Lima jenis profesi populer di bidang data dan kecerdasan buatan (AI)

Lima jenis profesi populer di bidang data dan kecerdasan buatan (AI) beserta keterampilan (skills) dan alat (tools) yang biasa digunakan.

Berikut ini penjelasan tiap profesi lengkap dengan contoh pekerjaan di dunia nyata:

1. Data Analyst

Tugas:
Menganalisis data historis untuk mencari pola, tren, dan insight yang membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik.

Skill:

• SQL
• Excel
• Statistik
• Visualisasi Data (Tableau, Power BI)
• Python (basic)

Tools:
SQL, Excel, Tableau, Jira

Contoh pekerjaan di dunia nyata:

• Retail: Menganalisis data penjualan untuk mengetahui produk paling laku dan musim pembelian.
• Perbankan: Menganalisis perilaku nasabah untuk deteksi transaksi mencurigakan.
• Start-up: Membuat dashboard KPI untuk investor dan manajemen.

2. Data Scientist

Tugas:
Mengembangkan model statistik atau algoritma machine learning untuk memprediksi masa depan dari data (predictive modeling).

Skill:

• Python / R
• Machine Learning
• Statistik dan Probabilitas
• Data Wrangling
• Feature Engineering
• Visualisasi Data

Tools:
Excel, Tableau, Jupyter Notebook, Scikit-learn

Contoh pekerjaan di dunia nyata:

• E-commerce: Membuat sistem rekomendasi produk seperti Tokopedia atau Shopee.
• Kesehatan: Memprediksi kemungkinan penyakit pasien berdasarkan rekam medis.
• Fintech: Membangun model deteksi penipuan (fraud detection).

3. Business Analyst

Tugas:
Menganalisis proses bisnis, mengidentifikasi masalah, dan memberikan rekomendasi berbasis data untuk efisiensi dan peningkatan bisnis.

Skill:

• Business Process Modeling
• Komunikasi & Pengumpulan Kebutuhan
• Analisis Data
• Problem Solving
• Basic SQL & Excel

Tools:
Microsoft Office Suite, Visio, Lucidchart, Google Sheets

Contoh pekerjaan di dunia nyata:

• Perusahaan Telekomunikasi: Mengidentifikasi hambatan dalam proses layanan pelanggan dan memberikan solusi peningkatan efisiensi.
• Pemerintah: Menyusun strategi transformasi digital dari layanan publik konvensional.
• Start-up: Menyusun requirement sebelum software dikembangkan.

4. ML Engineer (Machine Learning Engineer)

💻 Tugas:
Merancang, membangun, dan menerapkan sistem machine learning secara skala besar yang stabil dan cepat untuk digunakan di produksi.

Skill:

• Machine Learning
• Data Engineering (ETL, Pipelines)
• Python / Java
• SQL
• Software Engineering
• Big Data Tools

Tools:
Spark, Hadoop, TensorFlow, PyTorch

Contoh pekerjaan di dunia nyata:

• Spotify / Netflix: Membangun sistem rekomendasi real-time.
• Startup Logistik: Mengoptimalkan rute pengiriman menggunakan ML.
• Self-driving car: Menyediakan model ML yang digunakan dalam kendaraan otomatis.

5. GenAI Engineer (Generative AI Engineer)

Tugas:
Mendesain dan membangun sistem AI generatif seperti ChatGPT, AI untuk pembuatan konten otomatis, personalisasi, dan automasi cerdas.

Skill:

• Python
• Transformers (HuggingFace, LangChain)
• TensorFlow / PyTorch
• Prompt Engineering
• NLP (Natural Language Processing)

Tools:
LangChain, HuggingFace, LLAMA, OpenAI API

Contoh pekerjaan di dunia nyata:

• E-commerce: Mengembangkan chatbot cerdas untuk layanan pelanggan.
• Media: AI yang menulis artikel otomatis berdasarkan data atau tren.
• EdTech: Tutor virtual berbasis AI yang memahami bahasa natural.

---

Kesimpulan: Mana yang Cocok Untukmu?

Profesi	Cocok Jika Kamu...
Data Analyst	Suka bermain dengan angka, grafik, dan insight.
Data Scientist	Tertarik dengan prediksi dan model AI.
Business Analyst	Pandai komunikasi & berpikir sistematis.
ML Engineer	Suka coding, data, dan sistem berskala besar.
GenAI Engineer	Tertarik pada AI kreatif seperti ChatGPT & AI Art.

Kalau kamu kasih tahu latar belakangmu (misalnya: jurusan, minat, atau kerjaan saat ini), aku bisa bantu rekomendasikan mana yang paling cocok. Mau?