Kalau kamu pengen jadi Embedded AI Developer, mungkin kamu mikir, “Wah, harus jago banget C++ dulu nih.” Padahal kenyataannya, meskipun C++ itu penting, bukan berarti kamu gak bisa mulai kalau belum jago.

Faktanya, ada banyak skill lain yang juga krusial buat sukses di bidang ini. Apalagi di zaman sekarang, banyak tools dan framework yang makin memudahkan proses development — bahkan buat yang belum mahir coding tingkat dewa.

Di artikel ini, kita bakal bahas skill-skill penting yang perlu kamu kuasai kalau pengen jadi Embedded AI Developer. Gak harus semuanya langsung jago, tapi tahu arahnya bakal bikin perjalananmu jauh lebih terarah dan gak bikin overthinking.

Baca juga:Rahasia Biar CV Kamu Dilirik HR Edge-based Federated ML Developer

1. Paham Dasar AI dan Machine Learning

Karena kita ngomongin Embedded AI, maka dasar AI tetap jadi pondasi. Kamu gak harus jadi ilmuwan AI, tapi minimal kamu perlu paham konsep seperti:

• Apa itu supervised learning dan unsupervised learning
• Gimana cara kerja neural network sederhana
• Apa itu model inference
• Apa itu dataset, training, dan evaluasi

Framework kayak TensorFlow dan PyTorch udah menyediakan banyak contoh sederhana yang bisa kamu pelajari. Kalau kamu udah bisa bikin model sederhana, kamu tinggal lanjut ke tahap optimasi dan deployment ke perangkat embedded.

📌 Tips: Kamu bisa mulai dari kursus gratis seperti Google AI Crash Course atau Machine Learning by Andrew Ng di Coursera.

2. Ngerti Cara Kerja Microcontroller dan Embedded System

Kalau kamu udah paham AI, tapi belum ngerti cara kerja perangkat kecil seperti ESP32, Arduino, atau STM32, maka kamu belum benar-benar siap buat terjun ke Embedded AI.

Kamu perlu tahu:

• Apa itu microcontroller dan perbedaannya dengan komputer biasa
• Gimana cara baca sensor dan kirim data
• Gimana sistem komunikasi kayak UART, I2C, atau SPI
• Cara ngatur pin GPIO, PWM, atau ADC

Hal-hal ini bisa kamu pelajari lewat:

• Channel YouTube seperti GreatScott!, Andreas Spiess, atau Paul McWhorter
• Dokumentasi resmi ESP-IDF atau Arduino
• Forum Arduino dan komunitas IoT

✅ Kamu gak harus jago semua dulu. Mulai aja dari satu board (misalnya ESP32), coba satu sensor, dan terus kembangkan.

3. Belajar Optimasi dan Deployment Model AI ke Perangkat Kecil

Setelah bisa bikin model AI dan ngerti cara kerja embedded device, skill berikutnya yang super penting adalah mengoptimasi dan deploy model ke perangkat kecil.

Kenapa? Karena perangkat embedded itu punya keterbatasan:

• RAM kecil (kadang cuma ratusan KB)
• CPU lambat
• Gak ada GPU
• Harus hemat baterai

Maka kamu perlu belajar:

• Quantization: mengubah model dari float32 jadi int8 biar lebih kecil dan cepat
• Pruning: memangkas neuron yang gak terlalu penting
• Conversion tools: misalnya konversi model TensorFlow jadi TensorFlow Lite atau ONNX
• Deployment tools: seperti TFLite Micro, Edge Impulse, atau CMSIS-NN

🧠 Kata kuncinya: “TinyML” — cabang AI yang fokus ke deployment model ke device kecil.

4. Dasar Pemrograman C/C++ Masih Perlu, Tapi Gak Harus Expert

Nah, ini dia yang sering bikin orang ciut: “Wah, aku gak jago C++ nih, gimana dong?”

Tenang, kamu gak harus jago banget. Tapi paham dasar-dasarnya itu penting. Misalnya:

• Gimana bikin fungsi dan struktur data
• Gimana bikin class dan object sederhana
• Pointer dan memori (basic aja cukup untuk awal)
• Gimana debug kode dan baca error

Banyak proyek Embedded AI yang sekarang udah punya template dan SDK, jadi kamu bisa build dari contoh yang udah ada dulu sambil pelan-pelan belajar lebih dalam.

📌 C++ itu kayak otot: makin dipakai, makin kuat. Jadi jangan takut duluan. Mulai aja dulu dari proyek-proyek Arduino atau ESP-IDF.

5. Familiar Sama Framework dan Tools Khusus Embedded AI

Ini poin penting yang sering dilupain: kamu harus kenal tools yang sering dipakai di industri. Gak perlu jago semuanya, tapi ngerti kegunaannya dan cara dasarnya bikin kamu keliatan niat dan siap kerja.

Beberapa tools yang wajib kamu kenal:

Tool/Framework	Fungsi
TensorFlow Lite	Deploy model AI ke perangkat edge
TFLite Micro	Deploy model ke microcontroller tanpa OS
Edge Impulse	Platform buat bangun & deploy model AI ke embedded device, no-code friendly
Arduino IDE	Tool pemula buat programming microcontroller
PlatformIO	Alternative IDE yang lebih powerful
CMSIS-NN	Library dari ARM buat optimasi neural network di perangkat Cortex-M

✅ Gunain Edge Impulse buat mulai belajar. Dia punya antarmuka visual, bisa ngerekam data dari sensor langsung, dan gampang buat pemula.

6. Skill Dokumentasi dan Presentasi Proyek

Banyak developer hebat yang gak dilirik karena gak bisa menjelaskan proyek mereka dengan baik.

Kalau kamu pengen jadi Embedded AI Developer yang dilirik, kamu harus bisa:

• Menulis README yang jelas di GitHub
• Bikin presentasi singkat atau video demo
• Menjelaskan proyek ke orang non-teknis
• Menjawab pertanyaan soal kenapa kamu pilih solusi A daripada B

🧠 Ini bukan skill tambahan — ini bagian dari kerjaan teknikal. Soalnya, kamu bakal sering kolaborasi dengan tim produk, QA, atau bahkan klien yang gak ngerti teknis.

7. Soft Skills yang Gak Kalah Penting

Skill teknis doang gak cukup. Kamu juga butuh soft skills biar bisa survive dan berkembang di dunia kerja.

Soft skills penting buat Embedded AI Developer:

• Problem solving: bisa berpikir logis dan kreatif saat nemu error atau kendala hardware
• Komunikasi: bisa jelasin progress, tantangan, dan solusi
• Adaptasi cepat: teknologi embedded dan AI itu cepat banget berubah
• Kerja tim: banyak proyek dikerjain bareng tim lintas divisi
• Rasa ingin tahu tinggi: selalu mau belajar hal baru dan eksplor teknologi

💡 Biasanya soft skill ini dinilai pas interview atau dilihat dari cara kamu berinteraksi di komunitas.

Baca juga:Universitas Teknokrat Indonesia sebagai Mitra Kerja Berdampak Raih Penghargaan dari Kemkumham

8. Bonus: Skill Python Tetap Berguna, Bahkan Jadi Senjata

Meskipun dunia embedded identik dengan C/C++, Python tetap relevan, terutama di tahap awal:

• Data preprocessing
• Model training
• Simulasi dan visualisasi
• Tes model sebelum di-deploy

Jadi jangan buang skill Python kamu. Justru itu bisa jadi senjata utama buat eksplorasi awal sebelum masuk ke level low-level coding.

Penulis: Nur aini