AI Engineer vs Software Engineer: Perbedaan Peran, Skill, dan Jenjang Karier

Rangkuman

• AI Engineer dan Software Engineer sama-sama membutuhkan skill programming dan problem solving, tetapi memiliki fokus pekerjaan yang berbeda.
• AI Engineer lebih berfokus pada AI, machine learning, data, dan implementasi model ke dalam sistem.
• Software Engineer memiliki cakupan lebih luas dalam pengembangan aplikasi, API, database, system design, hingga pemeliharaan software.
• Kamu bisa mempersiapkan skill data sebagai fondasi untuk berkarier di bidang teknologi melalui Fast Track Data Engineer Scholarship GRATIS 100% dari Digital Skola.

AI Engineer vs Software Engineer sering dianggap sebagai dua profesi yang sama karena keduanya sama-sama membutuhkan kemampuan pemrograman dan pengembangan teknologi. 

Padahal, keduanya memiliki fokus pekerjaan, skill, teknologi, dan jenjang karier yang berbeda. AI Engineer lebih berfokus pada pengembangan serta implementasi sistem berbasis artificial intelligence, sementara Software Engineer memiliki cakupan lebih luas dalam membangun dan mengembangkan software. 

Lalu, apa saja perbedaan AI Engineer dan Software Engineer? Simak perbandingan peran, skill, tools, hingga jenjang kariernya berikut ini.

Apa Itu AI Engineer?

AI Engineer adalah profesional yang bertanggung jawab mengembangkan, menerapkan, dan mengintegrasikan teknologi Artificial Intelligence (AI) ke dalam produk atau sistem. 

Perannya tidak selalu berarti membuat model AI dari nol, karena AI Engineer juga dapat memanfaatkan pre-trained model, API AI, atau model open-source lalu menyesuaikannya dengan kebutuhan aplikasi.

Berikut ini peran utamanya:

• Membuat atau mengimplementasikan model AI untuk menghasilkan fitur seperti rekomendasi, klasifikasi, prediksi, computer vision, atau generative AI.
• Membersihkan, mengolah, dan menyiapkan data agar dapat digunakan untuk pengembangan serta evaluasi sistem AI.
• Menghubungkan model AI dengan aplikasi, API, atau sistem agar fitur AI dapat digunakan oleh pengguna.
• Mengevaluasi performa model dan melakukan penyesuaian agar hasil AI lebih akurat, relevan, dan efisien.
• Menempatkan sistem AI ke lingkungan produksi serta memantau performanya setelah digunakan.

Apa Itu Software Engineer?

Software Engineer adalah profesional yang merancang, membangun, menguji, dan memelihara software dengan menerapkan prinsip software engineering. 

Cakupan pekerjaannya cukup luas dan dapat mencakup berbagai spesialisasi, seperti frontend, backend, full-stack, mobile, hingga platform engineering.

Berikut ini peran utamanya:

• Mengembangkan aplikasi dan sistem sesuai kebutuhan pengguna maupun bisnis.
• Merancang arsitektur software agar sistem dapat berjalan secara terstruktur, aman, dan mudah dikembangkan.
• Membuat dan mengelola API agar berbagai aplikasi atau layanan dapat saling terhubung.
• Melakukan testing dan debugging untuk menemukan serta memperbaiki masalah pada software.
• Memelihara dan mengembangkan software agar tetap berfungsi dengan baik serta dapat menyesuaikan kebutuhan baru.

AI Engineer vs Software Engineer, Apa Bedanya?

AI Engineer vs Software Engineer: perbedaan peran, skill, dan jenjang karier dapat kamu pahami dengan lengkap di sini.

AI Engineer lebih berfokus pada pengembangan dan implementasi sistem berbasis Artificial Intelligence (AI), sedangkan Software Engineer memiliki cakupan yang lebih luas dalam merancang, membangun, menguji, dan memelihara software.

Perbedaan tersebut dapat dilihat dari fokus pekerjaan, teknologi yang digunakan, hingga skill yang perlu dikuasai. Berikut perbandingan AI Engineer dan Software Engineer secara umum:

Meskipun memiliki perbedaan fokus, kedua role ini tetap memiliki beberapa keterampilan yang saling beririsan, terutama programming, problem solving, version control, dan pemahaman tentang pengembangan software. 

Dalam project AI, misalnya, AI Engineer juga membutuhkan kemampuan software engineering agar model yang dikembangkan dapat diintegrasikan dan digunakan dalam sebuah aplikasi. 

Apa Perbedaan Tugas AI Engineer dan Software Engineer?

Perbedaan AI Engineer dan Software Engineer juga dapat dilihat dari pekerjaan yang dilakukan sehari-hari. 

Keduanya sama-sama menulis kode, mengembangkan sistem, membuat API, dan melakukan testing, tetapi AI Engineer memiliki tanggung jawab tambahan yang berkaitan dengan model AI, data, dan performa sistem berbasis AI.

Berikut perbandingan tugas keduanya secara lebih praktis:

Dari perbandingan tersebut, terlihat bahwa ada area pekerjaan yang saling beririsan antara AI Engineer dan Software Engineer. 

Perbedaannya terletak pada fokus teknisnya, yaitu AI Engineer lebih banyak menangani model, data, dan sistem AI, sedangkan Software Engineer berfokus pada pengembangan serta pengelolaan software secara lebih umum. 

Baca Juga: Apa Itu Database? Pengertian, Fungsi, Jenis, dan Cara Kerjanya

Apa Perbedaan Skill AI Engineer dan Software Engineer?

Perbedaan kebutuhan skill tersebut biasanya mengikuti tanggung jawab masing-masing role. Berikut beberapa skill yang perlu diperhatikan jika kamu ingin memahami perbedaan kedua profesi ini.

1. Skill Programming

AI Engineer

AI Engineer umumnya banyak menggunakan Python karena memiliki ekosistem library yang mendukung pengolahan data, machine learning, hingga pengembangan aplikasi AI. 

Selain Python, AI Engineer dapat menggunakan bahasa lain sesuai kebutuhan sistem yang dikembangkan.

Software Engineer

Software Engineer dapat menggunakan berbagai bahasa pemrograman berdasarkan jenis aplikasi dan teknologi yang digunakan, seperti JavaScript untuk pengembangan web, Java dan C# untuk berbagai aplikasi dan sistem, atau Go dan Python untuk kebutuhan backend serta layanan tertentu. 

Karena itu, Software Engineer biasanya memilih bahasa berdasarkan kebutuhan project, bukan hanya berdasarkan satu bidang teknologi.

2. Skill Machine Learning

AI Engineer

Machine learning menjadi salah satu skill yang lebih spesifik dan penting bagi AI Engineer. 

Skill ini digunakan untuk memahami bagaimana model dapat mempelajari pola dari data dan menghasilkan prediksi atau keputusan berdasarkan data tersebut.

AI Engineer perlu memahami konsep seperti supervised learning, unsupervised learning, model training, evaluasi model, serta optimasi model. 

Pengetahuan ini membantu mereka memilih pendekatan yang sesuai ketika membangun atau mengimplementasikan fitur berbasis AI.

Software Engineer

Software Engineer tidak selalu membutuhkan kemampuan machine learning secara mendalam. 

Namun, pemahaman dasarnya dapat menjadi nilai tambah, terutama ketika software yang dikembangkan memiliki fitur seperti rekomendasi, prediksi, atau integrasi AI.

3. Data dan Data Processing

AI Engineer

AI Engineer banyak berinteraksi dengan data karena kualitas dan struktur data dapat memengaruhi performa sistem AI. 

Karena itu, mereka perlu memahami cara bekerja dengan dataset, termasuk proses data preprocessing untuk membersihkan dan menyiapkan data sebelum digunakan oleh model.

Selain itu, AI Engineer dapat mempelajari feature engineering, validasi data, pembagian dataset, serta evaluasi hasil yang dihasilkan model. 

Kemampuan tersebut membantu memastikan data yang digunakan sesuai dengan tujuan pengembangan sistem AI.

Software Engineer

Software Engineer juga dapat bekerja dengan data, terutama ketika membangun aplikasi yang menggunakan database atau API. 

Namun, fokusnya lebih sering pada bagaimana data disimpan, diakses, diproses, dan digunakan oleh aplikasi daripada bagaimana data digunakan untuk melatih model AI.

4. Software Development

AI Engineer

Software development merupakan skill penting bagi Software Engineer dan juga dibutuhkan oleh AI Engineer. 

Keduanya perlu memahami proses pengembangan software mulai dari perencanaan, implementasi, testing, deployment, hingga pemeliharaan sistem.

Software Engineer

Software Engineer biasanya lebih banyak mendalami pembuatan aplikasi, API, database, version control, testing, dan berbagai proses dalam software development lifecycle. 

AI Engineer juga membutuhkan kemampuan tersebut agar model atau fitur AI dapat diintegrasikan ke dalam aplikasi dan digunakan secara nyata, bukan hanya berjalan sebagai eksperimen.

5. System Design

AI Engineer

AI Engineer perlu mempertimbangkan komponen tambahan yang berkaitan dengan AI, seperti model, inference, data pipeline, dan model serving. 

Mereka perlu memikirkan bagaimana data masuk ke sistem, bagaimana model menghasilkan output, serta bagaimana model tersebut dapat digunakan secara efisien dalam aplikasi.

Software Engineer

Software Engineer dapat berfokus pada komponen seperti aplikasi, database, API, server, dan komunikasi antarlayanan.

6. Problem Solving

AI Engineer

Pada Software Engineer, masalah dapat berkaitan dengan bug, performa aplikasi, database, API, atau kompatibilitas sistem.

Software Engineer 

Sementara itu, AI Engineer dapat menghadapi masalah seperti kualitas data, performa model, hasil prediksi yang kurang sesuai, inference yang lambat, hingga integrasi model dengan aplikasi. 

Apa Tools yang Digunakan AI Engineer dan Software Engineer?

AI Engineer dan Software Engineer menggunakan banyak tools yang sama dalam proses pengembangan teknologi, terutama untuk coding, kolaborasi, deployment, dan pengelolaan sistem. 

Namun, AI Engineer membutuhkan tools tambahan yang lebih spesifik untuk pengolahan data, machine learning, dan pengembangan aplikasi berbasis AI.

Berikut perbandingan tools yang umum digunakan pada kedua role:

Tools tersebut bukan aturan yang wajib digunakan oleh setiap AI Engineer atau Software Engineer. 

Pemilihannya dapat berbeda berdasarkan jenis project, teknologi yang digunakan, kebutuhan perusahaan, dan spesialisasi masing-masing engineer. 

Bagaimana Jenjang Karier AI Engineer?

Jenjang karier AI Engineer umumnya berkembang seiring dengan bertambahnya pengalaman, kemampuan teknis, dan tanggung jawab dalam menangani sistem AI. 

Berikut gambaran jenjang karier AI Engineer yang dapat kamu jadikan referensi:

1. Junior AI Engineer

Pada level Junior AI Engineer, kamu biasanya bekerja dengan arahan dari engineer yang lebih berpengalaman. 

Pekerjaannya dapat mencakup menyiapkan dan membersihkan data, menjalankan eksperimen model sederhana, melakukan implementasi fitur AI, serta membantu pengerjaan project.

2. AI Engineer

Setelah memiliki pengalaman yang cukup, AI Engineer mulai menangani pengembangan solusi AI secara lebih mandiri. 

Tanggung jawabnya dapat mencakup pemilihan pendekatan model, pengolahan data, integrasi model dengan aplikasi, deployment, hingga melakukan evaluasi dan optimasi performa sistem AI.

3. Senior AI Engineer

Senior AI Engineer biasanya menangani sistem AI dengan tingkat kompleksitas yang lebih tinggi. 

Selain mengembangkan dan mengoptimalkan sistem, mereka dapat terlibat dalam perancangan architecture, menentukan pendekatan teknis, menyelesaikan masalah yang kompleks, serta memberikan mentoring kepada engineer yang lebih junior.

4. Lead/Principal AI Engineer

Pada level Lead atau Principal AI Engineer, tanggung jawab semakin banyak berkaitan dengan technical direction dan keputusan teknologi. 

Mereka dapat menentukan architecture sistem AI, menetapkan standar teknis, mengevaluasi teknologi yang akan digunakan, serta mengarahkan pengembangan solusi AI dalam skala yang lebih besar.

Bagaimana Jenjang Karier Software Engineer?

Jenjang karier Software Engineer umumnya berkembang dari tanggung jawab teknis yang lebih sederhana menuju pekerjaan yang membutuhkan pengalaman, pengambilan keputusan, dan kepemimpinan teknis. 

Berikut gambaran jenjang karier Software Engineer yang dapat kamu jadikan referensi:

1. Junior Software Engineer

Pada level Junior Software Engineer, kamu biasanya mengerjakan tugas pengembangan software dengan arahan dari engineer yang lebih berpengalaman. 

Pekerjaannya dapat mencakup menulis kode, memperbaiki bug, membuat fitur sederhana, melakukan testing, dan memahami codebase yang digunakan tim.

2. Software Engineer

Pada level Software Engineer, kamu mulai menangani pengembangan fitur dan sistem secara lebih mandiri. 

Tanggung jawabnya dapat mencakup merancang solusi teknis, mengembangkan aplikasi atau layanan, membuat API, melakukan testing, serta melakukan deployment dan pemeliharaan software.

3. Senior Software Engineer

Senior Software Engineer biasanya menangani project dan masalah teknis yang lebih kompleks. 

Selain menulis kode, mereka dapat terlibat dalam system design, code review, optimasi performa, pengambilan keputusan teknis, serta memberikan mentoring kepada engineer yang lebih junior.

4. Lead/Staff/Principal Engineer

Pada level Lead, Staff, atau Principal Engineer, tanggung jawab lebih banyak berkaitan dengan arah teknis dan pengembangan sistem dalam skala yang lebih besar. 

Mereka dapat memimpin inisiatif teknis, merancang arsitektur, menetapkan standar engineering, dan menyelesaikan masalah lintas tim. 

Penamaan level ini dapat berbeda antarperusahaan, begitu pula tanggung jawabnya, sehingga perkembangan karier Software Engineer tidak selalu harus mengikuti urutan yang sama.

Apa Perbedaan Career Path AI Engineer dan Software Engineer?

AI Engineer dan Software Engineer memiliki arah perkembangan karier yang dapat berbeda berdasarkan spesialisasi dan pengalaman yang dibangun. 

AI Engineer cenderung memperdalam kemampuan di bidang AI, machine learning, dan data, sedangkan Software Engineer dapat mengembangkan spesialisasi di berbagai area pengembangan software dan system design.

Berikut gambaran perbedaan arah perkembangan karier keduanya:

Baca Juga: Apa Itu Arduino? Pengertian, Fungsi, Komponen, dan Cara Kerjanya

AI Engineer vs Software Engineer, Mana yang Cocok untuk Kamu?

AI Engineer dan Software Engineer memiliki kebutuhan skill yang saling beririsan, tetapi fokus pekerjaan dan jalur pengembangannya berbeda. 

Karena itu, memilih role dapat dimulai dengan melihat bidang yang paling menarik bagi kamu dan jenis pekerjaan yang ingin kamu lakukan sehari-hari.

Berikut beberapa pertimbangan yang dapat membantu kamu mengenali jalur yang sesuai dengan minat dan skill yang ingin dikembangkan.

Jika Kamu Tertarik dengan AI dan Data

Jika kamu tertarik dengan data, model AI, eksperimen, serta bagaimana sistem dapat mempelajari pola dari data, jalur AI Engineer dapat menjadi salah satu bidang yang bisa kamu eksplorasi. 

Kamu juga perlu memiliki ketertarikan untuk mempelajari machine learning, statistik, data processing, dan teknologi seperti LLM atau computer vision.

Pekerjaan di bidang ini banyak melibatkan proses mencoba pendekatan model, mengevaluasi hasil, mengolah data, serta mengintegrasikan teknologi AI ke dalam aplikasi. 

Karena itu, rasa ingin tahu terhadap cara kerja teknologi AI dan kemampuan menganalisis hasil eksperimen menjadi bagian yang relevan untuk dikembangkan.

Jika Kamu Tertarik dengan Pengembangan Software

Jika kamu lebih tertarik membangun aplikasi, website, API, backend, frontend, atau sistem software, kamu dapat mengeksplorasi jalur Software Engineer. 

Bidang ini memberikan ruang untuk mempelajari berbagai spesialisasi, mulai dari pengembangan antarmuka hingga perancangan sistem dan arsitektur software.

Kamu juga akan banyak berhadapan dengan proses seperti menulis kode, membuat fitur, mengelola database, melakukan testing, memperbaiki bug, dan mengembangkan sistem agar dapat digunakan serta dipelihara dalam jangka panjang.

Jika Kamu Tertarik pada Keduanya

AI Engineer dan Software Engineer memiliki banyak skill yang saling beririsan, terutama programming, problem solving, API, version control, dan software development. 

Karena itu, kamu tidak harus langsung menentukan satu bidang secara permanen.

Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan adalah membangun fundamental software terlebih dahulu, seperti programming, database, API, dan system design, kemudian memperluas kemampuan ke data dan machine learning. 

Dengan fundamental tersebut, kamu dapat lebih mudah memahami bagaimana teknologi AI dikembangkan dan diintegrasikan ke dalam aplikasi.

Apakah AI Engineer Harus Bisa Menjadi Software Engineer?

AI Engineer tidak harus memiliki peran atau posisi sebagai Software Engineer, tetapi pemahaman tentang software engineering sangat membantu dalam pekerjaannya. 

Model AI yang sudah dikembangkan tetap perlu diintegrasikan ke dalam aplikasi, di-deploy ke lingkungan produksi, dan dipelihara agar dapat digunakan oleh pengguna secara konsisten.

Karena itu, AI Engineer perlu memahami beberapa fundamental software engineering, seperti programming, API, version control, testing, deployment, dan system design. 

Namun, tingkat kebutuhan skill tersebut dapat berbeda tergantung posisi dan jenis produk AI yang dikerjakan. AI Engineer yang berfokus pada pengembangan model mungkin lebih banyak menangani data dan machine learning.

Sedangkan AI Engineer yang mengembangkan produk AI secara end-to-end dapat membutuhkan kemampuan software engineering yang lebih mendalam.

Apakah Software Engineer Bisa Beralih Menjadi AI Engineer?

Software Engineer memiliki bekal yang cukup relevan untuk beralih ke bidang AI karena sudah terbiasa dengan programming, pengembangan aplikasi, API, testing, dan deployment. 

Bagi kamu yang sudah memiliki pengalaman sebagai Software Engineer, berikut tahapan yang dapat dipelajari untuk mulai mengembangkan karier ke arah AI Engineer.

1. Perkuat Python dan Programming

Python banyak digunakan dalam pengembangan AI karena memiliki berbagai library untuk data processing, machine learning, dan deep learning. 

Jika sudah terbiasa menggunakan bahasa pemrograman lain, kamu dapat mempelajari sintaks Python sekaligus memahami cara penerapannya dalam project AI.

2. Pelajari Matematika dan Statistik Dasar

Matematika dan statistik membantu kamu memahami cara kerja model machine learning dan bagaimana model menghasilkan prediksi dari data. 

Beberapa konsep yang relevan untuk dipelajari meliputi probabilitas, statistik dasar, aljabar linear, dan konsep fungsi yang digunakan dalam model.

3. Pelajari Machine Learning

Setelah memahami fundamentalnya, mulai pelajari konsep machine learning seperti supervised learning, unsupervised learning, model training, feature engineering, serta evaluasi model. 

Kamu dapat menggunakan library seperti scikit-learn untuk mulai membangun dan menguji model sederhana.

4. Pelajari Data Processing

AI Engineer perlu memahami bagaimana data disiapkan sebelum digunakan oleh model. 

Pelajari proses seperti membersihkan data, menangani data yang kosong atau tidak konsisten, melakukan transformasi data, dan membagi dataset untuk kebutuhan training serta evaluasi.

5. Bangun Project AI

Terapkan skill yang sudah dipelajari melalui project yang dapat dimasukkan ke dalam portfolio. 

Kamu dapat memulai dari project seperti klasifikasi data, sistem rekomendasi, prediksi, image classification, atau aplikasi yang memanfaatkan LLM, kemudian dokumentasikan proses dan hasilnya.

6. Pelajari Deployment dan MLOps

Skill deployment dan MLOps membantu kamu memahami bagaimana model AI dapat digunakan dalam sistem produksi. 

Pelajari konsep seperti model serving, API, Docker, monitoring, versioning, dan pipeline agar model dapat diintegrasikan, dijalankan, serta dipelihara setelah digunakan.

Baca Juga: Apa Itu Augmented Reality? Pengertian, Cara Kerja, dan Contohnya

Kesimpulan

AI Engineer dan Software Engineer memiliki fundamental yang saling beririsan, terutama dalam programming dan problem solving, tetapi fokus pekerjaannya berbeda. 

AI Engineer lebih spesifik pada pengembangan dan implementasi sistem AI, termasuk data dan machine learning, sedangkan Software Engineer memiliki cakupan lebih luas dalam pengembangan dan pemeliharaan software. 

Keduanya memiliki jalur karier dan kebutuhan skill yang dapat terus berkembang sesuai spesialisasi, pengalaman, dan bidang teknologi yang ingin kamu tekuni.

Bangun Fondasi Skill Data untuk Berkarier di Dunia AI Bersama Digital Skola

Di Digital Skola, kamu bisa mengikuti Fast Track Data Engineer Scholarship, program beasiswa eksklusif Data Engineer GRATIS 100% yang dapat menjadi langkah awal untuk memperkuat skill data sekaligus mempersiapkan portfolio dan kariermu di bidang teknologi.

Melalui program ini, kamu akan mendapatkan:

• Beasiswa 100% GRATIS
• Kurikulum intensif untuk membangun skill di bidang data
• Skill pengolahan dan pengelolaan data yang relevan dengan kebutuhan industri
• Portofolio profesional untuk mendukung persiapan karier
• Dukungan karier untuk membantu kamu mempersiapkan langkah selanjutnya di dunia kerja

Daftar sekarang dan mulai bangun fondasi skill data bersama Digital Skola untuk mempersiapkan perjalanan kariermu di bidang teknologi dan AI!

FAQ

1. Apa perbedaan utama AI Engineer dan Software Engineer?

AI Engineer berfokus pada pengembangan dan implementasi sistem berbasis AI, termasuk machine learning, data, dan model AI. Sementara itu, Software Engineer memiliki cakupan lebih luas dalam merancang, membangun, menguji, dan memelihara software.

2. Apakah AI Engineer harus bisa coding?

Ya. AI Engineer membutuhkan kemampuan programming untuk mengembangkan, mengintegrasikan, dan melakukan deployment sistem AI. Python menjadi salah satu bahasa yang banyak digunakan dalam bidang ini.

3. Apakah Software Engineer bisa menjadi AI Engineer?

Bisa. Software Engineer sudah memiliki fundamental seperti programming, API, software development, dan deployment yang dapat menjadi bekal untuk mempelajari data, machine learning, dan teknologi AI.

4. Apa saja skill yang perlu dikuasai AI Engineer?

Beberapa skill yang relevan meliputi Python, data processing, statistik dasar, machine learning, deep learning, API, deployment, MLOps, serta problem solving.

5. Apakah AI Engineer dan Software Engineer memiliki jenjang karier yang sama?

Tidak selalu. Keduanya dapat berkembang dari level junior hingga senior, tetapi spesialisasi dan arah kariernya dapat berbeda. AI Engineer dapat berkembang ke bidang seperti ML Engineer, MLOps, atau AI Architect, sedangkan Software Engineer dapat mengambil spesialisasi seperti frontend, backend, platform, atau systems engineering.