เส้นทางสู่การเป็น AI Engineer
มาเจาะลึกเส้นทางสู่การเป็น AI Engineer อาชีพที่กำลังมาแรงที่สุดในโลก เรียนรู้ทักษะสำคัญ เส้นทางการศึกษา และ Roadmap เพื่อเติบโตในสายงาน AI กับ เส้นทางสู่การเป็น AI Engineer
คู่มือก้าวเข้าสู่อาชีพที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในโลก ณ ขณะนี้
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ได้เป็นเพียงแนวคิดในอนาคตที่จำกัดอยู่ในงานวิจัยหรือภาพยนตร์แนววิทยาศาสตร์อีกต่อไป แต่ได้กลายเป็นเทคโนโลยีหลักของศตวรรษที่ 21 ซึ่งกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงาน การเรียนรู้ และการใช้ชีวิตของพวกเราอย่างมาก
ตั้งแต่การวินิจฉัยทางการแพทย์ด้วย Computer Vision ไปจนถึงรถยนต์ไร้คนขับ ตั้งแต่เครื่องมือสร้างสรรค์อย่าง ChatGPT ไปจนถึงการซื้อขายหุ้นด้วยอัลกอริทึมบน Wall Street ถือว่า AI ได้เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเรา ในแบบที่แทบไม่นึกฝันเมื่อ 10 ปีก่อน
หัวใจสำคัญของการปฏิวัติทางเทคโนโลยีครั้งนี้ คือ AI Engineer ผู้เชี่ยวชาญที่ออกแบบ สร้าง และนำระบบอัจฉริยะไปใช้งานจริง ระบบเหล่านี้สามารถวิเคราะห์ข้อมูล จดจำรูปแบบ และคาดการณ์แนวโน้มได้ ความเชี่ยวชาญของพวกเขาเชื่อมโยงทฤษฎีเข้ากับการปฏิบัติ แปลงงานวิจัยที่เป็นนามธรรมให้กลายเป็นเครื่องมือที่สร้างผลกระทบต่อผู้คนหลายพันล้านคนทั่วโลก
บทความนี้เป็นเสมือน Roadmap แบบครบถ้วน สำหรับผู้ที่อยากก้าวเข้าสู่อาชีพ AI Engineer โดยเราจะพูดถึง หัวข้อหลัก ๆ ดังนี้:
• ความต้องการที่เพิ่มสูงขึ้นของ AI Engineer และแนวโน้มของตลาด
• ทักษะที่จำเป็น ตั้งแต่การเขียนโปรแกรม คณิตศาสตร์ ไปจนถึงการนำระบบไปใช้งานจริง
• เส้นทางการศึกษาและอาชีพที่หลากหลาย ในการเข้าสู่วงการ AI
• ภาพรวมการทำงานจริงในแต่ละวัน ของ AI Engineer
• ประเด็นด้านจริยธรรมและแนวโน้มอาชีพในอนาคต
• มุมมองจากภูมิภาคต่าง ๆ เช่น สหรัฐอเมริกา ยุโรป อินเดีย และจีน เป็นต้น
• Roadmap อาชีพแบบทีละขั้น
หลังจากอ่านบทความนี้ คุณจะเห็นภาพชัดเจนว่าควรมีทักษะและความรู้ใดบ้างเพื่อประสบความสำเร็จในอาชีพ AI ที่กำลังมาแรง
ทำไมอาชีพ AI Engineer ถึงเป็นที่ต้องการสูง
การเติบโตของตลาดอย่างก้าวกระโดด
จากรายงาน PwC’s Global Artificial Intelligence Study (2023) คาดการณ์ว่า AI จะสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับเศรษฐกิจโลกสูงถึง 15.7 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2030 ซึ่งนับเป็นโอกาสทางการค้าที่ใหญ่ที่สุดในเศรษฐกิจยุคปัจจุบัน ขณะเดียวกัน U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) คาดการณ์ว่าการจ้างงานในสายงาน Software และงานที่เกี่ยวข้องกับ AI จะเติบโต 17.9% ระหว่างปี 2023 ถึง 2033 ซึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ยของทุกอาชีพที่อยู่เพียง 4% (BLS, 2025)
การเพิ่มขึ้นของประกาศ การรับสมัครงาน
ทักษะด้าน AI ตอนนี้กลายเป็นหนึ่งในทักษะที่เป็นที่ต้องการมากที่สุด ในวงการเทคโนโลยี จากการศึกษาโดย Federal Reserve Bank of Atlanta (2025) พบว่าประกาศรับสมัครงานที่ต้องการทักษะ AI เพิ่มขึ้นจาก 0.5% ในปี 2010 เป็น 1.7% ในปี 2024 และมากกว่า 12% ของตำแหน่งงานด้านคอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์ ต้องการผู้สมัครที่มีความเชี่ยวชาญด้าน AI (Atlanta Fed, 2025)
ค่าตอบแทน ที่สูงกว่ามาตรฐาน
AI Engineer ได้รับผลตอบแทนที่คุ้มค่าอย่างมาก:
• ระดับเริ่มต้น (Entry-level): 95,000 - 120,000 ดอลลาร์สหรัฐ/ปี
• ระดับกลาง (Mid-level): 130,000 - 155,000 ดอลลาร์สหรัฐ/ปี
• ระดับอาวุโส (Senior-level): 180,000 - 200,000 ดอลลาร์สหรัฐขึ้นไป/ปี
• Engineer และนักวิจัยระดับตัว Top ในบริษัทชั้นนำ อาจได้รับมากกว่า 500,000 ดอลลาร์สหรัฐต่อปี และบาง Package อาจสูงเกิน 1 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (Levels.fyi, 2025)
เห็นได้ชัดว่า AI Engineer ไม่ได้เป็นเพียงอาชีพที่มีความต้องการสูงเท่านั้น แต่ยังเป็นหนึ่งในเส้นทางอาชีพด้านเทคโนโลยี ที่ให้ผลตอบแทนสูงที่สุดในปัจจุบันอีกด้วย
AI Engineer ทำงานอะไรบ้าง?
หน้าที่ความรับผิดชอบของ AI Engineer อาจแตกต่างกันไปตามแต่ละองค์กร แต่โดยทั่วไปจะประกอบด้วย:
1. Model Development: สร้างและฝึกอัลกอริทึม สำหรับการทำนาย การจำแนกประเภท หรือการสร้างข้อมูลใหม่
2. Data Management: การปรับปรุงคุณภาพ ติดป้าย และจัดระเบียบชุดข้อมูล
3. Deployment: นำโมเดลไปผสานกับระบบงานจริง โดยใช้ API และ Cloud Platform
4. Optimization: ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล โดยคำนึงถึงความแม่นยำ ความรวดเร็ว และความสามารถในการขยายระบบ
5. Collaboration: ทำงานร่วมกับทีมข้ามสายงาน เช่น Data Scientists, Business Analysts และ Product Managers
6. Research Integration: นำองค์ความรู้ล่าสุดจากงานวิจัย มาประยุกต์ใช้แก้ปัญหาในชีวิตจริง
ดังนั้น AI Engineer ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่าง งานวิจัย กับ การใช้งานจริง เพื่อให้เทคโนโลยี AI ก้าวออกจากทฤษฎีไปสู่ไปสู่การใช้งานในชีวิตจริง
ทักษะที่คุณต้องมี
1. การเขียน Program
• Python ถือเป็นภาษาหลักของ AI พร้อม Library สำคัญ เช่น NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, และ PyTorch
• ภาษารองที่ควรรู้: C++ (Performance), Java (Enterprise Systems), JavaScript (Web Integration) และ R (Statistics)
2. คณิตศาสตร์และสถิติ
• พีชคณิตเชิงเส้น: เวกเตอร์ เมทริกซ์ การแปลง
• แคลคูลัส: อนุพันธ์ เกรเดียนต์ การหาค่าเหมาะที่สุด (Optimization)
• ความน่าจะเป็นและสถิติ: การแจกแจง การอนุมานแบบเบย์ การทดสอบสมมติฐาน
3. Machine Learning & Deep Learning
• Supervised, Unsupervised และ Reinforcement Learning
• โครงสร้างโครงข่ายประสาท (Neural Architecture): CNN (ด้านภาพ) และ RNN/Transformer (ด้านข้อความ)
• เทคนิคขั้นสูง: GANs, Transfer Learning และ Attention Mechanism
4. Data Engineering
• Databases: SQL และ NoSQL
• Big Data Tool: Hadoop และ Spark
• Building Scalable ETL (Extract, Transform, Load) Pipelines
5. Deployment and MLOps
• Cloud AI Service: AWS SageMaker, GCP Vertex AI และ Azure ML
• Version Control: Git
• Containerization: Docker และ Kubernetes
• CI/CD for AI Models (MLOps)
6. Professional Skill
• การสื่อสาร: อธิบายระบบ AI ให้ผู้ที่ไม่ใช่สายเทคนิคเข้าใจได้
• การทำงานร่วมกัน: ประสานงานกับทีมต่าง ๆ
• จริยธรรม: ทำให้มั่นใจว่าโมเดลมีความเป็นธรรม โปร่งใส และปราศจากอคติ
เส้นทางสู่การเป็น AI Engineer
1. เส้นทางมหาวิทยาลัย
• ปริญญาตรี: Computer Science, Data Science หรือ Mathematics
• ปริญญาโท: สาขา AI หรือ Machine Learning เพื่อความเชี่ยวชาญเชิงลึก
• ปริญญาเอก: มีประโยชน์สำหรับงานวิจัย แต่ไม่จำเป็นสำหรับตำแหน่งงาน ในอุตสาหกรรมไอที
2. Bootcamp และ ใบรับรอง
• หลักสูตรเข้มข้นระยะสั้น ที่ออกแบบมาเพื่อสร้างทักษะเชิงปฏิบัติอย่างรวดเร็ว
• ตัวอย่างเช่น: Udacity’s AI Nanodegree, DataCamp และ Springboard AI
3. เส้นทางการเรียนรู้ด้วยตัวเอง
• เรียนผ่านคอร์สออนไลน์ บน Coursera, edX หรือ Udemy
• ทำ Project จริงและอัปโหลดขึ้นบน GitHub
• เข้าร่วมการแข่งขัน Kaggle เพื่อฝึกประสบการณ์กับชุดข้อมูลจริง
ข้อดีและข้อเสีย
• มหาวิทยาลัย: ได้ทฤษฎีแข็งแรง และวุฒิการศึกษา มีความน่าเชื่อถือ
• Bootcamp: รวดเร็วและใช้งานได้จริง แต่ความรู้เชิงลึกอาจไม่มาก
• เรียนรู้ด้วยตัวเอง: ยืดหยุ่นและประหยัด แต่ต้องมีวินัยสูง
ชีวิตประจำวัน ของ AI Engineer
• Startup: รับผิดชอบหลายด้าน ตั้งแต่การเก็บข้อมูลจนถึงการนำโมเดลไปใช้งานจริง ทำงานเร็ว มีนวัตกรรมสูง แต่ทรัพยากรจำกัด
• บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ (FAANG): ทำงานเฉพาะทางลึก มักมุ่งเน้นการปรับขนาดระบบ AI ให้รองรับผู้ใช้หลายล้านคน
• Research Lab: ใกล้ชิดกับงานวิชาการ ทดลองสถาปัตยกรรมใหม่ ๆ และมีส่วนร่วมกับชุมชนวิทยาศาสตร์
แต่ละสภาพแวดล้อมมีทั้งความท้าทายและโอกาสในการเติบโตที่แตกต่างกัน
มุมมองทั่วโลก
• สหรัฐอเมริกา: ตลาดใหญ่ที่สุด เงินเดือนสูงที่สุด ส่วนใหญ่อยู่ใน Silicon Valley, Seattle และ New York
• ยุโรป: เป็นผู้นำด้านการกำกับดูแล (GDPR, EU AI Act) มีศูนย์กลางใน London, Berlin และ Paris
• อินเดีย: การใช้งาน AI เติบโตอย่างรวดเร็ว บริษัทต่าง ๆ เริ่มสร้างผลิตภัณฑ์ AI ภายในประเทศมากขึ้น
• จีน: ลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI อย่างเข้มข้น โดยเน้นด้าน Computer Vision และระบบเฝ้าระวังขนาดใหญ่
• แอฟริกา & ละตินอเมริกา: AI Ecosystem กำลังเติบโต โดยมุ่งเน้นการประยุกต์ใช้ AI ในการเกษตร การดูแลสุขภาพ และการศึกษา
ความท้าทายในการเป็น AI Engineer
1. การเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว: การตามทันงานวิจัยใหม่ ๆ เป็นเรื่องยาก
2. ความต้องการทางคณิตศาสตร์สูง: ผู้เรียนหลายคนประสบปัญหากับพื้นฐานคณิตศาสตร์ที่หนักหน่วง
3. ความแตกต่างของตลาดงาน: Engineer ระดับ Top ได้รับเงินเดือนสูงอย่างมหาศาล ขณะที่งานเขียน Code ระดับเริ่มต้นบางส่วนถูกระบบอัตโนมัติทดแทน
4. ความรับผิดชอบด้านจริยธรรม: Engineer ต้องเผชิญกับปัญหาอคติ ความเป็นธรรม และผลกระทบที่ไม่คาดคิดของระบบ AI
อนาคตของอาชีพ AI Engineer
บทบาทใหม่ที่กำลังเกิดขึ้น ได้แก่:
• MLOps Engineer: ขยายระบบและดูแลโมเดลที่นำไปใช้งานแล้ว
• AI Security Engineer: ปกป้องโมเดล จากการโจมตีเชิงอุปสรรค
• Prompt Engineer: เชี่ยวชาญในการชี้นำโมเดล เชิงสร้างสรรค์
• Ethical AI Specialist: ทำให้มั่นใจว่าเป็นไปตามมาตรฐาน AI ที่รับผิดชอบ
แนวโน้มที่ควรจับตา:
• การเรียนรู้ของเครื่องควอนตัม (Quantum Machine Learning)
• AI บนอุปกรณ์ Edge (โทรศัพท์, IoT)
• การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ (Automated Machine Learning – AutoML)
Career Roadmap และ Milestones
ระดับเริ่มต้น (0 - 1 ปี)
• เรียนรู้ Python, พื้นฐานคณิตศาสตร์ และ Machine Learning เบื้องต้น
• สร้าง Project เล็ก ๆ เช่น Spam Filter หรือการวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis)
ระดับกลาง (1 - 3 ปี)
• เชี่ยวชาญในสาขาเฉพาะทาง เช่น NLP หรือ Computer Vision
• มีส่วนร่วมใน Kaggle และ Open-source Project
• ได้งาน AI ระดับเริ่มต้น
ระดับสูง (3 - 6 ปี)
• นำ Project และปรับแต่งโมเดลขนาดใหญ่ ให้มีประสิทธิภาพ
• เชี่ยวชาญด้านการนำระบบขึ้น Cloud และ MLOps
• ช่วงเงินเดือน: 130,000 - 160,000 ดอลลาร์สหรัฐ
ระดับผู้เชี่ยวชาญ (7 ปีขึ้นไป)
• ก้าวสู่บทบาท Leadership หรือ Research
• ชี้แนวทางกลยุทธ์ AI ของบริษัท
• ศักยภาพเงินเดือน: 200,000 - 500,000 ดอลลาร์สหรัฐขึ้นไป
อาชีพ AI Engineer ไม่ใช่เพียงแค่งาน แต่เป็นโอกาสในการมีส่วนร่วมสร้างเทคโนโลยีที่จะกำหนดอนาคต การเดินทางสู่ความสำเร็จต้องใช้ความมุ่งมั่น การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง และความรับผิดชอบด้านจริยธรรม แต่ผลตอบแทนที่ได้รับนั้นไม่มีใครเทียบได้: งานที่ท้าทายทางปัญญา ความต้องการระดับโลก และค่าตอบแทนทางการเงินที่สูงมาก
ไม่ว่าคุณจะเรียนปริญญา เข้า Bootcamp หรือเรียนรู้ด้วยตัวเอง กุญแจสำคัญคือ การสร้าง Project แสดงความสามารถของคุณ และปรับตัวได้ตามสถานการณ์
สุดท้ายนี้ AI ไม่ใช่เพียงอนาคตอีกต่อไป การเป็น AI Engineer หมายถึงการสร้างระบบที่จะขับเคลื่อนโลกในอีกหลายทศวรรษข้างหน้า
ISM เชี่ยวชาญในธุรกิจ IT Recruitment & IT Outsourcing โดยเฉพาะ ได้เปิดทำการมาแล้วกว่า 30 ปี มีพนักงานทุกสายและทุกระดับทางด้าน IT ที่ได้ร่วมงานกับลูกค้าองค์กรใหญ่ที่มีชื่อเสียงและบริษัทข้ามชาติมากมาย
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
