Langkah Praktis untuk Menembus Posisi Autonomy Algorithms Engineer

Menjadi seorang Autonomy Algorithms Engineer adalah impian bagi banyak orang yang bercita-cita bekerja di dunia teknologi canggih. Profesi ini sangat penting dalam pengembangan teknologi yang memungkinkan perangkat seperti kendaraan otonom, drone, dan robot untuk beroperasi tanpa campur tangan manusia. Namun, perjalanan menuju posisi ini tidak mudah. Banyak orang yang merasa bingung bagaimana memulai karier di bidang ini. Jika kamu juga memiliki minat untuk menjadi Autonomy Algorithms Engineer, berikut adalah langkah-langkah praktis yang bisa membantumu menembus posisi ini.

baca juga: Buka Potensi Perangkat Cerdas: Profesi Ingenieur TinyML Menggugah

1. Pahami Dasar-dasar dan Dapatkan Pendidikan yang Tepat

Langkah pertama untuk menjadi seorang Autonomy Algorithms Engineer adalah memahami dasar-dasar teknologi dan mendapatkan pendidikan yang tepat. Profesi ini sangat teknis, jadi memiliki latar belakang pendidikan di bidang Computer Science (Ilmu Komputer), Electrical Engineering (Rekayasa Elektro), atau Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan) adalah hal yang sangat disarankan. Gelar sarjana di bidang-bidang ini akan memberi kamu fondasi yang kuat dalam teori dan keterampilan yang dibutuhkan untuk mengembangkan algoritma dalam sistem otonom.

Namun, pendidikan bukan hanya tentang gelar. Kamu perlu memfokuskan diri pada bidang-bidang tertentu yang relevan, seperti:

• Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam: Teknologi pembelajaran mesin (machine learning) dan pembelajaran mendalam (deep learning) adalah inti dari banyak sistem otonom. Kamu akan belajar bagaimana sistem dapat “belajar” dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu.
• Robotika: Pengetahuan tentang robotika sangat penting karena pekerjaan ini sering melibatkan perangkat keras. Mengerti cara kerja robot, sensor, dan aktuator akan sangat membantumu dalam merancang algoritma untuk perangkat otonom.
• Pengolahan Sinyal dan Citra: Sistem otonom seperti mobil otonom bergantung pada sensor seperti LIDAR, kamera, dan radar untuk memahami dunia sekitar. Mengetahui cara sensor bekerja dan bagaimana mengolah data tersebut menjadi keputusan akan menjadi keahlian yang sangat berguna.

2. Kuasai Keahlian Pemrograman yang Diperlukan

Pemrograman adalah keterampilan utama yang harus dikuasai oleh seorang Autonomy Algorithms Engineer. Keterampilan pemrograman yang kuat akan membantumu dalam merancang dan mengimplementasikan algoritma yang mengontrol sistem otonom. Berikut adalah beberapa bahasa pemrograman yang wajib kamu kuasai:

• Python: Python adalah bahasa yang sangat populer dalam pengembangan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Bahasa ini memiliki banyak pustaka (library) yang digunakan dalam AI, seperti TensorFlow, Keras, dan PyTorch. Python juga mudah dipelajari dan digunakan, yang membuatnya menjadi pilihan utama dalam banyak proyek otonom.
• C++: C++ sering digunakan dalam aplikasi yang memerlukan waktu pemrosesan yang cepat, seperti sistem kendaraan otonom yang beroperasi dalam waktu nyata. Penguasaan C++ memungkinkan kamu untuk mengembangkan aplikasi dengan efisiensi tinggi.
• MATLAB: MATLAB banyak digunakan dalam simulasi algoritma dan pemodelan sistem, terutama di bidang robotika dan kendali sistem. Kamu akan sering menggunakan MATLAB untuk menganalisis dan menguji algoritma yang dikembangkan.

Selain bahasa pemrograman tersebut, keterampilan dalam mengembangkan perangkat lunak yang efisien dan terstruktur dengan baik akan sangat bermanfaat, mengingat banyak sistem otonom beroperasi dalam kondisi yang sangat dinamis dan membutuhkan kode yang dapat berjalan secara efisien.

3. Belajar dan Menguasai Pembelajaran Mesin dan Deep Learning

Sistem otonom sangat bergantung pada pembelajaran mesin (machine learning) dan deep learning untuk memahami lingkungan dan mengambil keputusan yang tepat. Oleh karena itu, menjadi ahli dalam kedua bidang ini adalah langkah penting untuk menembus posisi Autonomy Algorithms Engineer. Beberapa hal yang perlu dipelajari meliputi:

• Supervised Learning: Dalam supervised learning, algoritma diajarkan dengan data yang sudah diberi label untuk memprediksi hasil yang belum diketahui. Teknik ini digunakan dalam banyak aplikasi, seperti pengenalan gambar dan prediksi data.
• Unsupervised Learning: Unsupervised learning digunakan ketika data tidak diberi label. Teknik ini sering digunakan untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data yang sangat besar dan tidak terstruktur.
• Reinforcement Learning: Dalam reinforcement learning, algoritma belajar dari interaksinya dengan lingkungan dan menerima umpan balik dalam bentuk reward atau punishment. Teknik ini banyak digunakan dalam pengembangan kendaraan otonom, di mana sistem perlu belajar untuk mengambil keputusan berdasarkan pengalaman.
• Deep Learning: Jaringan saraf tiruan dalam deep learning digunakan untuk memproses data dalam jumlah besar dan menghasilkan prediksi yang sangat akurat. Deep learning digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan objek dalam kendaraan otonom dan drone.

Menguasai teknik-teknik ini akan memberi kamu kemampuan untuk mengembangkan algoritma yang mampu belajar dan beradaptasi dengan perubahan lingkungan secara otomatis.

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

4. Peroleh Pengalaman Praktis Melalui Proyek dan Magang

Pengetahuan teoretis saja tidak cukup. Agar lebih siap menghadapi tantangan di dunia nyata, kamu perlu memperoleh pengalaman praktis dalam mengembangkan sistem otonom. Berikut adalah beberapa cara untuk mendapatkan pengalaman praktis:

• Proyek Open Source: Terlibat dalam proyek open-source yang berfokus pada kecerdasan buatan, robotika, atau sistem otonom bisa memberi pengalaman berharga. Platform seperti GitHub memungkinkan kamu untuk berkolaborasi dengan pengembang lainnya dan belajar langsung dari pengalaman mereka.
• Kompetisi AI dan Robotika: Kompetisi seperti Kaggle (untuk pembelajaran mesin) dan Robocup (untuk robotika) dapat memberi kamu tantangan nyata dalam mengembangkan algoritma dan sistem otonom. Kompetisi ini juga memberikan kesempatan untuk berkolaborasi dengan orang-orang yang memiliki keahlian serupa.
• Magang di Perusahaan Teknologi: Magang di perusahaan yang fokus pada teknologi otonom, seperti perusahaan kendaraan otonom atau robotika, sangat penting untuk mendapatkan pengalaman langsung. Magang ini memberi kamu kesempatan untuk bekerja di tim yang berpengalaman dan mengasah keterampilan praktismu.

5. Jaga Pembelajaran Terus-Menerus dan Bangun Jaringan Profesional

Teknologi otonom terus berkembang dengan cepat. Agar tetap relevan dan kompetitif, kamu harus berkomitmen untuk terus belajar dan mengikuti perkembangan terbaru dalam bidang ini. Berikut beberapa cara untuk terus mengembangkan diri:

• Mengikuti Kursus dan Sertifikasi: Banyak platform pembelajaran online menawarkan kursus dalam pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan robotika. Sertifikasi dalam bidang-bidang ini dapat meningkatkan kredibilitas dan membuatmu lebih menarik di mata pemberi kerja.
• Membaca Jurnal dan Artikel Terkini: Selalu baca jurnal ilmiah dan artikel terbaru yang berfokus pada kecerdasan buatan dan teknologi otonom. Berlangganan publikasi seperti IEEE Transactions on Robotics atau Journal of Autonomous Systems akan membantumu tetap up-to-date.
• Bangun Jaringan Profesional: Terlibat dalam konferensi, seminar, atau workshop tentang teknologi otonom memberi kesempatan untuk berkolaborasi dan bertukar pengetahuan dengan para profesional lainnya. Selain itu, bergabung dalam komunitas profesional seperti LinkedIn atau forum terkait teknologi otonom juga membuka peluang baru dalam kariermu.

Penutup

Menembus posisi sebagai Autonomy Algorithms Engineer memang bukan hal yang mudah, tetapi dengan langkah-langkah yang tepat, kamu bisa meraihnya. Mulai dari pendidikan yang solid, kuasai keterampilan teknis yang relevan, peroleh pengalaman praktis, dan terus berkomitmen untuk belajar dan berkembang. Jangan lupa untuk membangun jaringan profesional yang bisa membantu dalam perjalanan kariermu. Dengan tekad dan dedikasi, impian untuk menjadi Autonomy Algorithms Engineer bukanlah hal yang mustahil untuk dicapai.

Penulis : Tanjali Mulia Nafisa