Dunia Data dan AI: Lebih Cocok Jadi Data Scientist atau AI Engineer?

Awal Mula Kebingungan

Gambar: Carlos Muza, "Data Scientist", Unsplash

Di era AI dan data-driven, dua judul karier sering muncul: Data Scientist dan AI Engineer. Bagi yang ingin masuk dunia teknologi, mungkin muncul pertanyaan: “Saya lebih cocok jadi yang mana?” Dua peran ini mirip tapi sejatinya sangat berbeda.
Mari kita selami dunia mereka: apa yang dilakukan sehari-hari, skill yang dibutuhkan, mindset, gaji, serta pro dan kontra masing-masing.

---

Apa Itu Data Scientist?

Data Scientist adalah ahli di dunia data: mereka membersihkan, menganalisis, dan mengubah data menjadi insight yang bisa digunakan bisnis.

Menurut deskripsi di GeeksforGeeks, Data Scientist:

• Mengumpulkan dan membersihkan data

• Melakukan eksplorasi (EDA), statistik, dan visualisasi

• Membuat model prediktif (regression, clustering, recommendation)

• Menyampaikan temuan ke stakeholder secara jelas thesun.co.ukgeeksforgeeks.org+1reddit.com+1

Mereka serius di dunia statistik dan kolaborasi tim: product, marketing, atau finance.

.1 Tools & Skill

• Bahasa: Python, R, SQL geeksforgeeks.org
  Statistik & ML: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
  Visualisasi: Matplotlib, Tableau, Power BI
  

Tugas Utama Data Scientist:

• Mengumpulkan dan membersihkan data (data wrangling).

• Menganalisis data menggunakan teknik statistik dan machine learning.

• Membuat model prediktif berdasarkan data.

• Menyajikan hasil analisis dalam bentuk visualisasi atau dashboard yang mudah dipahami.

• Berkolaborasi dengan tim bisnis untuk menyusun strategi berbasis data.

Tools yang Digunakan:

• Python, R

• Pandas, NumPy, Scikit-learn

• Jupyter Notebook

• Tableau, Power BI

• SQL

Skill yang Dibutuhkan:

• Statistik dan matematika tingkat lanjut.

• Kemampuan analisis yang tajam.

• Kemampuan komunikasi data (data storytelling).

• Problem solving dan critical thinking.

• Pengalaman kerja dengan big data (misalnya Hadoop atau Spark) adalah nilai tambah.

---

Apa Itu AI Engineer?

AI Engineer (kadang disebut ML Engineer) adalah penghubung antara prototype model dan dunia nyata—mereka deploy model ke sistem, optimasi skala dan performa, serta maintain terus.

Menurut dokumentasi TechTarget dan Cubed:

• Bertanggung jawab membuat pipeline deployment AI

• Optimasi inference (latensi, efisiensi)

• Integrasi service model ke API, aplikasi cloud

• Monitor performa & reliability geeksforgeeks.orggeeky-gadgets.com+2blog.cubed.run+2geeksforgeeks.org+2blog.skillacademy.com+5techtarget.com+5reddit.com+5blog.skillacademy.com

Tugas Utama AI Engineer:

• Membangun dan melatih model AI menggunakan algoritma yang kompleks.

• Men-deploy model AI ke dalam lingkungan produksi.

• Mengembangkan pipeline machine learning end-to-end.

• Mengoptimasi performa model agar efisien dan akurat.

• Berkolaborasi dengan software engineer dan tim produk untuk integrasi sistem AI.

Tools yang Digunakan:

• Python, TensorFlow, PyTorch

• Docker, Kubernetes

• MLflow, Airflow

• OpenCV, HuggingFace

• Git dan CI/CD tools

Skill yang Dibutuhkan:

• Pemahaman mendalam tentang algoritma machine learning dan deep learning.

• Kemampuan coding tingkat tinggi (utama Python dan C++).

• Pengalaman dalam DevOps dan deployment model AI.

• Pengetahuan komputasi paralel dan cloud computing.

Sering jadi bagian dari tim DevOps — bahasa pemrograman lebih beragam: Python, Java, C++, dan tools CI/CD, container, kubernetes.

---

Perbandingan Ringkas

Aspek	Data Scientist	AI Engineer / ML Engineer
Fokus utama	Insight, statistik, EDA	Deploy, infrastructure, latency, CI/CD
Tools umum	Python, R, SQL, scikit‑learn, BI tools	Python, Java, C++, TensorFlow/PyTorch, Docker, Kubernetes
Skill statistik	Kuat dalam model analisis & pemrograman data	Cukup untuk debugging, lebih fokus engineering
Skill engineering	Basic scripting; bukan fokus production-grade	Solid dalam software & cloud infrastructure
Output akhir	Dashboard, laporan, insight business	Model yang jalan 24/7 di produksi, memenuhi SLA

---

Mana yang Lebih Cocok untuk Kariermu?

Memilih antara menjadi Data Scientist atau AI Engineer tergantung pada:

1. Latar Belakang Pendidikan

• Jika kamu berasal dari jurusan statistik, matematika, atau ekonomi — kemungkinan besar kamu akan lebih cocok menjadi Data Scientist.

• Jika kamu memiliki latar belakang ilmu komputer, teknik, atau sistem informasi — kamu bisa lebih kuat di jalur AI Engineer.

2. Ketertarikan Pribadi

• Suka menganalisis tren, mempresentasikan data, dan membantu pengambilan keputusan bisnis? → Data Scientist

• Suka coding, membangun sistem pintar, dan melakukan eksperimen AI? → AI Engineer

3. Tipe Proyek yang Disukai

• Data Scientist cenderung bekerja dalam proyek bisnis dan riset analitik.

• AI Engineer lebih banyak berada di balik layar mengembangkan sistem AI yang bisa digunakan

Siapa yang Punya Gaji Lebih Tinggi?

Gaji di AS:

• AI Engineer: rata‑rata ~$120 k/tahun reddit.comwired.com+1analytixlabs.co.in+1reddit.com+11online.maryville.edu+11onlinedegrees.sandiego.edu+11reddit.comcareervira.com+11thisvsthat.io+11blog.cubed.run+11coursera.org+2businessinsider.com+2reddit.com+2

• Data Scientist: rata‑rata ~$110 k/tahun thesun.co.uk+4thisvsthat.io+4online.maryville.edu+4

• Di UK, Machine Learning Engineer bisa dapat > £100 k; Data Scientist ~£70 k thesun.co.uk

• Bahkan di hedge fund seperti Point72, AI Engineer bisa mendulang hingga $400.000 + bonus springboard.com+4fnlondon.com+4blog.skillacademy.com+4

Jadi, AI Engineer cenderung mendapatkan bayaran lebih tinggi—tapi keduanya sangat diburu.

---

Tren Industri: Mana yang Lebih Diminati?

Menurut laporan dari World Economic Forum dan LinkedIn, permintaan terhadap profesional di bidang data dan AI terus meningkat. Beberapa tren yang menonjol:

• Adopsi AI di industri retail, keuangan, dan kesehatan meningkat drastis.

• Permintaan terhadap AI Engineer meningkat karena banyak perusahaan mulai men-deploy AI ke dalam sistem produksi.

• Data Scientist tetap dibutuhkan karena semua keputusan bisnis berbasis data.

Tren ini menunjukkan bahwa keduanya akan tetap relevan, namun AI Engineer cenderung akan lebih teknis dan mendalam secara sistem.

Apa yang Harus Dipelajari?

Untuk Data Scientist:

• Matematika dan statistik

• Exploratory Data Analysis (EDA)

• Feature engineering

• Supervised dan unsupervised learning

• Storytelling dan komunikasi data

Untuk AI Engineer:

• Algoritma machine learning & deep learning

• CNN, RNN, Transformer

• Deployment model dengan Docker/Kubernetes

• Arsitektur microservices

• Sistem rekomendasi dan NLP

---

Kursus dan Sertifikasi Rekomendasi

Data Scientist:

• IBM Data Science Professional Certificate (Coursera)

• DataCamp Data Scientist Career Track

• Google Data Analytics Certificate

AI Engineer:

• Deep Learning Specialization – Andrew Ng (Coursera)

• AI Engineer Certification – Microsoft

• TensorFlow Developer Certificate

---

Etika dan Tantangan di Dunia Data & AI

Dalam bekerja dengan data dan AI, etika menjadi hal yang sangat penting. Profesional harus memahami hal-hal berikut:

• Privasi Data: Data pengguna tidak boleh disalahgunakan atau dibagikan tanpa izin.

• Bias Algoritma: Model AI bisa menunjukkan diskriminasi jika data latih tidak representatif.

• Transparansi: Algoritma harus bisa dijelaskan, terutama jika digunakan dalam sektor publik.

Meskipun AI sangat canggih, pengambilan keputusan akhir tetap membutuhkan akuntabilitas manusia.

---

Kolaborasi Data Scientist dan AI Engineer

Di banyak perusahaan, kedua profesi ini sering bekerja sama. Misalnya:

• Data Scientist menganalisis data dan membuat prototipe model machine learning.

• AI Engineer mengambil model tersebut dan membangunnya dalam skala besar untuk sistem produksi.

Kolaborasi ini krusial agar hasil kerja AI bisa memberikan dampak nyata bagi pengguna dan bisnis.

---

Apakah Bisa Beralih dari Data Scientist ke AI Engineer (atau Sebaliknya)?

Jawabannya: bisa.

Keduanya memiliki fondasi yang saling melengkapi. Banyak Data Scientist yang belajar lebih dalam soal rekayasa sistem lalu menjadi AI Engineer, dan sebaliknya. Beberapa hal yang bisa dilakukan untuk berpindah jalur:

• Belajar tools dan bahasa pemrograman yang dibutuhkan di jalur lain.

• Mengerjakan proyek pribadi atau open-source.

• Ikut pelatihan atau bootcamp spesifik.

---

Tips Memulai Karier di Dunia Data dan AI

1. Bangun portofolio: Buat proyek nyata di GitHub.

2. Aktif di komunitas: Ikut forum seperti Kaggle, Stack Overflow, atau komunitas lokal.

3. Ikut lomba: Data science competition atau AI challenge bisa jadi nilai tambah.

4. Konsisten belajar: Dunia ini cepat berubah, jadi terus belajar adalah keharusan.

5. Kuasai dasar: Tanpa pemahaman kuat terhadap logika dan konsep dasar, akan sulit untuk maju.

---

Masa Depan Dunia Data dan AI: Peta Karier Jangka Panjang

Melihat perkembangan teknologi dan tren industri saat ini, baik Data Scientist maupun AI Engineer memiliki masa depan cerah. Namun, penting bagi setiap profesional yang terjun di bidang ini untuk tidak hanya berpikir jangka pendek, tetapi juga menyiapkan peta karier jangka panjang.

🔄 Evolusi Profesi: Dari Generalis ke Spesialis

Dalam 5–10 tahun ke depan, profesi ini akan semakin terfragmentasi menjadi peran-peran yang lebih spesifik. Misalnya:

• Data Scientist dapat berkembang menjadi:

  • Data Strategist

  • ML Researcher

  • Data Governance Analyst

• AI Engineer dapat berkembang menjadi:

  • MLOps Engineer

  • Applied AI Specialist

  • AI Product Engineer

Keduanya tidak lagi hanya tentang analisis atau pemrograman, tetapi juga bagaimana mengintegrasikan solusi AI dan data ke dalam model bisnis yang berkelanjutan dan etis.

🚀 Kebutuhan Akan Interdisipliner

Dunia data dan AI tidak hanya milik orang dengan latar belakang teknis. Kolaborasi antar bidang seperti psikologi, hukum, komunikasi, dan bisnis kini menjadi sangat penting.

Sebagai contoh:

• Seorang AI Engineer yang mengerti etika dan hukum teknologi bisa membantu menciptakan sistem AI yang bertanggung jawab.

• Seorang Data Scientist yang memahami perilaku konsumen bisa menciptakan analisis yang lebih kontekstual untuk strategi pemasaran.

Dengan demikian, kemampuan lintas disiplin akan menjadi nilai tambah yang luar biasa.

---

Tantangan Nyata di Lapangan

Bekerja di dunia data dan AI tidak selalu semulus yang dibayangkan. Ada beberapa tantangan yang sering dihadapi para profesional, terlepas dari jalur yang mereka ambil.

1. Kualitas Data yang Buruk

“Garbage in, garbage out” — jika data yang digunakan tidak akurat, maka hasil analisis atau performa model AI pun tidak dapat diandalkan.

• Data Scientist sering menghadapi masalah data yang tidak lengkap, bias, atau tidak konsisten.

• AI Engineer menghadapi tantangan dalam membuat model tetap akurat meski data berubah-ubah (data drift).

2. Kesulitan Komunikasi Antar Tim

Banyak proyek AI dan data gagal bukan karena teknis, tetapi karena kurangnya komunikasi antara tim teknis dan non-teknis.

• Seorang Data Scientist yang tidak bisa menjelaskan temuan analitiknya dalam bahasa bisnis akan kesulitan meyakinkan stakeholder.

• AI Engineer yang tidak mengerti kebutuhan user akan membangun sistem yang tidak digunakan.

3. Etika dan Keamanan AI

Dengan semakin banyaknya penggunaan AI dalam kehidupan sehari-hari (dari rekomendasi film hingga sistem kredit pinjaman), muncul tantangan baru:

• Apakah AI membuat keputusan yang adil?

• Apakah data pengguna aman?

• Apakah ada transparansi dalam sistem prediksi?

Baik Data Scientist maupun AI Engineer perlu memiliki kesadaran etis dan bertanggung jawab dalam setiap pengambilan keputusan teknologi.

Pro & Kontra Masing-Masing

✅ Data Scientist

Kelebihan:

• Fokus insight dan strategi bisnis

• Ideal untuk yang suka statistik, data storytelling

• Fleksibel: bisa kerja remote dan lintas industri

Tantangan:

• Perlu ekspektasi ROI dari model

• Sulit deploy (di batas proof-of-concept)

✅ AI Engineer

Kelebihan:

• Fokus ke sistem—deploy model ke dunia nyata

• Cocok bagi paham software engineering, arsitektur

• Gajinya cenderung lebih tinggi

Tantangan:

• Pekerjaan bisa jauh dari ide insight

• Perlu maintenance: debugging model live, scaling, monitoring

---

Siapa yang Lebih Cocok?

Rekam jejak dari Reddit reddit.com+12reddit.com+12blog.cubed.run+12blog.skillacademy.com+1reddit.com+1 memberikan insight: jika kamu menyukai storytelling dan data, jadi Data Scientist adalah jalan tepat. Namun kalau kamu senang membangun sistem, deploy, optimasi, ambil jalan AI Engineer / ML Engineer.

---

Kolaborasi Data Scientist & AI Engineer

Mereka sebenarnya saling melengkapi:

• Data Scientist identifikasi masalah, bersih data, buat model.
• Model diuji, evaluasi, dan mereka berkomunikasi dengan AI Engineer.
• AI Engineer deploy model sebagai API, optimasi skala, dan monitor performa.
• Feedback loop memperbaiki akurasi, ekonomi sumber daya, serta integrasi berkelanjutan.

Kolaborasi ini membuat AI bukan sekadar demo—melainkan produk nyata.

---

Tren dan Prospek Karier

🌟 Tren Global

• Pekerjaan AI Engineer tumbuh paling pesat tahun ini—1 dari 4 lowongan tech butuh AI skill reddit.com

• Data Scientist tetap dicari, tetapi AI Engineer yang bisa deploy LLM lebih banyak diminati

🎓 Jalur Belajar

• Data Scientist: gelar statistik/data science; bootcamp & Kaggle challenge

• AI Engineer: perlu pemahaman software, stat + deep learning + devops

---

Concluding: Kamu Lebih Cocok yang Mana?

• Pilih Data Scientist jika kamu suka:

  • Statistik dan insight

  • Visualisasi dan storytelling

  • Tugas analisis

• Pilih AI Engineer jika kamu suka:

  • Software engineering

  • Deploy, optimasi, dan skalabilitas

  • Mid-to-advanced engineering challenges

Keduanya punya peluang besar di pasar kerja global. Yang terpenting: kenali minat dan gaya kerjamu. Dan ingat: jika kamu suka, berkembang itu pasti!

Landasan Skill yang Perlu Dibangun Sejak Dini

Agar sukses dalam bidang data atau AI, penting untuk tidak hanya memahami teknologi terkini, tetapi juga membangun fondasi skill yang kuat sejak awal. Berikut adalah beberapa keterampilan inti yang sebaiknya mulai diasah, baik untuk calon Data Scientist maupun AI Engineer:

📊 Untuk Data Scientist:

1. Statistika dan Probabilitas:

   • Ini adalah "bahasa ibu" bagi seorang Data Scientist.

   • Digunakan untuk membuat model prediktif, pengujian hipotesis, dan interpretasi data.

2. Pengolahan Data (Data Wrangling):

   • Sebagian besar waktu seorang Data Scientist dihabiskan untuk membersihkan dan mengatur data.

   • Tools seperti Pandas, NumPy, dan SQL sangat penting.

3. Data Storytelling:

   • Tidak cukup hanya membuat grafik atau model.

   • Harus bisa menjelaskan “apa maknanya” dalam konteks bisnis.

🧠 Untuk AI Engineer:

1. Pemrograman Tingkat Lanjut:

   • Python adalah bahasa utama, tetapi pemahaman C++, Java, atau bahkan Rust bisa bermanfaat untuk sistem AI berskala besar.

2. Struktur Data dan Algoritma:

   • Diperlukan untuk mengembangkan model yang efisien dan scalable.

   • Sangat penting untuk coding interview dan implementasi sistem real-time.

3. Deployment dan Arsitektur AI:

   • Pengetahuan tentang Docker, Kubernetes, REST API, dan cloud (AWS/GCP/Azure) adalah nilai tambah besar.

---

Keterhubungan yang Saling Menguatkan

Penting untuk diingat bahwa meskipun Data Scientist dan AI Engineer memiliki fokus yang berbeda, keduanya bekerja berdampingan dalam banyak proyek teknologi modern. Kombinasi analisis mendalam dari Data Scientist dan kemampuan implementasi sistem dari AI Engineer akan menciptakan solusi yang kuat, scalable, dan berdampak nyata bagi pengguna.

Di era AI dan data saat ini, sinergi antar peran jauh lebih penting daripada sekadar memilih jalur yang paling populer.

Saran dari Profesional di Lapangan

Berikut beberapa saran dari profesional di bidang data dan AI yang sudah berpengalaman:

“Mulailah dari satu fokus, lalu perlahan-lahan pahami dunia sebelah. Saya awalnya Data Scientist, tapi akhirnya belajar DevOps untuk bisa deploy model saya sendiri.”
— Agus Haryanto, Senior Data Scientist di startup fintech

“AI itu bukan hanya soal model, tapi soal sistem yang hidup. Sebagai AI Engineer, saya harus ngerti juga cara kerja bisnis supaya model yang saya buat dipakai, bukan sekadar demo.”
— Rika Andini, Machine Learning Engineer di perusahaan e-commerce

“Pilih karier yang bisa membuat kamu excited belajar terus-menerus. Dunia ini cepat banget berubah.”
— Dio Saputra, AI Researcher

 Penutup: Pilihan yang Bijak adalah Pilihan yang Sadar

Menentukan apakah lebih cocok menjadi Data Scientist atau AI Engineer bukan hanya soal tren atau gaji. Ini adalah keputusan tentang bagaimana kamu ingin berkontribusi di era teknologi cerdas ini.

Gunakan waktu untuk:

• Mengevaluasi kekuatan dan minatmu.

• Mencoba proyek-proyek nyata.

• Bergabung dengan komunitas dan diskusi.

• Bertanya langsung ke mereka yang sudah menjalani karier di bidang ini.

Ingatlah bahwa tidak ada jalan yang benar atau salah — yang penting adalah kesesuaian dengan diri sendiri, serta komitmen untuk terus belajar dan berkembang.

Kesimpulan: Mana yang Lebih Baik?

Tidak ada jawaban absolut. Data Scientist dan AI Engineer sama-sama penting dalam ekosistem teknologi masa kini.

• Jika kamu suka berpikir analitis dan ingin berada di titik temu antara data dan bisnis, Data Scientist cocok untukmu.

• Jika kamu suka membangun sistem pintar dan mengutak-atik algoritma, AI Engineer adalah pilihan yang menarik.

Yang terpenting adalah memilih jalur yang sesuai dengan minat dan kekuatanmu. Dunia data dan AI begitu luas dan dinamis—apapun pilihanmu, selalu ada peluang untuk berkembang.

Semoga tambahan ini memperkuat pemahamanmu dalam menentukan langkah di dunia data dan AI. Bila kamu butuh roadmap belajar, template CV profesional, atau tips persiapan wawancara di bidang ini, silakan tanyakan — saya siap bantu!

Yuk, baca sekarang:

https://www.higosense.my.id/2025/03/data-scientist-machine-learning.html
https://www.higosense.my.id/2025/03/rahasia-di-balik-rekomendasi-streaming.html