เจาะลึกสายอาชีพ AI Engineer ตั้งแต่พื้นฐานที่ต้องรู้และทักษะที่ควรมี

• AI Engineer คือผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์ที่ออกแบบ พัฒนา และดูแลระบบ AI ให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ วิเคราะห์ และตัดสินใจได้เหมือนมนุษย์ งานหลักรวมถึงสร้างโมเดล Machine Learning, ประมวลผลข้อมูล และนำโมเดลไปใช้งานจริงในธุรกิจ
• ความรู้พื้นฐาน ทักษะที่ต้องมีของ AI Engineer คือ Programming (Python, SQL), Machine Learning, Deep Learning, Data Processing, Cloud Computing และทักษะการทำงานร่วมกับทีม รวมถึงความเข้าใจด้านธุรกิจและจริยธรรม AI
• AI Engineer เงินเดือนในระดับ Junior AI Engineer เงินเดือนเริ่มต้นราว 25,000–35,000 บาท/เดือน Mid–Senior AI Engineer ประมาณ 70,000–130,000 บาท/เดือน และ Lead/AI Architect ประมาณ 100,000–150,000 บาท/เดือน ขึ้นกับประสบการณ์และบริษัท
• AI Engineer ต่อยอดไปทำงานสายงาน Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer, Product Manager ด้านเทคโนโลยี หรือแม้แต่สตาร์ตอัป AI ทำให้โอกาสเปลี่ยนสายงานและเติบโตมีสูง

เมื่อ AI กำลังเปลี่ยนโฉมหน้าการทำงานและอุตสาหกรรมต่างๆ การเป็น AI Engineer ไม่ใช่แค่ความรู้ทางเทคนิค แต่ยังเป็นโอกาสทองในการพัฒนาสายอาชีพให้เติบโตอย่างรวดเร็ว สำหรับมือใหม่หรือคนทำงานที่อยากเปลี่ยนสายงาน บทความนี้จะพาเจาะลึกพื้นฐานสำคัญที่ต้องรู้ พร้อมทักษะที่ควรมี เพื่อให้คุณเริ่มต้นเส้นทาง AI Engineer ได้อย่างมั่นใจ!

AI Engineer คืออะไร ทำงานเกี่ยวกับอะไรบ้าง?

AI Engineer คือผู้เชี่ยวชาญที่ออกแบบ พัฒนา และดูแลระบบปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถ “เรียนรู้ คิด และตัดสินใจ” ได้ใกล้เคียงกับมนุษย์มากที่สุด งานของ AI Engineer ไม่ได้หยุดแค่การเขียนโปรแกรม แต่ครอบคลุมไปถึงการวางโครงสร้างข้อมูล การพัฒนาโมเดล Machine Learning และการนำระบบ AI ไปใช้จริงในองค์กร ซึ่งบทบาทและหน้าที่หลักของ AI Engineer ทำอะไรบ้าง ไปดูกัน!

• ออกแบบและพัฒนาโมเดล AI / Machine Learning วิเคราะห์ปัญหาทางธุรกิจ แล้วเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม เช่น การจำแนกภาพ (Image Classification) การพยากรณ์ (Prediction) หรือการประมวลผลภาษา (NLP)
• จัดการและเตรียมข้อมูล (Data Preparation) ทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) รวมชุดข้อมูลจากหลายแหล่ง และแปลงให้อยู่ในรูปแบบที่โมเดล AI เข้าใจได้ ซึ่งถือเป็นขั้นตอนสำคัญที่สุดของงาน AI
• พัฒนาและทดสอบโมเดล (Model Training & Testing) ใช้ภาษา Python, R หรือเครื่องมืออย่าง TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn เพื่อสร้างและทดสอบโมเดลว่ามีความแม่นยำเพียงใด
• นำโมเดลไปใช้งานจริง (Deployment) ทำให้โมเดลที่พัฒนาแล้วสามารถใช้งานได้ในระบบจริง เช่น บนเว็บไซต์ แอปพลิเคชัน หรือระบบองค์กร ผ่าน Cloud เช่น AWS, Azure หรือ Google Cloud
• ติดตามและปรับปรุงประสิทธิภาพ (Monitoring & Optimization) ตรวจสอบว่าโมเดลยังให้ผลลัพธ์แม่นยำหรือไม่ และปรับแต่ง (Fine-tuning) อย่างต่อเนื่องเมื่อข้อมูลหรือพฤติกรรมผู้ใช้เปลี่ยนไป
• ทำงานร่วมกับทีม Data Scientist และ Software Engineer ร่วมกันวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างระบบที่สามารถเรียนรู้ได้จริง เพื่อให้ AI สอดคล้องกับเป้าหมายขององค์กร

เห็นได้ชัดว่า AI Engineer คืออาชีพสำคัญของยุคดิจิทัล ที่อยู่เบื้องหลังเทคโนโลยีอัจฉริยะ เช่น Chatbot ระบบแนะนำสินค้า (Recommendation System) รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ และเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกขององค์กร เป็นอาชีพที่ต้องใช้ทั้งทักษะการเขียนโปรแกรม คณิตศาสตร์ สถิติ และความเข้าใจด้านธุรกิจควบคู่กันอย่างสมดุล

AI Engineer สำคัญอย่างไรในตลาดงาน

AI Engineer เป็นหนึ่งในสายอาชีพที่มีความต้องการสูงที่สุดในตลาดงานยุคดิจิทัล เพราะเป็นฟันเฟืองสำคัญของยุคดิจิทัลที่ทุกธุรกิจกำลังเร่งทรานส์ฟอร์มเข้าสู่ระบบอัตโนมัติและใช้ข้อมูลเป็นหัวใจในการตัดสินใจ

บทบาทของ AI Engineer ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในวงการเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ขยายไปแทบทุกอุตสาหกรรม เช่น การแพทย์ การเงิน โลจิสติกส์ การผลิต และการตลาด ซึ่งต้องการนำ AI มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูล คาดการณ์แนวโน้ม หรือเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้สูงขึ้น ตัวอย่างเช่น โรงพยาบาลใช้ AI วิเคราะห์ภาพเอกซเรย์ ธนาคารใช้ตรวจจับธุรกรรมผิดปกติ และบริษัทอีคอมเมิร์ซใช้แนะนำสินค้าที่ลูกค้าน่าจะสนใจ

นอกจากนี้ ตลาดแรงงานยังขาดแคลนบุคลากรด้าน AI อย่างมาก โดยเฉพาะผู้ที่มีทักษะทั้ง Data Science, Machine Learning และ Software Engineering ซึ่งเป็นแกนหลักของสายอาชีพนี้ ทำให้ AI Engineer เงินเดือนอยู่ในระดับสูงกว่าค่าเฉลี่ยของสายเทคโนโลยีอื่น และยังมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง

พื้นฐานสำคัญที่ต้องรู้ในสายอาชีพ AI Engineer

อยากเป็น AI Engineer ไม่จำเป็นต้องเก่งโปรแกรมมิงตั้งแต่แรก แต่ต้องมีพื้นฐานรอบด้านทั้ง “ข้อมูล–คณิตศาสตร์–เทคโนโลยี” เพื่อเข้าใจกลไกการทำงานของ AI และสามารถพัฒนาโมเดลได้จริงในโลกธุรกิจ ไปดูกันว่าสายอาชีพ AI Engineer ต้องเรียนอะไรบ้าง?

• คณิตศาสตร์และสถิติ (Mathematics & Statistics) ต้องเข้าใจพื้นฐานของพีชคณิตเชิงเส้น (Linear Algebra) แคลคูลัส (Calculus) ความน่าจะเป็น (Probability) และสถิติ (Statistics) เพราะเป็นรากฐานของอัลกอริทึมใน Machine Learning และ Deep Learning

• การเขียนโปรแกรม (Programming Skills) ภาษา Python คือหัวใจหลักของงาน AI เนื่องจากมีไลบรารีสำเร็จรูป เช่น NumPy, Pandas, TensorFlow, PyTorch และ Scikit-learn ที่ช่วยในการพัฒนาและทดสอบโมเดลได้อย่างรวดเร็ว

• พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Fundamentals) เข้าใจการจัดการข้อมูล ตั้งแต่การเก็บ รวบรวม ทำความสะอาด (Data Cleaning) ไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นด้วย SQL หรือเครื่องมือจัดการฐานข้อมูล (Database Management)

• พื้นฐาน AI และ Machine Learning (AI & ML Fundamentals) เรียนรู้แนวคิดของอัลกอริทึม เช่น Regression, Classification, Clustering, Neural Networks และ Reinforcement Learning เพื่อเข้าใจกลไกการเรียนรู้ของ AI แต่ละแบบ

• พื้นฐานด้าน Software Engineering & Cloud เข้าใจหลักการพัฒนา Software และการนำโมเดลขึ้นใช้งานจริง (Deployment) บนแพลตฟอร์ม Cloud เช่น AWS, Azure, หรือ Google Cloud รวมถึงการใช้ API และระบบ Container อย่าง Docker หรือ Kubernetes

ทักษะที่ตลาดแรงงานต้องการจาก AI Engineer

AI เป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญของธุรกิจทุกอุตสาหกรรม AI Engineer จึงไม่ใช่แค่ “คนเขียนโค้ดให้เครื่องเรียนรู้” อีกต่อไป แต่ต้องเป็นผู้ที่เข้าใจทั้งเทคโนโลยี การจัดการข้อมูล และจริยธรรมของ AI ไปดูกันว่ามีทักษะหลักอะไรบ้างที่ตลาดงานกำลังมองหา

• Prompt Engineering เข้าใจวิธีออกแบบคำสั่ง (Prompt) เพื่อสื่อสารกับโมเดล AI อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะกับระบบอย่าง ChatGPT หรือ LLMs อื่นๆ

• Machine Learning & Deep Learning พื้นฐานสำคัญในการสร้างโมเดล AI ตั้งแต่การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ไปจนถึงโครงข่ายประสาทเทียมขั้นสูง (Neural Networks)

• Data Engineering ความสามารถในการรวบรวม จัดการ และเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการเทรนโมเดล AI

• Cloud Computing ทักษะในการใช้แพลตฟอร์มอย่าง AWS, Google Cloud หรือ Azure เพื่อรันและปรับขนาดระบบ AI อย่างยืดหยุ่น

• Natural Language Processing (NLP) เข้าใจเทคนิคการประมวลผลภาษามนุษย์ เช่น Chatbot, Text Analysis หรือ Speech Recognition

• MLOps & Deployment ความรู้ในการนำโมเดลไปใช้งานจริง ดูแลประสิทธิภาพ และอัปเดตอย่างต่อเนื่องในระบบ Production

• Ethics & AI Governance เข้าใจประเด็นด้านจริยธรรม ความโปร่งใส และการใช้ข้อมูลอย่างรับผิดชอบ

• Soft Skills ทักษะการสื่อสาร การทำงานเป็นทีม และการแก้ปัญหาเชิงวิเคราะห์ ซึ่งช่วยให้ทำงานร่วมกับทีมข้ามสายงานได้อย่างราบรื่น

ตลาดงานและการเติบโตในสายอาชีพ AI Engineer

ในช่วงไม่กี่ปีมานี้ อาชีพ AI Engineer ถูกจัดให้อยู่ในหนึ่งในสายงานที่ “ความต้องการสูงสุด” ของตลาดแรงงานไทยและทั่วโลก โดยมีอัตราการเติบโตสูงถึงราว 20% ต่อปี ตามรายงานของ Knowledge Sourcing Intelligence เว็บไซต์วิจัยตลาดและการให้คำปรึกษา ระบุว่าจะเติบโตจากแรงงาน 4.56 ล้านคนในปี 2025 ไปถึง 11.72 ล้านคนภายในปี 2030

ถึงแม้ตลาดงานอาชีพนี้เปิดโอกาสมากก็จริง แต่การได้ค่าตอบแทนสูงนั้นมักจะขึ้นกับประสบการณ์ ความเชี่ยวชาญ และบทบาทที่รับผิดชอบ ซึ่งเส้นทางการเติบโตในสายงาน AI Engineer แบ่งตามระดับประสบการณ์ ดังนี้

Junior AI Engineer

ในช่วงเริ่มต้น (ประสบการณ์ประมาณ 0 – 2 ปี) AI Engineer สมัครงานตำแหน่ง Junior AI Engineer มักจะทำหน้าที่ช่วยทีมหลักในการเตรียมและจัดการข้อมูล ทดลองโมเดลพื้นฐาน ทำงานภายใต้การดูแลของ Senior และเรียนรู้เครื่องมือ และเทคโนโลยีต่างๆ เช่น  Python,  SQL, โมเดล Machine Learning  พื้นฐาน  โดยในตลาดไทยพบว่า Junior AI Engineer เงินเดือนสำหรับผู้เริ่มต้น (เช่น ตำแหน่ง Technical Consultant – AI ในผู้ที่หางาน AI Engineer จบใหม่จาก Jobsdb) อยู่ที่ราว 25,000 – 35,000 บาท/เดือน แล้วแต่บริษัทและสภาพงาน ช่วงนี้เป็นเวลาที่ดีสำหรับเรียนรู้สะสมประสบการณ์ และสร้างงานตัวอย่าง (Portfolio) เพื่อก้าวขึ้นไปในระดับกลาง

Mid–Senior AI Engineer

เมื่อมีประสบการณ์มากขึ้น (ประมาณ 3 – 7 ปี) ในตำแหน่ง Mid–Senior AI Engineer จะมีบทบาทชัดเจนขึ้น เช่น ออกแบบและพัฒนาโมเดล ทำงานกับระบบจริง (Production) ร่วมกับทีมผลิตภัณฑ์ หรือธุรกิจ มีความรับผิดชอบในการปรับปรุงโมเดลให้มีประสิทธิภาพ และอาจเป็นผู้ช่วยดูแลทีมเล็กๆ Mid–Senior AI Engineer เงินเดือนในตลาดไทยพบว่า สำหรับงาน Machine Learning / AI ระดับกลางถึงอาวุโส จาก Jobsdb โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 70,000 – 130,000 บาท/เดือน ในบางกรณี

ในระดับนี้ ผู้สมัครควรมีทั้งทักษะทางเทคนิคที่แข็งแรง และความเข้าใจในเชิงธุรกิจ รวมถึงความสามารถทำงานข้ามสายได้ ซึ่งจะช่วยเปิดโอกาสทางอาชีพและรายได้ได้มากขึ้น

Lead AI Engineer / AI Architect

ในระดับสูง (ประสบการณ์มากกว่า 7 – 8  ปี หรือมีบทบาทเป็นผู้นำทางเทคนิค) ตำแหน่ง Lead AI Engineer หรือ AI Architect จะมีการกำหนดวิสัยทัศน์ด้าน AI ขององค์กร ออกแบบสถาปัตยกรรมระบบ AI/ML ทั้งโครงการ ประสานงานกับฝ่ายผลิตภัณฑ์ ธุรกิจ ด้านไอที และเป็นโค้ชให้ทีม รวมถึงตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ Jobsdb พบว่า Lead AI Engineer / AI Architect ของสาย AI Engineer เงินเดือนสำหรับตำแหน่ง AI Engineer/ML ระดับอาวุโสในบางรุ่น รายได้บางช่วงเฉลี่ย 100,000 – 150,000 บาท/เดือน ขึ้นไป

ในระดับนี้ นอกจากต้องมีทักษะทางเทคนิคและธุรกิจแล้ว ยังควรมีภาวะผู้นำ วิสัยทัศน์ และความเข้าใจในภาพรวมขององค์กร ซึ่งจะสร้างความแตกต่างอย่างชัดเจนและทำให้โอกาสเติบโตไปสู่ตำแหน่ง Head of AI หรือ Chief AI Officer ได้เปิดกว้าง

เรียน AI Engineer ที่ไหนได้บ้าง และต้องเรียนอะไร

สำหรับคนที่สนใจในสายอาชีพนี้ และสงสัยว่า AI Engineer มหาลัยไหนเปิดสอน เรียนสายวิศวะ AI มีที่ไหนบ้าง? AI แล้วหางาน AI Engineer จบใหม่ยากไหม? ไปดูพร้อมกันเลย!

• จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ / วิศวกรรม AI มีหลักสูตรด้าน Machine Learning, Data Science, Robotics
• มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ (TU) หลักสูตรวิศวกรรมคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ มีวิชา AI และ Data Analytics
• มหาวิทยาลัยมหิดล มีหลักสูตรวิทยาการข้อมูล (Data Science) และ AI สำหรับงานวิจัยและอุตสาหกรรม
• มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ / ซอฟต์แวร์ มุ่งเน้น AI และ Machine Learning
• มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ มีวิศวกรรมคอมพิวเตอร์และคณะวิทยาการสารสนเทศที่มีวิชา AI

• สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง (KMITL) สาขาวิศวกรรมหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์ (หลักสูตรนานาชาติ) คณะวิศวกรรมศาสตร์

• มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ (PSU) หลักสูตรวิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมปัญญาประดิษฐ์ คณะวิศวกรรมศาสตร์

• มหาวิทยาลัยกรุงเทพ สาขาวิชาวิศวกรรมปัญญาประดิษฐ์และวิทยาการข้อมูล คณะวิศวกรรมศาสตร์

• มหาวิทยาลัยวลัยลักษณ์ สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ คณะวิศวกรรมศาสตร์

• มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ คณะวิศวกรรมศาสตร์

นอกจากนี้ ยังมีหลักสูตรในสาขา วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และ วิทยาการข้อมูล (Data Science) ในมหาวิทยาลัยชั้นนำอีกหลายแห่ง ที่มีวิชาเลือกหรือวิชาเอกที่เน้นด้าน AI โดยเฉพาะ ซึ่งก็สามารถต่อยอดไปเป็น AI Engineer ได้เช่นกัน

การหางาน AI Engineer สำหรับเด็กจบใหม่อาจมีความท้าทายอยู่บ้าง แต่ก็ไม่ใช่ว่าจะเป็นไปไม่ได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับ ทักษะ ความรู้ และการเตรียมตัวของผู้สมัครเป็นหลัก หากเตรียมตัวให้ครบทั้งความรู้พื้นฐานและผลงานจริง จะมีโอกาสได้งาน Junior AI Engineer ค่อนข้างสูง และสามารถเติบโตไปสู่ Mid–Senior AI Engineer ได้เร็วขึ้น

คอร์สออนไลน์เสริมทักษะ AI Engineer

การเรียนรู้ผ่านคอร์สออนไลน์ช่วยให้ผู้ที่สนใจสายอาชีพ AI Engineer สามารถพัฒนาทักษะได้ตามจังหวะของตัวเอง ทั้งด้านเทคนิค การสร้างโมเดล การใช้เครื่องมือบน Cloud รวมถึงความรู้ด้านจริยธรรมและการประยุกต์ใช้งานจริง ซึ่งคอร์สออนไลน์ที่แนะนำ ได้แก่

• IBM AI Engineering Professional Certificate (Coursera) เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นถึงระดับกลาง ครอบคลุมตั้งแต่ Python, Machine Learning, Deep Learning, NLP ไปจนถึงการใช้งานโมเดลบน Cloud พร้อมโปรเจกต์จริงที่ช่วยให้ผู้เรียนสร้างพอร์ตโฟลิโอของตัวเอง

• DeepLearning.AI – Generative AI & LangChain Specializations เน้นด้าน AI สร้างสรรค์ (Generative AI) และการพัฒนาโมเดลภาษา (Language Models) โดยรวมถึงเทคนิคการใช้ LLMs, Chatbot และการสร้างแอปพลิเคชัน AI แบบทันสมัย

• Google Cloud – Machine Learning & AI Learning Path แพลตฟอร์มนี้มุ่งเน้นการใช้งาน AI/ML บน Cloud ของ Google เรียนรู้ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การสร้างโมเดล การปรับใช้โมเดล และการจัดการระบบ production-ready AI

• Elements of AI (University of Helsinki) คอร์สฟรีที่เน้นความเข้าใจพื้นฐานของ AI เหมาะกับผู้เริ่มต้นและผู้ที่อยากเข้าใจแนวคิด AI โดยไม่ต้องมีพื้นฐานเชิงเทคนิคมากนัก

• Microsoft Learn – AI Engineer Learning Path เน้นการสร้างและปรับใช้โซลูชัน AI บนแพลตฟอร์มของ Microsoft เช่น Azure AI, Cognitive Services และ Machine Learning ช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจการทำงานของ AI ในระบบจริง

คอร์สเหล่านี้ช่วยให้ผู้เรียนสร้างทักษะครบทั้งด้านเทคนิคและเชิงธุรกิจ พร้อมต่อยอดสู่ตำแหน่ง Junior–Senior AI Engineer ได้อย่างมั่นใจ

สรุป

AI Engineer คืออาชีพที่กำลังเติบโตและมีความต้องการสูง ทั้งในไทยและต่างประเทศ เพราะ AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนวิธีการทำงานของทุกอุตสาหกรรม การเป็น AI Engineer ไม่ใช่แค่มีความรู้ทางเทคนิค แต่ต้องมีทักษะรอบด้าน ตั้งแต่ Machine Learning, Data Science, Cloud Computing ไปจนถึงการทำงานร่วมกับทีมและความเข้าใจธุรกิจ สำหรับผู้เริ่มต้น สามารถเริ่มเรียนรู้ได้ทั้งจากคอร์สออนไลน์ หรือหลักสูตรในมหาวิทยาลัยหลายแห่งในไทยที่เปิดสอนด้านวิศวกรรม AI, Data Science และวิทยาการคอมพิวเตอร์ ซึ่งช่วยสร้างพื้นฐานและพอร์ตโฟลิโอที่แข็งแรง การหางานสำหรับจบใหม่อาจมีความท้าทายบ้าง แต่ถ้าเตรียมตัวดี มีผลงานจริง และเข้าใจแนวทางของตลาดงาน ก็มีโอกาสสูงที่จะเริ่มจากตำแหน่ง Junior AI Engineer แล้วค่อยๆ เติบโตไปสู่ Mid–Senior และ Lead AI Engineer ได้ในอนาคต

ถ้าคุณกำลังมองหาโอกาสใหม่ๆ ในสายอาชีพ AI Engineer ที่ช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายในชีวิต อย่าลืมหางานผ่าน Jobsdb แพลตฟอร์มหางานที่รวบรวมตำแหน่งงานหลากหลายสาขา ทั้ง Junior, Mid และ Senior AI Engineer ให้คุณเลือกสมัครตามทักษะและความสนใจ ช่วยให้คุณวางแผนเส้นทางอาชีพและเริ่มต้นก้าวแรกสู่โลก AI ได้อย่างมั่นใจ!

บทความอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง

• ทักษะ Soft Skills คืออะไร? สำคัญอย่างไรต่อการทำงานในยุคปัจจุบัน
• เคล็ดลับ First Jobber กับทักษะสำคัญก่อนเริ่มต้นงานแรกในชีวิต
• เปิดโลก "เชฟ" เส้นทางอาชีพในฝันที่เป็นมากกว่าคนทำอาหาร

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ AI Engineer (FAQ)

หลายคนอาจยังคงสงสัยเกี่ยวกับ AI Engineer อยู่ เราได้รวบรวมคำถามที่น่าสนใจ พร้อมคำตอบมาให้แล้ว!

AI Engineer เงินเดือนเริ่มต้นประมาณเท่าไร?

เงินเดือนเริ่มต้นของ Junior AI Engineer ในไทยอยู่ราว 25,000 – 35,000 บาท/เดือน ขึ้นอยู่กับบริษัทและขนาดขององค์กร ประสบการณ์และบทบาทหน้าที่

หางาน AI Engineer จบใหม่ยากไหม?

การหางานสำหรับเด็กจบใหม่อาจมีความท้าทายบ้าง เพราะตลาดต้องการทั้งทักษะเทคนิคและประสบการณ์ แต่ถ้าเตรียมตัวดี มีพื้นฐานด้าน Machine Learning, Data Science และผลงานจริง จะมีโอกาสได้งาน Junior AI Engineer สูง

บริษัทแบบไหนต้องการ AI Engineer มากที่สุด?

บริษัทเทคโนโลยี ธุรกิจ e‑commerce ธนาคารและการเงิน การแพทย์ อุตสาหกรรมการผลิต รวมถึงสตาร์ตอัปด้าน AI มักต้องการ AI Engineer เพื่อพัฒนาระบบอัตโนมัติ วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก และสร้างนวัตกรรมใหม่

AI Engineer สามารถทำงานในสายอื่นได้ไหม?

ได้! ทักษะด้าน AI สามารถต่อยอดไปยังสายงาน Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer หรือแม้แต่ Product Manager ด้านเทคโนโลยี ทำให้โอกาสในการเปลี่ยนสายงานหรือขยายบทบาทมีสูง