Ingin Jadi Autonomy Algorithms Engineer? Ini Trik yang Wajib Kamu Tahu

Karier sebagai Autonomy Algorithms Engineer sangat menarik bagi mereka yang tertarik dengan teknologi mutakhir, kecerdasan buatan (AI), dan sistem otonom. Profesi ini berkaitan erat dengan pengembangan algoritma untuk sistem yang bisa bekerja sendiri, seperti kendaraan otonom, drone, dan robot yang beroperasi tanpa kontrol manusia. Sistem seperti itu memerlukan kemampuan untuk membuat keputusan berdasarkan data yang dikumpulkan dari lingkungan sekitar secara real-time.

Namun, banyak orang yang merasa bingung bagaimana memulai perjalanan menuju profesi ini. Apa yang perlu dipelajari, keterampilan apa yang harus dimiliki, dan bagaimana mendapatkan pengalaman praktis? Di artikel ini, kita akan membahas trik-trik yang wajib kamu tahu untuk menjadi seorang Autonomy Algorithms Engineer. Dengan mengikuti tips ini, perjalananmu menuju karier impian akan lebih terarah dan efektif!

baca juga: Contoh Soal UTUL UGM: Persiapan Lengkap untuk Menghadapi Ujian Tulis Universitas Gadjah Mada

1. Pahami Peran Seorang Autonomy Algorithms Engineer

Langkah pertama yang perlu kamu lakukan adalah memahami terlebih dahulu peran dan tanggung jawab seorang Autonomy Algorithms Engineer. Seorang engineer dalam bidang ini merancang dan mengembangkan algoritma yang memungkinkan perangkat keras otonom (seperti kendaraan otonom atau robot) untuk beroperasi secara mandiri tanpa bantuan manusia.

Sebagai contoh, dalam kendaraan otonom, algoritma yang dikembangkan memungkinkan mobil tersebut untuk mengenali objek di sekitarnya, merencanakan jalur, serta membuat keputusan seperti kapan harus berbelok atau berhenti untuk menghindari hambatan. Tanggung jawab ini mencakup berbagai aspek teknis, termasuk pengolahan citra, pembelajaran mesin, perencanaan jalur, dan pengambilan keputusan berbasis data.

2. Fokus pada Pendidikan yang Tepat

Untuk memulai karier di bidang ini, pendidikan adalah langkah pertama yang sangat penting. Sebagian besar Autonomy Algorithms Engineer memiliki gelar di bidang Computer Science, Electrical Engineering, atau Artificial Intelligence (AI). Gelar ini memberikan dasar yang kuat dalam teori dan keterampilan teknis yang diperlukan untuk mengembangkan algoritma kompleks.

Namun, bukan hanya gelar yang diperlukan, tetapi juga pemahaman yang mendalam tentang beberapa topik inti. Beberapa topik yang harus kamu pelajari termasuk:

• Pembelajaran Mesin (Machine Learning): Pembelajaran mesin adalah teknik yang memungkinkan sistem belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya tanpa program eksplisit. Sistem otonom, seperti mobil tanpa pengemudi, sangat bergantung pada teknik ini untuk pengenalan objek, perencanaan jalur, dan pengambilan keputusan.
• Robotika dan Kendali Sistem: Pengetahuan dasar tentang robotika sangat penting, karena banyak aplikasi dalam sistem otonom melibatkan perangkat keras seperti robot atau kendaraan otonom. Kamu harus memahami bagaimana perangkat keras ini berfungsi dan bagaimana mengendalikannya melalui algoritma.
• Pengolahan Citra: Pengolahan citra sangat penting untuk perangkat seperti mobil otonom yang menggunakan sensor seperti kamera dan LIDAR untuk memetakan dan memahami lingkungan sekitar.

3. Kuasi Keterampilan Pemrograman yang Dibutuhkan

Salah satu keterampilan terpenting dalam bidang ini adalah pemrograman. Keterampilan pemrograman memungkinkanmu untuk mengimplementasikan algoritma dan mengembangkan sistem otonom secara efektif. Beberapa bahasa pemrograman yang harus kamu kuasai termasuk:

• Python: Python adalah bahasa pemrograman yang sangat populer dalam pengembangan AI dan pembelajaran mesin karena sintaksnya yang sederhana dan pustaka yang sangat banyak untuk mendukung proyek-proyek ini. Pustaka seperti TensorFlow, Keras, dan PyTorch digunakan untuk membangun dan melatih model pembelajaran mesin.
• C++: C++ sangat penting karena banyak sistem otonom, terutama kendaraan otonom dan robotika, memerlukan pemrosesan real-time yang efisien. C++ memungkinkan pengembangan aplikasi yang memerlukan kecepatan dan efisiensi tinggi.
• MATLAB: MATLAB sering digunakan dalam simulasi algoritma dan analisis matematis. Ini sangat membantu dalam menganalisis dan menguji algoritma di bidang robotika dan kontrol.

Keterampilan pemrograman ini akan sangat membantumu untuk mengembangkan, menguji, dan mengoptimalkan algoritma yang digunakan dalam sistem otonom.

baca juga: Mahasiswa Baru Universitas Teknokrat Indonesia Berdampak untuk Indonesia Emas

4. Fokus pada Pembelajaran Mesin dan Deep Learning

Pembelajaran mesin dan deep learning adalah kunci dalam mengembangkan sistem otonom yang efektif. Kedua teknik ini memungkinkan sistem untuk memahami dunia mereka, belajar dari pengalaman, dan membuat keputusan secara mandiri. Berikut adalah beberapa teknik yang perlu dipelajari:

• Supervised Learning: Dalam teknik ini, model dilatih dengan data yang sudah diberi label (misalnya, gambar dengan kategori yang telah ditentukan). Supervised learning sangat penting dalam pengenalan objek, seperti mengenali pejalan kaki atau kendaraan lain di jalan.
• Unsupervised Learning: Teknik ini digunakan untuk menemukan pola dalam data yang tidak diberi label. Misalnya, dalam analisis citra, unsupervised learning digunakan untuk mengidentifikasi pola yang tidak langsung terlihat.
• Reinforcement Learning: Dalam teknik ini, model belajar melalui interaksi dengan lingkungan dan menerima feedback dalam bentuk penghargaan atau hukuman. Ini sangat berguna dalam pengembangan kendaraan otonom yang harus belajar untuk menghindari rintangan atau merencanakan jalur secara dinamis.
• Deep Learning: Deep learning, yang menggunakan jaringan saraf tiruan, sangat penting dalam pengolahan citra dan pengenalan objek. Deep learning digunakan untuk mengidentifikasi objek dalam gambar atau video dengan akurasi tinggi, yang sangat berguna dalam sistem seperti kendaraan otonom.

5. Ambil Pengalaman Praktis dengan Proyek dan Magang

Menjadi Autonomy Algorithms Engineer bukan hanya soal teori, tetapi juga soal pengalaman praktis. Pengalaman praktis membantumu memahami tantangan dunia nyata yang tidak bisa dipelajari hanya dari buku atau kursus. Ada beberapa cara untuk mendapatkan pengalaman praktis:

• Proyek Pribadi: Kamu bisa mulai dengan mengerjakan proyek-proyek kecil, seperti membuat algoritma pengenalan objek atau membuat sistem kendaraan otonom sederhana. Proyek ini akan membantu kamu memahami cara mengaplikasikan teori yang sudah dipelajari dalam situasi nyata.
• Berpartisipasi dalam Kompetisi: Kompetisi seperti Kaggle (untuk pembelajaran mesin) atau Robocup (untuk robotika) menawarkan tantangan yang dapat membantumu mengasah keterampilan dalam mengembangkan algoritma untuk sistem otonom.
• Magang di Perusahaan Teknologi: Banyak perusahaan teknologi besar yang membuka program magang di bidang kendaraan otonom atau robotika. Magang memberi kamu kesempatan untuk bekerja langsung dengan para profesional di bidang ini dan mengembangkan keterampilan yang dibutuhkan.

6. Perbarui Diri dengan Tren dan Teknologi Terbaru

Dunia teknologi bergerak sangat cepat, dan untuk tetap relevan, kamu harus selalu memperbarui pengetahuanmu dengan tren dan teknologi terbaru. Ada beberapa cara untuk melakukan ini:

• Berlangganan Jurnal Ilmiah dan Blog Teknologi: Ikuti publikasi ilmiah, seperti IEEE Transactions on Robotics dan Journal of Autonomous Systems, yang menyediakan penelitian terbaru dalam bidang ini.
• Ikuti Kursus dan Sertifikasi: Banyak platform pembelajaran online menawarkan kursus dan sertifikasi yang relevan, seperti di Coursera, edX, dan Udacity. Mengikuti kursus ini bisa menambah pengetahuan dan keterampilan yang sangat dibutuhkan.
• Bergabung dengan Komunitas: Berpartisipasi dalam komunitas online seperti LinkedIn, GitHub, atau forum teknologi lainnya bisa membantumu membangun jaringan dengan profesional lainnya. Ini juga memungkinkan kamu untuk belajar dari pengalaman orang lain.

7. Bangun Jaringan dan Peluang Karir

Membangun jaringan adalah bagian penting dalam mengembangkan karier. Dengan jaringan yang kuat, kamu bisa mendapatkan peluang kerja dan proyek kolaboratif. Cobalah untuk aktif dalam konferensi, seminar, atau webinar yang membahas tentang kecerdasan buatan, robotika, dan teknologi otonom.

Selain itu, pastikan kamu memiliki portofolio yang menunjukkan keterampilan dan pengalamanmu dalam bidang ini. Portofolio yang kuat akan sangat membantu ketika melamar pekerjaan di perusahaan teknologi atau startup yang bergerak di bidang kendaraan otonom dan robotika.

Penutup

Menjadi seorang Autonomy Algorithms Engineer mungkin terdengar menantang, tetapi dengan langkah yang tepat, kamu bisa mencapainya. Mulai dengan pendidikan yang kuat, kuasai keterampilan teknis yang diperlukan, ambil pengalaman praktis, dan tetap ikuti perkembangan terbaru dalam teknologi. Dengan komitmen dan usaha yang konsisten, kamu akan berada di jalur yang benar untuk mencapai tujuan menjadi Autonomy Algorithms Engineer yang sukses. Jadi, apakah kamu siap untuk memulai perjalananmu?

Penulis : tanjali mulia nafisa