Pekerjaan sebagai Deep Learning Engineer melibatkan pengembangan dan implementasi model deep learning untuk memecahkan permasalahan yang kompleks.
Tugas utama meliputi merancang arsitektur model, melatih dan mengevaluasi model menggunakan data yang relevan, serta mengoptimalkan performa model.
Selain itu, sebagai Deep Learning Engineer, Anda akan bekerja dalam tim yang terdiri dari ilmuwan data dan insinyur perangkat lunak untuk menerapkan solusi deep learning yang efektif dalam berbagai bidang, seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan analisis data besar.
Profil orang yang cocok untuk tipe pekerjaan Deep Learning Engineer adalah seseorang yang memiliki latar belakang pendidikan di bidang ilmu komputer atau teknik, memiliki pengetahuan yang mendalam tentang algoritma machine learning dan pemrosesan data, serta memiliki keterampilan pemrograman yang kuat.
Dalam melaksanakan tugasnya, seorang Deep Learning Engineer juga perlu memiliki kreativitas dan kemampuan untuk memecahkan masalah secara inovatif, serta mampu bekerja dalam tim dan komunikasi yang efektif.
Jika kamu adalah seseorang yang tidak memiliki latar belakang dalam bidang matematika dan pemrograman, maka kamu tidak cocok untuk menjadi seorang Deep Learning Engineer.
Miskonsepsi tentang profesi Deep Learning Engineer adalah bahwa mereka hanya bekerja dengan algoritma dan model yang sudah ada, padahal sebenarnya mereka juga harus membantu dalam pengembangan dan penelitian algoritma baru dalam bidang kecerdasan buatan.
Ekspektasi umum terhadap seorang Deep Learning Engineer adalah bahwa mereka akan dengan cepat dapat menghasilkan solusi dan prediksi yang akurat, namun kenyataannya membutuhkan waktu dan upaya yang cukup besar dalam menghadapi data yang kompleks dan proses pelatihan yang rumit.
Perbedaan dengan profesi yang mirip seperti Data Scientist adalah bahwa Deep Learning Engineer lebih fokus pada pengembangan dan implementasi algoritma kecerdasan buatan yang canggih dan kompleks, sedangkan Data Scientist lebih fokus pada analisis dan pemahaman data secara menyeluruh untuk mengambil keputusan berdasarkan data.