สายงาน AI Professional เป็นยังไง | จบอะไรทำได้บ้าง?
- Panus Sakulsak HyperworkTH
- 13 พ.ย.
- ยาว 3 นาที
ก่อนจะไปดูเส้นทางอาชีพ AI Professional กันแบบละเอียด เรามาทำความเข้าใจก่อนว่า ใครบ้างที่สามารถเข้าสู่สายงานนี้ได้ คำตอบคือ AI ไม่ได้จำกัดแค่คนที่เรียนตรงสาย Computer Science เท่านั้น สิ่งสำคัญที่สุดคือคุณต้องมีพื้นฐานด้าน ตรรกะศาสตร์ ข้อมูล เทคโนโลยี และความพร้อมที่จะเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง เพราะ AI เป็นสาขาที่เชื่อมโยงทั้ง Computer Science, Data, Mathematics และ Business Application เข้าด้วยกัน
สาขาที่เข้าสู่สายAI ได้
สาย Technology & Engineering
Computer Science / Software Engineering: เหมาะกับตำแหน่ง AI Engineer, Machine Learning Engineer, NLP Engineer
Electrical / Computer Engineering: เหมาะกับ Robotics Engineer, Edge AI Engineer, Autonomous Vehicle Engineer
Mechanical / Mechatronics: เหมาะกับ Robotics Developer, Industrial Automation Engineer
สาย Data & Mathematics
Data Science / Statistics / Applied Mathematics: เหมาะกับ Data Scientist, AI Analyst, ML Researcher
Physics / Computational Science: สามารถต่อยอดสู่ AI Research หรือ Scientific Computing
สาย Business & Social Science
Business Analytics / Information Systems: เหมาะกับ AI Product Manager, AI Strategist, AI Consultant
Cognitive Science / Psychology: เหมาะกับ Human-Centered AI Researcher, UX Researcher, AI Ethics Specialist
ทักษะหลักที่ต้องมีไม่ว่าจะจบสาขาไหน
ไม่ว่าคุณจะมาจากพื้นฐานไหน ถ้าอยากทำงานสาย AI จริงจัง ควรพัฒนาทักษะเหล่านี้
Programming: Python (หลัก), SQL, R
Mathematics: Linear Algebra, Probability, Statistics, Calculus
Machine Learning: Supervised/Unsupervised Learning, Deep Learning
Tools & Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
Cloud & Deployment: AWS, GCP, Azure, Docker
Soft Skills: Problem Solving, Critical Thinking, Communication
สิ่งสำคัญคือ AI Professional ไม่ใช่แค่คนเขียนโค้ดเก่ง แต่เป็นคนที่เข้าใจตั้งแต่การสร้าง เทรน ปรับใช้ และสเกลระบบ AI และสามารถนำไปแก้ปัญหาจริงได้ ตอนนี้เราเข้าใจแล้วว่าใครบ้างที่สามารถเข้าสู่สายงาน AI ได้ ต่อไปเรามาดูกันว่าเมื่อเข้ามาแล้ว เส้นทางอาชีพจะเป็นอย่างไร และแต่ละขั้นมีหน้าที่อะไรบ้าง
AI Career Leveling Matrix
1. AI Research Scientist (นักวิจัย AI)
ค้นคว้าและพัฒนา Algorithm ใหม่ ๆ ทำงานวิจัยเชิงทฤษฎี เขียน Paper ตีพิมพ์ และบุกเบิกเทคนิค AI ที่ไม่มีใครทำมาก่อน
ระดับ | ทักษะและความสามารถ |
Junior Research Scientist | • มี Basic programming skills • เข้าใจหลักการพื้นฐานของ AI |
AI Research Scientist | • เชี่ยวชาญในด้าน Machine learning libraries • เข้าใจ Standard algorithms ต่าง ๆ |
Senior AI Research Scientist | • พัฒนา Algorithm ใหม่ ๆ ได้ • ทำ Research papers |
Principal Research Scientist | • คิดค้นเทคนิค AI แบบใหม่ • ทำ Cross disciplinary research |
Chief Research Scientist | • นำทีมวิจัย AI ระดับแผนก • กำหนดทิศทาง Research agenda |
2. Machine Learning Engineer (วิศวกร ML)
นำ ML Model ไปใช้งานจริง ดูแลตั้งแต่การจัดหาข้อมูล การ Train Model ไปจนถึง Deploy ให้รองรับผู้ใช้จำนวนมากได้
ระดับ | ทักษะและความสามารถ |
Junior Machine Learning Engineer | • Data pre processing • Basic model building |
Machine Learning Engineer | • Advanced model tuning • Feature engineering |
Senior Machine Learning Engineer | • Deep learning implementations • Model deployment |
Principal ML Engineer | • ออกแบบ Architecture ของ ML systems • Optimize for scale |
VP of Machine Learning | • วางกลยุทธ์การนำ ML ไปใช้งาน • คิดและสร้างนวัตกรรมในการประยุกต์ใช้ ML |
3. AI Product Manager (ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI)
เชื่อมโยงระหว่างทีม Tech กับ Business วางแผนผลิตภัณฑ์ AI กำหนดทิศทาง Features และประสานงานให้ทุกฝ่ายทำงานร่วมกันได้
ระดับ | ทักษะและความสามารถ |
Junior AI Product Manager | • เข้าใจความสามารถของ AI • วางแผน Product vision และ Roadmap |
AI Product Manager | • ประสานงานระหว่างทีม Engineering และ Business |
Senior AI Product Manager | • วางกลยุทธ์ Go to market สำหรับผลิตภัณฑ์ AI • User experience design |
Director of Product Management | • เป็นผู้นำในการกำหนดทิศทางผลิตภัณฑ์ • ทำ Market analysis |
Chief Product Officer | • วางกลยุทธ์สำหรับ Product lines • มี Vision ด้าน AI ระดับองค์กร |
4. Robotics Engineer (วิศวกร Robotics)
ออกแบบและพัฒนาหุ่นยนต์อัจฉริยะ รวม Hardware (Sensors, Actuators) กับ Software (AI, Control systems) เข้าด้วยกัน
ระดับ | ทักษะและความสามารถ |
Junior Robotics Engineer | • Basic robotics และ Automation • Control systems |
Robotics Engineer | • รวม Sensors และ Actuators เข้าด้วยกัน • Robotic software platforms |
Senior Robotics Engineer | • ออกแบบ Intelligent robotic systems • Machine perception |
Lead Robotics Engineer | • Advanced kinematics และ AI driven control • Human robot interaction |
Robotics Engineering Manager | • วางทิศทาง Robotics lab • ทำ Robotics Solution เฉพาะอุตสาหกรรม |
5. Data Scientist (AI Focus)
วิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI และ Machine Learning หา Insights สร้าง Predictive Models และแก้ปัญหาธุรกิจด้วยข้อมูล
ระดับ | ทักษะและความสามารถ |
Junior Data Scientist | • Statistical analysis • Data visualization |
Data Scientist | • Machine learning applications • Big data toolkits |
Senior Data Scientist | • ใช้ Deep learning เพื่อหา Insights จากข้อมูล • สร้าง Predictive models ขั้นสูง |
Lead Data Scientist | • กำหนดกลยุทธ์ข้อมูลขับเคลื่อนด้วย AI • Complex data pipeline engineering |
Chief Data Scientist | • นำในโครงการ AI ทีเน้นด้านข้อมูล • กำหนด Vision การขับเคลื่อนด้วยข้อมูล |
Ethical AI Advocate (ผู้สนับสนุนจริยธรรม AI)
ดูแลให้การใช้ AI เป็นไปอย่างมีจริยธรรม สร้าง Framework และ Policy ป้องกัน Bias และผลกระทบด้านลบจาก AI
ระดับ | ทักษะและความสามารถ |
Junior AI Ethics Specialist | • เข้าใจสำคัญของ Ethical AI • เข้าใจแนวทางจริยธรรม AI พื้นฐาน |
AI Ethics Analyst | • พัฒนา Ethical AI frameworks • AI policy advocacy |
Senior AI Ethics Specialist | • ตรวจสอบ Ethical AI practices ในงาน • จัดการศึกษาและฝึกอบรม |
Lead AI Ethics Advisor | • สร้างมาตรฐานด้านจริยธรรม AI • Public speaking |
Head of Responsible AI | • เป็นผู้นำด้านจริยธรรม AI • มีอิทธิพลต่อ Policy ในวงกว้าง |
แต่ละสายอาชีพใน AI มีเส้นทางความก้าวหน้าที่ชัดเจน ไม่ว่าคุณจะเริ่มต้นจากจุดไหน สิ่งสำคัญคือการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง สะสมประสบการณ์ และพัฒนาทักษะทั้ง Technical และ Soft skills ไปพร้อม ๆ กัน ไม่จำเป็นต้องเก่งทุกอย่างตั้งแต่แรก เลือกเส้นทางที่เหมาะกับตัวเอง แล้วค่อย ๆ ก้าวไปทีละขั้น
อนาคตของสายงาน AI Professional นั้นเต็มไปด้วยโอกาส แต่ก็มีความท้าทายที่ต้องเผชิญ สิ่งที่แน่นอนคือ AI จะยิ่งมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในทุกอุตสาหกรรม และความต้องการคนที่เข้าใจและสามารถนำ AI ไปใช้ได้จริงจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง สำหรับคนที่พร้อมเรียนรู้ ปรับตัว และมีทั้งทักษะเทคนิคและความเข้าใจในบริบทของมนุษย์ นี่คืออาชีพที่มีโอกาสเติบโตสูง ไม่ว่าคุณจะเพิ่งเริ่มต้นหรือกำลังอยู่ในเส้นทางแล้ว สิ่งสำคัญคือการไม่หยุดนิ่ง พัฒนาตัวเองอย่างต่อเนื่อง และเตรียมพร้อมที่จะเติบโตไปพร้อมกับเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา อนาคตของ AI Professional ไม่ใช่แค่การทำงานกับ AI แต่คือการ สร้าง AI ที่ทำให้โลกดีขึ้น
สนใจงานด้าน IT และ Non-IT ติดต่อเราได้เลย
อ้างอิง
Coursera. (n.d.). Artificial Intelligence (AI) career roadmap: Jobs and levels guide. https://www.coursera.org/resources/job-leveling-matrix-for-artificial-intelligence-career-pathways
Datath. (2024, March 14). AI career path: เส้นทางอาชีพ AI ในปี 2024. https://blog.datath.com/ai-career-path/ KCTA Thailand. (2024, October 8). Future of AI in Thailand: Opportunities and challenges. https://kctathailand.com/future-of-ai-in-thailand-opportunities-and-challenges/