• ออกแบบและพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (AI / Machine Learning)
• นำโมเดล AI ไปใช้งานจริงในระบบ (Deployment) และปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง
• จัดการและเตรียมข้อมูลสำหรับการฝึกสอนโมเดล เช่น การทำความสะอาดข้อมูลและเลือกคุณลักษณะ
• เชื่อมต่อระบบ AI กับแอปพลิเคชัน ฐานข้อมูล และ API ต่าง ๆ
• ทดสอบ ตรวจสอบ และดูแลความเสถียร ความแม่นยำ และความปลอดภัยของระบบ AI

1. ออกแบบและพัฒนาโซลูชัน AI วิเคราะห์ปัญหาและสร้างโมเดลที่ช่วยให้ขั้นตอนการทำงานในองค์กรมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น เช่น การตรวจสอบความปลอดภัยอัตโนมัติ หรือการวิเคราะห์บันทึกระบบ (log analysis)
2. นำเทคโนโลยี Generative AI และ LLMs มาใช้งาน สร้างเครื่องมือช่วยตัดสินใจ เช่น การทบทวนโค้ด (code review) หรือการตอบสนองต่อเหตุการณ์ผิดปกติในระบบ
3. บูรณาการ AI เข้ากับระบบองค์กร พัฒนา API หรือเชื่อมต่อโมเดลเข้ากับเครื่องมือในสภาพแวดล้อม Cloud
4. ทำงานร่วมกับทีมพัฒนาและความปลอดภัย เพื่อให้โซลูชัน AI สามารถใช้งานได้จริงอย่างปลอดภัยและเสถียร
5. 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