MLOps vs AI Engineering : Memahami Peran Baru dalam Ekosistem Machine Learning

Azura Team • 2025-08-28

Azura Labs - Membangun model machine learning di Jupyter Notebook itu seperti merakit mobil balap di garasi. Itu keren, tapi belum tentu siap untuk bertarung di Formula 1. Untuk bisa berlaga di sirkuit, dibutuhkan tim mekanik, strategi pit stop, dan sistem telemetri yang canggih. Dalam dunia AI, peran AI Engineer adalah si perakit mobil balap di garasi, sementara MLOps Engineer adalah tim yang memastikan mobil itu bisa balapan dengan optimal, minggu demi minggu.

Kedua peran ini sering disalahartikan sama, padahal mereka punya fokus yang sangat berbeda namun sama-sama krusial untuk membawa AI dari konsep menjadi nilai bisnis yang riil di tahun 2025.

AI Engineer

Bayangkan AI Engineer sebagai ilmuwan yang juga insinyur. Tugas utama mereka adalah meneliti, merancang, membangun, dan melatih model machine learning yang powerful.

Apa yang mereka lakukan?

Research dan Eksperimen : Mengeksplorasi state-of-the-art architecture model (seperti Transformer, GAN, dll) dan memodifikasinya untuk menyelesaikan masalah spesifik.
Data Wrangling dan Feature Engineering : Membersihkan, memproses, dan menyiapkan data agar bisa "dikonsumsi" oleh model. Ini termasuk 80% dari pekerjaan mereka!
Model Training dan Tuning : Melatih model, melakukan hyperparameter tuning, dan mengevaluasi performanya menggunakan metrik seperti accuracy, precision, recall, dll.
Proof-of-Concept (POC) : Membangun prototype untuk membuktikan bahwa model yang mereka buat bisa bekerja menyelesaikan masalah.

Skill set mereka didominasi oleh matematika, statistik, dan pemrograman dengan framework seperti TensorFlow, PyTorch, dan Scikit-learn. Mereka adalah ahli dalam menciptakan "kecerdasan".

MLOps Engineer

Jika AI Engineer menciptakan mobil balap, MLOps Engineer yang membangun sirkuit, pom bensin, dan sistem logistik nya. MLOps (Machine Learning Operations) berfokus pada segala hal yang terjadi setelah model dibuat: bagaimana model itu di-deploy, dipantau, dan dipelihara di lingkungan production.

Apa yang mereka lakukan?

Model Deployment dan Serving : Membangun pipeline otomatis untuk mengambil model dari lingkungan experiment dan men-deploy-nya ke production (menggunakan tools seperti Docker, Kubernetes, KServe, atau TFX).
CI/CD for ML : Menerapkan Continuous Integration dan Continuous Deployment khusus untuk sistem machine learning. Ini termasuk automated testing untuk data, model, dan code.
Monitoring and Drift Detection : Memantau performa model di production. Mereka punya alarm yang akan berbunyi jika terjadi model drift (ketika performa model menurun karena data real-world sudah berubah) atau data drift.
Infrastructure and Scalability : Memastikan infrastruktur cloud atau on-premise dapat menangani beban inference dari model secara scalable dan cost-effective.

Skill set mereka adalah perpaduan antara software engineering, DevOps, dan cloud computing. Mereka adalah ahli dalam membangun sistem yang stabil, scalable, dan terukur.

Kolaborasi, Bakan Kompetisi

Di tim AI modern tahun 2025, kedua peran ini tidak bekerja secara terpisah. Mereka berkolaborasi erat dalam sebuah siklus yang berkelanjutan :

AI Engineer melatih model dan menyiapkannya untuk production.
MLOps Engineer membangun pipeline untuk men-deploy model tersebut.
Ketika MLOps Engineer mendeteksi model drift, mereka memberi tahu AI Engineer.
AI Engineer melakukan retraining atau membuat model baru berdasarkan feedback dari production.
Siklus ini terus berulang.

Jadi, memilih karir di antara keduanya tergantung pada passion kamu. Apakah kamu tertarik pada sisi science dan pembuatan model-nya? AI Engineering adalah jalannya. Atau kamu lebih tertarik pada sisi engineering dan tantangan operasionalisasi sistem yang kompleks? MLOps adalah pilihan yang tepat. Keduanya adalah bidang yang sangat menjanjikan dan dicari di era AI yang semakin matang ini.

Baca Juga :