Bogor – Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) dan machine learning (ML) terus memperluas peluang karier di sektor teknologi digital. Dua peran yang sering dibicarakan saat ini adalah Machine Learning Engineer dan AI Engineer. Meskipun istilahnya terdengar mirip, keduanya memiliki fokus tugas, tanggung jawab, serta kompetensi yang berbeda. Artikel ini menjelaskan perbedaan keduanya secara faktual, objektif, dan berdasarkan referensi terbaru (2025) yang relevan.
Fokus Utama: AI Engineer dan Machine Learning Engineer
Peran AI Engineer dan Machine Learning Engineer saat ini menjadi bagian penting dari strategi bisnis perusahaan yang memanfaatkan kecerdasan buatan untuk mempercepat inovasi produk dan layanan. Namun, tidak semua pihak memahami perbedaan keduanya secara jelas. Pemahaman ini penting karena akan mempengaruhi arah karier, struktur tim pengembangan teknologi, dan strategi rekrutmen di perusahaan teknis. Selain itu, permintaan pekerjaan di bidang ini terus meningkat secara global, terutama dengan adopsi teknologi AI generatif, otomasi, dan data driven decision making.
Apa Itu Machine Learning Engineer?
Machine Learning Engineer adalah profesi yang berfokus pada perancangan, pembangunan, dan pengujian model machine learning. Model ini memungkinkan sistem komputer belajar dari data, melakukan prediksi atau mengambil keputusan tanpa diprogram secara eksplisit untuk setiap tugas. Pekerjaan utama ML Engineer mencakup:
- Pre-processing data dan feature engineering.
- Pemilihan, pelatihan, dan optimalisasi model algoritma ML.
- Membangun pipelines data yang mendukung proses pelatihan model.
- Mengukur performa model dan menyesuaikan parameter untuk meningkatkan akurasi.
Menurut data yang terpublikasi dan panduan job market, Machine Learning Engineer sering dipandang sebagai spesialis model prediktif dengan keahlian statistik dan algoritma yang kuat. Rata-rata gaji di pasar global menunjukkan angka yang kompetitif, dengan beberapa estimasi di Amerika Serikat mencapai sekitar $155.000-$162.000 per tahun (sekitar Rp2,4-2,7 miliar) tergantung pengalaman dan lokasi kerja.
Apa Itu AI Engineer?
AI Engineer memiliki cakupan peran yang lebih luas dibanding ML Engineer. Seorang AI Engineer tidak hanya memahami ML, tetapi juga bertanggung jawab dalam mengintegrasikan model ke dalam sistem perangkat lunak yang kompleks dan aplikasi nyata. Fokus utamanya adalah:
- Membangun dan mengujicoba aplikasi cerdas yang menggabungkan teknologi ML.
- Menyusun alur kerja end-to-end dari data mentah ke fungsi operasional dalam sistem.
- Pengembangan API, deployment, integrasi model dengan layanan lain (productionizing).
- Memastikan sistem AI bekerja efektif dan stabil dalam skala industri.
Survei pasar menunjukkan bahwa peran AI Engineer tengah meningkat tajam, dengan permintaan jabatan yang tinggi di berbagai sektor teknologi global. Rata-rata gaji AI Engineer di 2025 diperkirakan meningkat tajam, bahkan mencapai sekitar $206.000 per tahun (sekitar Rp3,6 miliar) di pasar tertentu, sekaligus menunjukkan adanya premium untuk keahlian yang lebih luas dan kompleks dibanding ML Engineer.
Perbedaan Utama dalam Tugas dan Fokus
Secara ringkas, perbedaan tugas antara kedua peran ini dapat dirangkum sebagai berikut:
- Fokus Tugas:
- Machine Learning Engineer fokus pada model machine learning (algoritma, hyperparameter, pelatihan model).
- AI Engineer fokus pada sistem cerdas lengkap, termasuk integrasi ML ke produk atau layanan.
- Skala Pekerjaan:
- ML Engineer sering bekerja lebih dalam pada bagian tertentu dari pipeline data dan performa model.
- AI Engineer mencakup tanggung jawab penuh mulai dari pemrosesan data hingga penerapan model sebagai bagian dari solusi akhir.
- Keterampilan Utama:
- ML Engineer membutuhkan keahlian matematika, statistik, dan algoritma ML.
- AI Engineer lebih menggabungkan pemrograman backend, arsitektur sistem, DevOps, serta ML.
Hubungan AI dan Machine Learning
Sering kali muncul pertanyaan tentang hubungan antara AI dan Machine Learning itu sendiri. Machine learning adalah bagian dari AI; AI mencakup berbagai teknologi termasuk ML, rule-based systems, dan pemrosesan bahasa alami. Sementara ML berfokus pada kemampuan mesin belajar dari data, AI memiliki cakupan lebih luas dalam menciptakan sistem yang dapat menerima keputusan cerdas mirip manusia.
Permintaan Pasar dan Dampaknya
Permintaan untuk profesional di bidang AI dan ML terus meningkat.
- Analisis pasar global menunjukkan pertumbuhan lowongan pekerjaan untuk peran AI Engineer dan ML Engineer tetap kuat di 2025, bahkan saat ada penurunan perekrutan di sektor tertentu. AI Engineer sering muncul sebagai salah satu kategori pekerjaan teknologi dengan pertumbuhan tercepat di platform pencarian kerja profesional.
- Perusahaan besar di berbagai sektor seperti teknologi informasi, kesehatan, keuangan, dan e-commerce memprioritaskan perekrutan profesi ini untuk mempercepat strategi otomasi, analitik prediktif, serta layanan AI yang lebih pintar.
Secara langsung, peningkatan permintaan ini berdampak pada masyarakat luas karena membuka lebih banyak peluang karier di bidang teknologi tinggi, serta mendorong pertumbuhan inovasi layanan yang berbasis AI dalam kehidupan sehari-hari—mulai dari asisten suara, rekomendasi produk, hingga optimasi proses bisnis pintar.
Peran dalam Dunia Industri
Kedua peran tersebut menjadi bagian dari strategi industri dalam memanfaatkan data dan teknologi canggih. Machine Learning Engineer menjadi motor bagi model prediksi yang semakin akurat, sementara AI Engineer memastikan bahwa inovasi tersebut dapat diterapkan dalam produk nyata dan menghasilkan dampak nyata bagi pengguna.
Dalam konteks transformasi digital, kombinasi kedua profesi ini mempercepat terciptanya sistem cerdas yang mendorong produktivitas dan efisiensi operasional sektor bisnis dan pemerintahan.
AI dan ML juga mendorong peningkatan kualitas layanan publik, seperti sistem diagnosa kesehatan berbasis AI, rekomendasi otomatis untuk pendidikan, serta sistem prediktif untuk analisis lingkungan.
Tren dan Tantangan di Masa Depan
Menjelang akhir 2025, industri menghadapi tantangan yang sama: kekurangan tenaga kerja terampil di bidang AI dan ML. Hal ini memaksa perusahaan untuk memperluas pencarian talenta secara internasional dan mengembangkan program pelatihan internal. Permintaan untuk keterampilan lanjutan seperti integrasi teknologi AI, pengelolaan deployment model pada skala besar, dan pemahaman DevOps semakin tinggi.
Peran AI & ML Engineer
Tren menunjukkan bahwa kedua peran ini akan terus berkembang seiring dengan adopsi AI dalam lebih banyak aspek kehidupan. Karier di bidang ini diperkirakan akan tetap populer dan berperan penting dalam inovasi teknologi global. Profesional yang menguasai ML dan sistem AI terintegrasi akan dipandang sebagai aset penting dalam tim teknologi perusahaan.
Permintaan tinggi juga memicu peningkatan pelatihan dan fokus pendidikan dalam disiplin ilmu ini di universitas dan lembaga pelatihan profesional.
Machine Learning dan AI Engineer akan terus menjadi pilar dalam pengembangan solusi digital dan otomasi di masa depan.
