• นำข้อมูลและเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาประยุกต์ใช้เพื่อแก้ไขปัญหาและตอบโจทย์ทางธุรกิจ
• ออกแบบและพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (AI / ML Models)
• นำโมเดล AI ไปใช้งานจริงในระบบ (Deployment) และปรับปรุงให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• พัฒนาและดูแลระบบที่สามารถเรียนรู้ วิเคราะห์ข้อมูล และตัดสินใจได้โดยอัตโนมัติ
• ทำงานร่วมกับทีมข้อมูล นักพัฒนาซอฟต์แวร์ และผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง เพื่อพัฒนาโซลูชันที่ใช้งานได้จริง

1. เก็บและเตรียมข้อมูล (Data Preparation) ตรวจสอบคุณภาพของข้อมูล แปลงรูปแบบ และเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ 
2. ออกแบบและพัฒนาโมเดล (Model Development) ทดลองใช้เทคนิค Machine Learning หรือ Deep Learning เพื่อสร้างโมเดลที่ตอบโจทย์ทางธุรกิจ
3. ทดสอบและประเมินผล (Model Evaluation) ตรวจสอบความแม่นยำของโมเดลด้วยตัวชี้วัดที่เหมาะสม เพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลทำงานได้จริง
4. พัฒนาและปรับใช้ระบบ (Deployment) ทำงานร่วมกับทีมวิศวกรในการนำโมเดลไปใช้งานจริงผ่านระบบ Cloud หรือฐานข้อมูลขององค์กร
5. ติดตามและปรับปรุง (Monitoring & Maintenance) ตรวจสอบการทำงานของโมเดลอย่างต่อเนื่อง และปรับปรุงให้ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลหรือสภาพแวดล้อม 

1. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)
2. วิศวกรข้อมูล (Data Engineer)
3. นักพัฒนาซอฟต์แวร์ (Software Engineer)
4. ฝ่ายผลิตภัณฑ์และธุรกิจ (Product & Business Team)

สถานที่ทำงาน

• ทำงานในองค์กรที่ใช้ข้อมูลและเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เป็นหลัก เช่น บริษัทเทคโนโลยี บริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์ สตาร์ตอัป องค์กรเอกชน หน่วยงานรัฐ ธนาคาร บริษัทประกัน โรงพยาบาล หรือองค์กรขนาดใหญ่ที่มีระบบข้อมูลและระบบ AI ภายใน
  อาจทำงานประจำที่สำนักงานขององค์กร ศูนย์ข้อมูล (Data Center) หรือทำงานแบบ Hybrid และ Remote รวมถึงทำงานร่วมกับทีมต่าง ๆ ผ่านระบบออนไลน์

เวลาทำงาน

• ทำงานตามนโยบายของแต่ละองค์กร โดยทั่วไปเป็นเวลาทำงานของสำนักงาน เช่น 09.00–18.00 น. หรือ 08.30–17.30 น.
  ในบางช่วง เช่น การพัฒนาโมเดล การนำระบบ AI ขึ้นใช้งานจริง หรือแก้ไขปัญหาเร่งด่วน อาจต้องทำงานนอกเวลา หรือปรับเวลาทำงานให้สอดคล้องกับโปรเจกต์และทีมงาน 

• ความรู้พื้นฐานด้าน Machine Learning และ AI Algorithms
• ทักษะในการจัดการข้อมูล เช่น การใช้ pandas, NumPy
• ความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรม Python, R หรือ Java
• การใช้งานเครื่องมือและแพลตฟอร์ม Cloud เช่น Azure, AWS, Google Cloud
• ความเข้าใจเกี่ยวกับ Data Pipeline และกระบวนการจัดการข้อมูล
• การใช้เครื่องมือวิเคราะห์และพัฒนา เช่น Jupyter Notebook, Databricks
• ความสามารถในการใช้ Git เพื่อควบคุมเวอร์ชันของงาน
• ทักษะการคิดวิเคราะห์ แก้ปัญหา และทำงานเป็นทีมได้อย่างมีประสิทธิภาพ

โอกาส  

• ได้ทำงานกับเทคโนโลยีล้ำสมัย เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI), Machine Learning และ Cloud Computing ที่เป็นแนวหน้าของวงการดิจิทัล
• มีโอกาสสร้างนวัตกรรมจริง ที่ช่วยแก้ปัญหาธุรกิจหรือพัฒนากระบวนการทำงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
• ขยายโอกาสสู่สายอาชีพที่เติบโตเร็ว ทั้ง Data Science, AI Research, หรือ AI Solution Architect
• ได้ร่วมงานกับทีมหลากหลายสาขา เช่น ทีมธุรกิจ วิศวกร และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทำให้ได้มุมมองใหม่ ๆ และประสบการณ์ที่หลากหลาย

ความท้าทาย

• ต้องเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่อยู่เสมอ เพราะวงการ AI เปลี่ยนแปลงรวดเร็วมาก  
• การจัดการกับข้อมูลจริงที่ซับซ้อนและไม่สมบูรณ์ ต้องใช้ความละเอียดและความเข้าใจเชิงลึก
• ต้องเชื่อมโยงความรู้ทางเทคนิคกับความเข้าใจทางธุรกิจ เพื่อให้โมเดลตอบโจทย์การใช้งานจริง 
• ต้องรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ของโมเดล ทั้งในด้านความถูกต้อง ความเป็นธรรม และความโปร่งใสของระบบ AI

ผลตอบแทน  

• รายได้เริ่มต้นประมาณ 25,000–50,000 บาทต่อเดือน ขึ้นอยู่กับทักษะด้านการวิเคราะห์ข้อมูล การพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ ภาษาโปรแกรมที่ใช้ เช่น Python, SQL

หมายเหตุ* ข้อมูลเงินเดือนไม่ใช่ข้อมูลที่บริษัท MFEC เป็นผู้ให้หรือรับรอง โดยข้อมูลเงินเดือนเป็นการอ้างอิงจากการสำรวจตลาดโดยภาพรวม

• ได้ทำงานกับระบบข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และโครงการ AI ที่มีผลกระทบสูง ซึ่งสามารถนำไปใส่ใน Portfolio หรือ Resume ได้อย่างโดดเด่น  
• เติบโตในสายอาชีพอย่างชัดเจน สามารถเติบโตไปเป็น Data Scientist, AI Specialist, หรือ AI Architect ได้ ซึ่งเป็นตำแหน่งที่มีความต้องการสูงในตลาด  
• สามารถทำงานแบบ Remote หรือร่วมงานกับองค์กรระดับนานาชาติได้

ข้อมูลสายการเรียนที่เกี่ยวข้อง 

• วิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science) 
• วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ (Computer Engineering) 
• วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) 
• เทคโนโลยีสารสนเทศ (Information Technology) 
• วิศวกรรมซอฟต์แวร์ (Software Engineering) 
• คณิตศาสตร์ประยุกต์ หรือสถิติ (Applied Mathematics / Statistics) 

• พี่ต้นแบบวิศวกรข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์เชิงประยุกต์ (Applied Data and AI Engineer)  [สัมภาษณ์เมื่อวันที่ 17/11/2568]
• [สนับสนุนข้อมูลอาชีพโดยบริษัท เอ็ม เอฟ อี ซี จำกัด (มหาชน)]
  www.mfec.co.th