เมื่อไม่กี่ปีก่อน เวลาพูดถึงอาชีพในวงการเทคโนโลยี หลายคนคงนึกถึง Data Scientist เป็นอันดับแรก ถึงขนาดมีคนขนานนามว่าเป็น “อาชีพที่เซ็กซี่ที่สุดแห่งศตวรรษที่ 21” แต่ตอนนี้ มีอาชีพใหม่ที่กำลังมาแรงไม่แพ้กัน นั่นคือ Generative AI Engineer หรือที่หลายคนเรียกสั้น ๆ ว่า Gen AI Engineer
ทำไมถึงมาแรงขนาดนี้?
เหตุผลหลักมาจากความก้าวหน้าของ AI ในช่วง 1-2 ปีที่ผ่านมา ที่สามารถสร้างคอนเทนต์ใหม่ ๆ ได้เอง จนเปลี่ยนวิธีการทำงานในหลายธุรกิจไปอย่างสิ้นเชิง ตัวอย่างเช่น:
- ChatGPT: แชทบอทที่สามารถสนทนาภาษาธรรมชาติกับผู้ใช้ได้อย่างลื่นไหล ราวกับคุยกับคนจริง
- DALL-E: โมเดลสร้างภาพที่สามารถตีความคำอธิบายเป็นภาพได้อย่างอัจฉริยะ
- Whisper: โมเดลแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ (Speech-to-Text) ที่มีความแม่นยำสูง
ความสามารถเหล่านี้ถูกเรียกรวมว่า Generative AI ซึ่งเกิดจากการใช้เทคนิค Machine Learning และ Deep Learning ในการสร้างข้อมูลใหม่ (เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ) จากข้อมูลต้นแบบที่มีอยู่แล้ว นี่เองที่ทำให้อาชีพ Generative AI Engineer กลายเป็นที่ต้องการอย่างรวดเร็ว เพื่อช่วยองค์กรนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้สร้างคุณค่าได้เต็มประสิทธิภาพ
บทความนี้จะพาไปรู้จักกับอาชีพ Generative AI Engineer ว่าพวกเขาคือใคร ทำอะไรบ้าง และถ้าเราสนใจอยากทำงานด้านนี้ ต้องเตรียมตัวยังไงบ้าง? พร้อมทั้งแนะนำคอร์สเรียนที่น่าสนใจสำหรับผู้ที่ต้องการเริ่มต้น
Generative AI Engineer คือใคร อาชีพนี้ทำอะไรบ้าง
Generative AI Engineer คือผู้เชี่ยวชาญที่พัฒนาและนำ Generative AI มาใช้ในงานจริง พวกเขาต้องมีความรู้หลายด้านผสมผสานกัน ทั้งการพัฒนาซอฟต์แวร์ การเขียนโปรแกรม วิทยาการข้อมูล และวิศวกรรมข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ต้องเชี่ยวชาญการทำงานกับเทคโนโลยี AI สมัยใหม่ เช่น:
- Machine Learning และ Deep Learning
- Large Language Models (LLMs)
- Generative Adversarial Networks (GANs)
จุดมุ่งหมายหลักคือการสร้างแอปพลิเคชันที่ฉลาด เรียนรู้ได้ และสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและตัดสินใจได้ด้วยตนเอง
หน้าที่หลักของ Generative AI Engineer ได้แก่:
- พัฒนาและปรับแต่งโมเดล Generative AI: สร้างระบบที่สามารถผลิตเนื้อหาใหม่ ๆ ได้ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอ
- ออกแบบระบบ AI: วางแผนและสร้างระบบที่รองรับการทำงานของ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงขยายขนาดได้ตามความต้องการ
- นำโมเดลไปใช้งานจริง (Deployment): ทำให้โมเดลสามารถใช้งานได้ในผลิตภัณฑ์หรือบริการต่าง ๆ
- ปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล: ทดสอบและปรับแต่งระบบอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ AI ทำงานได้ดีที่สุด
Generative AI Engineer เป็นผู้เชื่อมโยงระหว่าง Generative AI และการนำไปใช้งานจริง พวกเขาใช้ความเชี่ยวชาญในการพัฒนาโมเดลและระบบ AI เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ฉลาดและตอบสนองต่อความต้องการที่ซับซ้อน ทำให้เทคโนโลยี AI สามารถสร้างคุณค่าให้กับธุรกิจได้อย่างแท้จริง
ตัวอย่างงานของ Generative AI Engineer
- ออกแบบและพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับโมเดล Generative AI: ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เพื่อสร้างและปรับปรุงโมเดลที่สามารถสร้างสรรค์เนื้อหาใหม่ ๆ
- ทำงานร่วมกับทีมข้ามสายงาน: ประสานงานกับทีมต่าง ๆ เช่น ทีมพัฒนา, ทีมออกแบบ, และทีมผลิตภัณฑ์ เพื่อผสานโซลูชัน Generative AI เข้ากับระบบงานที่มีอยู่
- วิจัยและติดตามความก้าวหน้าล่าสุดใน Generative AI: อัปเดตตัวเองเกี่ยวกับเทคโนโลยีและวิธีการใหม่ ๆ ใน Generative AI และนำมาประยุกต์ใช้ในงาน
- ปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล: ปรับปรุงและปรับแต่งโมเดลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำ รวมถึงการลดทรัพยากรที่ใช้
- แก้ไขปัญหาและบำรุงรักษาโมเดล: แก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นกับโมเดล Generative AI และการนำไปใช้งาน รวมถึงการบำรุงรักษาให้ระบบทำงานได้อย่างราบรื่น
Use Cases การประยุกต์ใช้ Generative AI ในธุรกิจหลากหลายด้าน
1. งานบริการลูกค้า
ตัวอย่าง: บริษัทมีลูกค้าโทรเข้ามาถามข้อมูลวันละหลายพันครั้ง พนักงานคอลเซ็นเตอร์ไม่เพียงพอ
การนำ Generative AI มาใช้:
- วิศวกร Generative AI พัฒนาแชทบอทที่เข้าใจภาษาพูดธรรมชาติของลูกค้า ตอบคำถามพื้นฐานได้ทันที เช่น วิธีเปิดบัญชี อัตราดอกเบี้ย
- หากคำถามซับซ้อน ระบบจะส่งต่อไปยังพนักงานที่เชี่ยวชาญ
- ธนาคารลดภาระงานพนักงาน ตอบสนองลูกค้าได้รวดเร็วขึ้น
2. โรงงานอุตสาหกรรม
ตัวอย่าง: วิศวกรในโรงงานผลิตรถยนต์เสียเวลาหาข้อมูลจากคู่มือเทคนิคหลายพันหน้า
การนำ Generative AI มาใช้:
- วิศวกร Generative AI พัฒนาระบบค้นหาข้อมูลอัจฉริยะ ถ้าใส่คำถาม เช่น “แก้ปัญหาเครื่องยนต์เสียงดังอย่างไร”
- ระบบจะสกัดคำตอบจากคู่มือทั้งหมดขึ้นมาให้ทันที
- วิศวกรค้นหาข้อมูลได้ไวขึ้น ทำงานมีประสิทธิภาพสูงขึ้น
3. การแพทย์และการวินิจฉัยโรค
ตัวอย่าง: โรงพยาบาลมีภาพ X-ray จำนวนมาก หมอมีเวลาจำกัด
การนำ Generative AI มาใช้:
- วิศวกร Generative AI พัฒนาโมเดลที่ช่วยตรวจความผิดปกติในภาพ X-ray หรือ MRI
- ระบบไฮไลต์จุดที่น่าสงสัยให้หมอตรวจสอบต่อ
- หมอทำงานเร็วขึ้น มีข้อมูลช่วยตัดสินใจเบื้องต้น
4. การรักษาความปลอดภัย (Security and Surveillance)
ตัวอย่าง: บริษัทต้องการตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติในภาพวงจรปิดจำนวนมาก
การนำ Generative AI มาใช้:
- วิศวกรเชื่อม GPT-4 Vision เข้ากับระบบวิเคราะห์วิดีโอ
- หากพบความผิดปกติ หรือกิจกรรมที่อาจเป็นภัย ระบบจะส่งสัญญาณเตือนให้เจ้าหน้าที่
- เพิ่มประสิทธิภาพในการเฝ้าระวัง ลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
Generative AI Engineer vs Data Scientist
แม้ว่า Generative AI Engineer และ Data Scientist จะมีความเกี่ยวข้องกัน แต่ก็มีความแตกต่างที่สำคัญ:
- Data Scientist:
- เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก
- ใช้สถิติและ Machine Learning ในการพยากรณ์และตัดสินใจ
- ทำงานกับข้อมูลเพื่อสร้างโมเดลที่ตอบคำถามทางธุรกิจ
- Generative AI Engineer:
- เน้นการพัฒนาและนำโมเดล Generative AI ไปใช้งานจริง
- มุ่งเน้นการสร้างสรรค์เนื้อหาใหม่ ๆ ด้วย AI
- มีทักษะด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ในการพัฒนาระบบที่ซับซ้อน
สรุป: Data Scientist มุ่งเน้นการวิเคราะห์และตีความข้อมูล ส่วน Generative AI Engineer มุ่งเน้นการสร้างและนำ AI มาใช้ในการสร้างเนื้อหาและแอปพลิเคชันใหม่ ๆ สามารถดูเพิ่มเติมได้ที่
Data Scientist vs. AI Engineer: IBM Technology
อยากเป็น Generative AI Engineer ต้องมีความรู้พื้นฐานด้านไหน
1. ความเข้าใจ Generative AI และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง (ความรู้พื้นฐานที่สำคัญที่สุด)
- เข้าใจหลักการทำงานของ Large Language Models (LLMs)
- รู้จักการทำ Retrieval-Augmented Generation (RAG) เพื่อผสานข้อมูลภายนอกเข้ากับโมเดล
- เข้าใจวิธีการ Fine-tuning โมเดลและการทำ Prompt Engineering เพื่อควบคุมผลลัพธ์
2. ทักษะด้าน Programming และการพัฒนาโมเดล AI (ทักษะด้านเทคนิค)
- เชี่ยวชาญ Python หรือภาษาอื่น ๆ เช่น Java, C++
- ใช้งานไลบรารี AI เช่น TensorFlow, PyTorch
- เข้าใจการทำ Model Training, Fine-tuning, และการปรับ Optimization ของโมเดล
- รู้จักการทำงานกับ Vector Database และการใช้ Embedding เพื่อค้นหาข้อมูลและทำ RAG ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3. MLOps และการนำ GenAI ไปใช้งานจริง (ทักษะการประยุกต์ใช้)
- รู้วิธีนำ LLMs ไปใช้ในระบบจริง (Deployment)
- เข้าใจการทำ API Integration และ Scalability
- ออกแบบระบบโดยคำนึงถึง Cost และ Performance
- การเชื่อมต่อระบบ: รู้จักการทำ API Integration กับ Cloud Services และ Third-party APIs เช่น Azure, AWS, GCP
- การทำ CI/CD และ Testing
- การใช้ Container (Docker, Kubernetes)
ทักษะเสริมที่สำคัญ:
- Machine Learning และ Deep Learning พื้นฐาน
- การจัดการข้อมูลและฐานข้อมูล (SQL, NoSQL, Vector Stores)
- Cloud Services (AWS, Azure, GCP)
- System Monitoring และ Performance Optimization
เงินเดือนพื้นฐานของ Generative AI Engineer ประมาณเท่าไร
ในสหรัฐอเมริกา:
- ระดับเริ่มต้น: $108,043 – $136,620 ต่อปี (ประมาณ 3.8 – 4.8 ล้านบาท)
- มีประสบการณ์ 5 ปีขึ้นไป: สามารถสูงถึง $128,396 – $172,715 ต่อปี (ประมาณ 4.5 – 6.0 ล้านบาท) ในตำแหน่งผู้นำทีม และอาจสูงถึง $200,000 ต่อปี (ประมาณ 7.0 ล้านบาท) ในบริษัทชั้นนำ
ในออสเตรเลีย:
- ฐานเงินเดือน: AUD 69,000 – 120,000 ต่อปี (ประมาณ 1.6 – 2.8 ล้านบาท)
- เงินเดือนเฉลี่ย: AUD 91,000 – 107,000 ต่อปี (ประมาณ 2.4 – 2.5 ล้านบาท)
แนวโน้มการเติบโต:
- การเติบโตของตำแหน่งงาน 23% ในช่วงปี 2022-2032 (สูงกว่าค่าเฉลี่ยทั่วไปที่ 5%)
- อัตราการจ้างงานเติบโต 74% ต่อปีในช่วง 4 ปีที่ผ่านมา (ข้อมูลจาก LinkedIn)
แหล่งข้อมูลอ้างอิง:
- Coursera AI Engineer Salary Guide 2024 (coursera.org/articles/ai-engineer-salary)
- DataCamp Salary Guide 2024 (datacamp.com/blog/how-much-do-ai-engineers-make-guide-to-salaries)
- Glassdoor Australia Salaries Report (glassdoor.com.au/Salaries/ai-engineer-salary)
- Payscale Australia – Artificial Intelligence Salary Data 2024 (https://www.payscale.com/research/AU/Skill=Artificial_Intelligence_(AI)/Salary)
หมายเหตุ: เงินเดือนขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายอย่าง เช่น ประสบการณ์ ทักษะ อุตสาหกรรม และสถานที่ทำงาน
แนะนำคอร์สสำหรับ Generative AI Engineer
เราได้รวบรวมคอร์สที่น่าสนใจสำหรับ Generative AI Engineer มาให้คุณได้เลือกเรียนรู้และพัฒนาทักษะของคุณ
| ชื่อคอร์ส | รายละเอียด | ลิงก์ |
| Introduction to Generative AI | คอร์สจาก Google Cloud ที่จะพาคุณเรียนรู้พื้นฐาน Large Language Models และหลักการ Responsible AI | ดูรายละเอียด |
| Azure AI Fundamentals: Generative AI | คอร์สจาก Microsoft เรียนรู้พื้นฐาน AI บน Azure | ดูรายละเอียด |
| Generative AI for Everyone | คอร์สจาก DeepLearning.AI สอนโดย Andrew Ng เรียนรู้การใช้งาน AI ในชีวิตและการทำงาน | ดูรายละเอียด |
| AWS Generative AI | คอร์สจาก Amazon เรียนรู้การสร้าง AI Content และการประยุกต์ใช้ NLP | ดูรายละเอียด |
| Generative AI Concepts | คอร์สจาก DataCamp เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของ Generative AI | ดูรายละเอียด |
| Generative AI for Beginners | คอร์สจาก Udemy สำหรับผู้เริ่มต้นที่สนใจ Generative AI | ดูรายละเอียด |
| Machine Learning, Data Science and Generative AI with Python | คอร์สจาก Udemy เรียนรู้ ML, Data Science, TensorFlow, GPT, OpenAI และ Neural Networks | ดูรายละเอียด |
แหล่งข้อมูล: รวบรวมจากแพลตฟอร์มการเรียนรู้ชั้นนำ (Google, Microsoft, AWS, DeepLearning.AI, DataCamp, Udemy)
หมายเหตุ: บางคอร์สอาจมีโปรโมชั่นหรือสามารถเรียนฟรีได้ในบางช่วงเวลา
หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณรู้จักกับอาชีพ Generative AI Engineer มากขึ้น และเป็นแนวทางสำหรับผู้ที่สนใจเข้าสู่สายงานนี้ หากบทความนี้มีประโยชน์ อย่าลืมแชร์ให้เพื่อน ๆ หรือคนที่สนใจได้อ่านกันนะคะ
ถ้าคุณชอบเนื้อหาแนวนี้ ติดตามบทความดี ๆ ด้าน Data และ AI เพิ่มเติมได้ที่:
- Facebook Page: DataTH
- YouTube Channel: Data Science ชิลชิล
ทีมงาน DataTH มุ่งมั่นที่จะสร้างสรรค์คอนเทนต์ดี ๆ ที่มีประโยชน์สำหรับผู้อ่าน หากคุณต้องการสนับสนุนเรา สามารถแชร์บทความนี้หรือสนับสนุนผ่านช่องทางต่าง ๆ ได้ ขอบคุณมากค่ะ!
🥰 ถ้าสนใจอาชีพอื่น ๆ เรามีให้อ่านอีกเยอะ คลิกด้านล่างได้เลย
- คู่มือเปลี่ยนอาชีพ Data Engineer
- คู่มือเปลี่ยนอาชีพ Data Analyst
- คู่มือเปลี่ยนอาชีพ Data Scientist
- คู่มือเปลี่ยนอาชีพ Machine Learning Engineer
- คู่มือเปลี่ยนอาชีพ Analytics Engineer
- คู่มือเปลี่ยนอาชีพ Business Intelligence Developer
- อาชีพสาย AI มีงานด้านไหนให้ทำบ้าง
- ข้อดี-ข้อเสีย อาชีพ Data Consultant
