1. ออกแบบและพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (AI / Machine Learning)
2. นำโมเดล AI ไปใช้งานจริงในระบบ (Deployment) และปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง
3. จัดการและเตรียมข้อมูลสำหรับการฝึกสอนโมเดล เช่น การทำความสะอาดข้อมูลและเลือกคุณลักษณะ
4. เชื่อมต่อระบบ AI กับแอปพลิเคชัน ฐานข้อมูล และ API ต่าง ๆ
5. ทดสอบ ตรวจสอบ และดูแลความเสถียร ความแม่นยำ และความปลอดภัยของระบบ AI

• ออกแบบและพัฒนาโซลูชัน AI วิเคราะห์ปัญหาและสร้างโมเดลที่ช่วยให้ขั้นตอนการทำงานในองค์กรมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น เช่น การตรวจสอบความปลอดภัยอัตโนมัติ หรือการวิเคราะห์บันทึกระบบ (log analysis)
• นำเทคโนโลยี Generative AI และ LLMs มาใช้งาน สร้างเครื่องมือช่วยตัดสินใจ เช่น การทบทวนโค้ด (code review) หรือการตอบสนองต่อเหตุการณ์ผิดปกติในระบบ
• บูรณาการ AI เข้ากับระบบองค์กร พัฒนา API หรือเชื่อมต่อโมเดลเข้ากับเครื่องมือในสภาพแวดล้อม Cloud
• ทำงานร่วมกับทีมพัฒนาและความปลอดภัย เพื่อให้โซลูชัน AI สามารถใช้งานได้จริงอย่างปลอดภัยและเสถียร
• ติดตามผลและปรับปรุงระบบ ตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดล และอัปเดตให้ทันกับเทคโนโลยีใหม่ ๆ อยู่เสมอ 

1. วิศวกรพัฒนาซอฟต์แวร์ / วิศวกรเดฟออปส์ (Software Engineer / DevOps Engineer)
2. ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยระบบ (Security Engineer / SecOps)
3. วิศวกรคลาวด์ (Cloud Engineer)
4. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล / วิศวกรข้อมูล (Data Scientist / Data Engineer)

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.
  อาจต้องทำงานนอกเวลาในการแก้ไขปัญหาเร่งด่วน หรือปรับเวลาทำงานให้สอดคล้องกับโปรเจกต์และทีมงาน

• ความเข้าใจในหลักการของ AI/ML และ Generative AI 
• ความรู้พื้นฐานด้าน DevSecOps เช่น CI/CD, Automation, Monitoring 
• ความสามารถในการใช้เครื่องมือบน Cloud Platform (AWS, Azure, GCP) และเทคโนโลยี Container เช่น Docker, Kubernetes 
• การใช้ AI/ML APIs (เช่น OpenAI, Hugging Face, Vertex AI) เพื่อพัฒนาเครื่องมืออัตโนมัติ
• ทักษะการเขียนโปรแกรม เช่น Python, Go, Node.js 
• ความรู้ด้าน Infrastructure as Code, การเชื่อมต่อ API และการพัฒนาแอปพลิเคชันแบบ Cloud-native 
• ทักษะการคิดเชิงวิเคราะห์ การแก้ปัญหา และการทำงานร่วมกันในทีม Agile 

โอกาส

• ได้ทำงานกับเทคโนโลยีล้ำสมัยเช่น Generative AI, LLMs และระบบอัตโนมัติในองค์กรขนาดใหญ่  -สามารถเติบโตตามโครงสร้างองค์กร เช่น Junior AI Engineer → Senior AI Engineer → Lead AI Engineer หรือ AI Architect โดยพิจารณาจากความสามารถในการออกแบบโมเดลและระบบ AI ในระดับที่ซับซ้อน
• สามารถเลือกเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เช่น Machine Learning Engineering, Deep Learning, Computer Vision, NLP หรือ Generative AI ซึ่งเป็นทักษะที่ตลาดแรงงานมีความต้องการสูง
• ผู้ที่สนใจด้านการพัฒนาองค์ความรู้ใหม่ สามารถทำงานด้านวิจัย พัฒนาโมเดลขั้นสูง หรือร่วมโครงการนวัตกรรมกับองค์กรเทคโนโลยีและสถาบันวิจัย

ความท้าทาย

• ต้องเข้าใจทั้ง AI และระบบ DevSecOps อย่างลึกซึ้ง เพื่อให้ระบบทำงานได้จริงและมีความปลอดภัยสูง
• ต้องบริหารจัดการระบบขนาดใหญ่และซับซ้อน ที่เชื่อมโยงหลายทีมและหลายเทคโนโลยี 
• ต้องรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีที่รวดเร็ว โดยเฉพาะเครื่องมือ AI และ Cloud Services ที่อัปเดตตลอดเวลา
• ต้องสร้างสมดุลระหว่างความเร็วในการพัฒนาและความปลอดภัยของระบบ ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของงาน DevSecOps

ผลตอบแทน 

• รายได้เริ่มต้นประมาณ 25,000–50,000 บาทต่อเดือน ขึ้นอยู่กับทักษะด้านการพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ ประสบการณ์การทำงานกับ Machine Learning และ Deep Learning ภาษาโปรแกรมที่ใช้ เช่น Python รวมถึงการใช้งาน Framework และเครื่องมือด้าน AI

หมายเหตุ* ข้อมูลเงินเดือนไม่ใช่ข้อมูลที่บริษัท MFEC เป็นผู้ให้หรือรับรอง โดยข้อมูลเงินเดือนเป็นการอ้างอิงจากการสำรวจตลาดโดยภาพรวม

• ได้เข้าถึงเทคโนโลยีและเครื่องมือระดับองค์กรจริง (Enterprise Tools) เช่น ระบบคลาวด์และ API AI ที่ทันสมัย
• ได้ทำงานในโครงการที่มีผลกระทบจริงต่อองค์กร ทำให้สามารถนำประสบการณ์ไปต่อยอดในสายงานเทคโนโลยีระดับสูง 

ข้อมูลสายการเรียนที่เกี่ยวข้อง

• ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence)
• วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ (Computer Engineering)
• วิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science)
• วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science)
• เทคโนโลยีสารสนเทศ (Information Technology)
• วิศวกรรมซอฟต์แวร์ (Software Engineering)
• ความปลอดภัยไซเบอร์ (Cybersecurity)
• วิศวกรรมระบบเครือข่ายและคลาวด์ (Cloud and Network Engineering)  

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