meskipun keduanya butuh waktu untuk dikuasai karena konsep di baliknya cukup berbeda dari pemrograman web biasa.
Yang tidak kalah penting, kemampuan menjelaskan hasil kerja model AI ke tim non-teknis juga jadi nilai tambah, karena banyak proyek AI melibatkan kolaborasi lintas divisi.
Selain teori, praktik langsung mengolah dataset nyata jauh lebih membantu dibanding hanya membaca konsep. Banyak yang mulai dari dataset publik yang tersedia gratis untuk latihan.
Jalan menuju perbedaan peran data scientist dan AI engineer memang tidak instan, tapi konsisten belajar sedikit demi sedikit akan terasa hasilnya dalam beberapa bulan ke depan.
