Mengenal Profesi Machine Learning Engineer yang Gajinya Menggiurkan

Pernahkah Teman Belajar bertanya-tanya, “Mengapa ya Netflix selalu tahu tontonan film atau series apa yang ingin aku tonton selanjutnya?” Di balik “kecerdasan” Netflix tersebut, ada peran machine learning engineer yang perlu Teman Belajar ketahui. Dilansir dari Start Us Insight, machine learning engineer adalah salah satu pekerjaan yang paling dicari dunia saat ini dengan gaji yang tinggi pula.

Sebenarnya apa itu machine learning engineer (MLE)? Karena erat kaitannya dengan dunia teknologi, banyak orang sulit membedakan profesi tersebut dengan data scientist ataupun software engineer. Pada artikel kali ini, Teman Belajar akan mencermati apa saja yang jadi tugas MLE, keterampilan apa saja yang dibutuhkan, bagaimana prospek kariernya, hingga estimasi gaji yang didapatkan. 

Definisi Machine Learning Engineer dan Posisinya di Dunia Teknologi

Menurut Coursera, machine learning engineer adalah sosok profesional yang bertugas menjadi jembatan antara riset pembelajaran mesin dengan produksi. Ruang lingkup dari pekerjaan ini tidak sekadar membuat model. MLE juga memastikan model yang dibuat mampu berjalan dengan stabil, cepat, serta akurat untuk dipakai oleh jutaan pengguna.

Di sisi lain, MLE memiliki peran sebagai “hybrid role” yang menggabungkan keahlian dalam software engineering dengan pemahaman mendalam akan algoritma pada machine learning. Jika bicara dalam suatu siklus kecerdasan buatan (AI), maka MLE ini merupakan sosok penting yang bertanggung jawab untuk memastikan AI tersebut bekerja dengan baik di dunia nyata.

Untuk membedakan MLE dengan data scientist dan software engineer, Teman Belajar perlu memahami peran masing-masing dari profesi tersebut. Data scientist bekerja dengan banyak berfokus pada eksperimen dan analisis. Sementara menurut Futurice, software engineer berperan dalam membangun aplikasi tanpa perlu memiliki keahlian dalam machine learning.

Agar lebih mudah membayangkan ketiga peran, coba analogikan dengan produk obat yang diproduksi oleh perusahaan farmasi dan didistribusikan ke apotek sebagai berikut:

Baca juga Profesi AI Paling Dicari Perusahaan Indonesia dan Kisaran Gaji

Apa yang Dikerjakan MLE Setiap Hari? (Bukan Sekadar Coding)

Tugas dari seorang MLE itu kompleks, tidak sekadar membuat coding setiap hari. Beberapa tanggung jawab dari machine learning engineer antara lain:

• Membangun dan memelihara pipeline (alur kerja) dari machine learning, mulai dari data masuk hingga prediksi keluar
• Melakukan deployment project ke produksi
• Mengawasi kinerja model saat sudah berjalan, termasuk di dalamnya mendeteksi data drift dan model degradation
• Bekerja sama dengan divisi lain seperti data scientist, data engineer, sampai product manager

Konsep MLOps (machine learning operations) merupakan inti kerja dari MLE, yaitu praktik DevOps yang diadaptasi secara khusus untuk siklus hidup model machine learning. Misalnya, versioning data, experiment tracking, automated retraining, dan continuous delivery.

Katakanlah sebuah perusahaan e-commerce memiliki model machine learning yang mampu merekomendasikan produk kepada pengguna. Model ini sudah dibuat oleh data scientist dan terbukti akurat saat diuji pada data. Ada kebutuhan agar sistem tersebut mampu melayani 10 juta request per hari dengan latency di bawah 100 milidetik. Tujuannya agar rekomendasi tersebut muncul hampir seketika saat pengguna membuka aplikasi.

Dari kasus tersebut, tugas dari MLE bisa seperti ini:

Berkaca dari contoh tadi, keahlian seorang MLE bukan saja sekadar di area machine learning, melainkan juga system design. Tugas MLE tidak berhenti pada membangun model yang akurat. MLE juga mesti memastikan model yang dibuat tetap akurat setelah di-deploy ke dunia nyata meskipun data yang ada senantiasa berubah.

Baca juga Kursus Artificial Intelligence Terbaik​ untuk Karyawan Terupdate

Skill yang Wajib Dimiliki MLE dan Mana yang Sering Diabaikan Pemula

Lalu, apa saja skill yang wajib dimiliki oleh seorang machine learning engineer? Ada tiga lapisan skill yang sifatnya saling menopang satu sama lain:

• Lapisan fondasi, kemampuan yang menguasai python, matematika machine learning (linear algebra, statistik, kalkulus), dan memahami algoritma machine learning klasik maupun deep learning.
• Lapisan engineering, kemampuan yang menguasai software design patterns, REST API, containerisasi dengan Docker & Kubernetes, serta version control (Git + DVC untuk data versioning).
• Lapisan MLOps dan cloud, kemampuan yang menguasai experiment tracking (MLflow, Weights & Biases), workflow orchestration (Airflow, Kubeflow), dan platform cloud machine learning seperti AWS SageMaker, Google Vertex AI, atau Azure ML.

Area skill yang sering biasanya diabaikan pemula adalah system design untuk ML systems. Keterampilan tersebut sejatinya menjadi pembeda antara machine learning engineer junior dan senior. Ruang lingkup kemampuan system design adalah merancang arsitektur sistem yang scalable, fault tolerance (kemampuan suatu sistem tetap beroperasi secara normal tanpa gangguan meskipun terjadi kegagalan pada perangkat keras maupun lunak), dan efisien dari segi biaya komputasi.

Kemampuan lain yang tidak kalah penting adalah komunikasi dan pemahaman bisnis. Pasalnya, seorang MLE harus mampu menjelaskan trade-off teknis (akurasi vs latency vs cost) kepada para stakeholder non-teknis (misalnya tim bisnis). Selain bicara tentang performa teknis, MLE juga mesti membantu tim bisnis memahami konsekuensi dari setiap pilihan teknis. Tujuannya agar solusi yang dipilih tetap relevan dengan kebutuhan produk dan tujuan perusahaan.

Jadi, portofolio dari seorang machine learning engineer bukanlah sekadar kumpulan notebook Kaggle. Machine learning engineer yang berkualitas adalah yang mampu menampilkan proyek end-to-end di portofolio, yakni mulai dari data raw hingga model ter-deploy sekaligus proses monitoring-nya.

Baca juga Data Analyst: Tugas, Jenjang Karier, dan Potensi Gaji 2026

Gaji Machine Learning Engineer dan Prospek Karir ke Depan

Sama halnya seperti pekerjaan lainnya, gaji dari machine learning engineer harus Teman Belajar lihat dari level, lokasi kerja, serta skala perusahaan. Lokasi kerja menentukan patokan UMR, sementara skala perusahaan juga tidak kalah menentukan. Dilansir dari Glassdoor, berikut kisaran gajinya di startup teknologi dan perusahaan multinasional yang berlokasi di Indonesia (Jakarta):

• Level junior = 8-15 juta rupiah per bulan
• Level middle = 15-30 juta rupiah per bulan
• Level senior = 30-60 juta rupiah per bulan

Dikutip dari 365 Data Science, gaji machine learning engineer secara global (khususnya Amerika Serikat) adalah $90K–$120K/tahun untuk level junior. Sementara, gaji level senior berkisar pada angka $250K+. Angka tersebut belum termasuk bonus di perusahaan besar seperti Google, OpenAI, hingga Meta.

Dengan data estimasi gaji yang cukup menarik dan menggiurkan tersebut, bagaimana dengan prospek kariernya? Machine learning engineer memiliki jenjang karier jelas. Mulai dari:

• Junior MLE 
• MLE
• Senior MLE
• Staff/ Principal MLE
• ML Architect/ Director of AI

Dalam dunia kerja, jalur  ke technical leadership (Staff/ Principal) adalah yang paling banyak dicari oleh perusahaan besar. Itu artinya, kesempatan untuk mengembangkan diri melalui profesi ini sangat terbuka dan pastinya butuh pembelajaran yang kontinu.

Jangan lupa juga peluang karier ini masih sangat terbuka di tengah ledakan LLM (Large Language Model) dan generative AI seperti sekarang. Kemampuan LME dalam memahami cara fine-tuning, deploying, dan monitoring model-model besar (seperti LLM dan diffusion model) pastinya sangat dibutuhkan pasar kerja. Perusahaan dari berbagai jenis bisnis tentunya bakal bergantung pada sosok machine learning engineer hingga tahun-tahun mendatang.

Tantangan untuk memasuki dunia karier sebagai MLE memang tinggi. Namun, bukan berarti Teman Belajar tidak punya kesempatan untuk mencobanya. Akses untuk belajar di zaman sekarang sangat terbuka, apalagi dengan sumber belajar online. Yang perlu diperkuat tentu saja adalah konsistensi dalam membangun keahlian agar bisa menyusun portofolio yang kian solid.

Baca juga 12+ Contoh Penerapan Artificial Intelligence di Berbagai Bidang

Menjadi machine learning engineer bukan hanya tentang membuat model machine learning, tetapi juga memastikan model dapat di-deploy, terintegrasi, dan berjalan stabil di lingkungan produksi. Kemampuan inilah yang menjadi salah satu fondasi dalam pengembangan AI Agent, karena AI Agent juga membutuhkan model AI, integrasi API dan tools, system design, serta sistem yang mampu menjalankan tugas secara otomatis dan andal.

Karena itu, bagi Teman Belajar yang sudah tertarik dengan machine learning dan ingin melihat bagaimana kemampuan AI dikembangkan menjadi sistem yang dapat menjalankan tugas secara otomatis, AI Agent & Automation dapat menjadi langkah lanjutan yang relevan. Melalui Mini Bootcamp AI Agent & Automation dari Belajarlagi, Teman Belajar dapat mempelajari cara membangun AI Agent, mengintegrasikan LLM dengan berbagai tools, serta merancang workflow automation untuk kebutuhan nyata. Ketahui selengkapnya di Mini Bootcamp AI Agent & Automation.