Pernah gak ngerasa udah bisa ngoding, udah paham machine learning, tapi pas cari kerja sebagai Embedded AI Developer malah gak dipanggil-panggil? Atau udah sempat interview, tapi gagal di tengah jalan? Bisa jadi bukan karena kamu gak cukup pintar — tapi mungkin karena kamu belum tahu gimana jadi Embedded AI Developer yang dicari perusahaan.

Di dunia industri, skill teknis itu penting, tapi bukan satu-satunya yang bikin kamu kepilih. Ada banyak faktor lain yang bikin recruiter atau hiring manager tertarik sama kamu. Nah, di artikel ini kita bakal bahas tuntas gimana caranya biar kamu gak cuma jago ngoding, tapi juga punya nilai jual yang tinggi di mata perusahaan.

Baca juga:Visualisasi Data Bikin Gaji Meroket, Begini Cara Tembus Jadi D3.js Data Visualizer

1. Ngoding Aja Gak Cukup, Kamu Harus Paham Konteks Embedded AI

Banyak orang bisa ngoding. Tapi gak semua ngerti apa itu Embedded AI dan kenapa skill ini dibutuhkan.

Embedded AI adalah penerapan kecerdasan buatan di perangkat dengan resource terbatas, kayak microcontroller, sensor IoT, atau hardware kecil lainnya. Bedanya sama AI biasa, model di sini harus ringan, cepat, dan efisien.

Jadi, sebagai Embedded AI Developer, kamu bukan cuma bikin model machine learning aja, tapi juga:

• Optimasi model biar bisa jalan di hardware kecil
• Integrasi model dengan perangkat keras
• Pastikan sistem tetap hemat daya dan responsif

Makanya, penting banget kamu ngerti keseluruhan workflow, bukan cuma bagian “bikin model”-nya doang.

2. Bangun Fondasi dari Dua Arah: AI dan Embedded Systems

Kalau kamu dari background AI, saatnya belajar embedded. Kalau kamu dari background elektro atau embedded, waktunya belajar AI.

Dari sisi AI:

• Kuasai machine learning dan deep learning dasar
  • Algoritma seperti linear regression, decision tree, CNN, dsb.
• Pelajari framework AI kayak TensorFlow, PyTorch
• Fokus pada model deployment — bukan cuma training

Dari sisi embedded:

• Pahami bahasa pemrograman embedded seperti C dan C++
• Kuasai sistem operasi embedded kayak FreeRTOS, Zephyr, atau Embedded Linux
• Pelajari cara kerja microcontroller (STM32, ESP32, dsb)

Kunci suksesnya adalah memadukan dua dunia ini. Perusahaan butuh orang yang bisa jembatani keduanya.

3. Kenalan dan Latihan Pakai Tools Edge AI

Kamu gak bisa jadi Embedded AI Developer tanpa kenal tools yang umum dipakai di industri.

Berikut beberapa tools dan framework yang wajib kamu pelajari:

• TensorFlow Lite – buat nge-deploy model ke perangkat seperti Raspberry Pi, microcontroller, atau smartphone
• TFLite Micro – khusus untuk microcontroller tanpa OS
• ONNX + Runtime – bisa dipakai lintas framework
• NVIDIA Jetson – kalau mau main di edge device dengan GPU
• OpenVINO – buat optimasi dan deployment di hardware Intel

Kamu gak perlu kuasai semua, tapi minimal pilih 1 atau 2 dan kuasai dengan baik, lalu bikin proyek nyata dengan itu.

4. Bikin Proyek Nyata Biar Kamu Gak Cuma Jadi “Teori Mulu”

Kalau kamu pengen dilirik perusahaan, jangan cuma belajar doang. Bikin proyek nyata yang bisa kamu tunjukkan ke recruiter.

Beberapa ide proyek Embedded AI yang bisa kamu coba:

• Deteksi gerakan dengan kamera + Raspberry Pi
• Smart door lock pakai pengenalan wajah dan ESP32
• Monitoring kualitas udara pakai sensor + model prediksi
• Sistem pendeteksi suara atau wake-word offline
• Kendali lampu otomatis berdasarkan deteksi objek

Proyek ini bisa kamu upload ke GitHub dan buat dokumentasi lengkapnya. Kalau bisa, tambahin video demo biar makin menarik.

5. Tunjukin Kamu Bisa “Ngobrol” Sama Hardware

Salah satu skill langka yang dicari perusahaan adalah orang yang bisa bicara bahasa software dan hardware.

Sebagai Embedded AI Developer, kamu harus ngerti:

• Cara ngatur GPIO, I2C, SPI
• Baca datasheet sensor dan integrasi hardware
• Optimasi penggunaan memori, CPU, dan daya

Ini skill yang sering bikin kandidat beda dari yang lain. Jadi jangan ragu buat latihan langsung pake board kayak:

• Raspberry Pi
• Arduino
• STM32
• ESP32

Belajar interaksi antara sensor, microcontroller, dan model AI di perangkat edge bakal bikin kamu jauh lebih siap masuk industri.

6. Perjelas Personal Branding Kamu sebagai Embedded AI Developer

Kalau kamu gak bisa komunikasiin skill kamu dengan jelas, orang gak akan tahu seberapa bagus kamu.

Mulai bangun personal branding dengan cara:

• Buat profil LinkedIn yang jelas dan lengkap
  • Headline seperti: “Embedded AI Enthusiast | Fokus di Model Optimization & Microcontroller Integration”
• Rutin posting tentang proses belajar, proyek, atau insight
• Upload proyek ke GitHub lengkap dengan README
• Bikin blog post atau video YouTube tentang perjalanan belajarmu

Ini bukan soal pamer, tapi soal membuka peluang dan menunjukkan keseriusanmu.

7. Gabung Komunitas dan Cari Mentor

Kadang, jalan tercepat buat tumbuh adalah dengan belajar dari orang lain.

Coba gabung komunitas seperti:

• Forum AI dan IoT di Telegram atau Discord
• Komunitas AI lokal (seperti AI Indonesia, Dicoding Community)
• Grup open source proyek AI embedded

Dari sini, kamu bisa:

• Dapat insight industri
• Dapet referensi proyek
• Nambah relasi
• Bahkan bisa diajak kolaborasi atau direferensikan kerja!

8. Latihan Interview, Baik Teknis Maupun Cerita

Kalau kamu udah masuk tahap interview, saatnya kamu tunjukin kemampuanmu.

Soal teknis yang sering ditanya:

• Gimana proses optimasi model untuk microcontroller?
• Kenapa pakai quantization? Apa efeknya?
• Bagaimana cara deploy model ke perangkat berbasis ARM?
• Gimana handle latency dan power consumption?

Soal non-teknis:

• Ceritakan proyekmu, dari awal sampai akhir
• Apa tantangan yang kamu hadapi dan gimana kamu menyelesaikannya?
• Apa alasan kamu fokus di Embedded AI?

Latihan jawab pertanyaan-pertanyaan ini akan bikin kamu lebih siap dan percaya diri.

Baca juga:Wakil Rektor UTI Presentasikan Penelitiannya di Parallel Session ICMEM 2025 di SBM ITB Bandung

9. Tahu Kapan Harus Apply dan Ke Mana Arah Tujuanmu

Kadang, kamu belum dapet kerja bukan karena gak siap, tapi karena kamu belum fokus arah dan target perusahaan.

Coba cari:

• Startup yang bergerak di IoT, smart devices, atau edge computing
• Perusahaan otomotif, smart home, wearable tech
• Perusahaan yang butuh custom device dan integrasi AI ke produk

Pastikan CV kamu terarah ke posisi Embedded AI Developer, bukan terlalu umum. Highlight:

• Proyek nyata
• Tool dan hardware yang kamu kuasai
• Soft skill seperti komunikasi dan kolaborasi

Penulis: Nur aini