thảo luận AI/ML/DL đang bão hòa?

[Aristides]

AI/ML/DL các kiểu đang bão hòa? Nghe thật khó tin và ngược đời trong thời đại 4.0 hiện nay, tự động hóa lên ngôi cùng với việc TV, báo đài hàng ngày ra rả về tầm quan trọng cũng như sự thiếu hụt nhân lực trầm trọng trong các lĩnh vực về công nghệ


cơ mà chả là hôm nay, tôi vô tình đọc được một cái thớt này trên reddit:

https://www.reddit.com/r/cscareerquestions/comments/jjbojd

Thật không ngờ thậm chí cả bên nước ngoài mà cũng có những thread kiểu (tạm dịch): "Liệu lĩnh vực AI/ML trở nên bão hòa? Mọi sinh viên các chuyên ngành đều muốn nhảy vào thì liệu có đủ chỗ?"

Có vẻ như rằng ngành AI/ML ở bên nước ngoài đang THẬT SỰ (chứ không phải là SẮP) bị bão hòa với những lý do sau:

• Thạc sĩ (Master's degree) IT chuyên ngành AI/ML nhiều như lợn con. Luận văn tốt nghiệp, final project các kiểu cũng làm về AI/ML
• Nhiều người từ ngành khác cũng nhảy sang làm IT. Điều đáng nói là nhiều người trong số họ là tiến sĩ (PhD) chuyên ngành về kinh tế, toán, thống kê và những ngành liên quan đến toán khác. Trong khi nếu có kiến thức một chút thì mọi người sẽ thấy AI/ML và cả data science thực chất nặng về toán, lối lập trình cũng khác với code web app thông thường
• Chưa tính tới mấy người tay ngang chuyển ngành (tiếng anh là career switcher), học bootcamp vài tháng, kiểu kiểu như mấy khóa học lập trình bên trung tâm ở Việt Nam cũng muốn nhảy vào, trong khi không có nền tảng cả bên IT lẫn toán học thuần túy.

Mà không chỉ có mỗi thread này theo tôi tìm hiểu thì còn vài thread khác cũng bảo thật ra AI/ML đã bị bão hòa. Cá biệt có trường hợp đăng tin tuyển dụng về AI/ML mà có tới tận 800 đơn xin việc mà ai nấy đều có bằng master hoặc PhD

https://www.reddit.com/r/cscareerquestions/comments/ij71ih

https://www.reddit.com/r/cscareerquestions/comments/jijhsj

https://www.kdnuggets.com/2021/03/too-late-learn-ai.html
https://www.quora.com/Are-AI-deep-learning-engineers-becoming-over-saturated
https://mlcorner.com/is-machine-learning-saturated/

Vậy đâu là nguyên nhân sâu xa cho vấn đề này? Theo như tôi tìm hiểu thì do các nguyên nhân sâu xa sau:

• Do mọi người đang không hiểu đúng bản chất AI/ML là làm về việc gì. Mọi người thường nhầm lẫn, đánh đồng việc import vài thư viện trong python với việc lập trình, hay nói đúng hơn là nghiên cứu & phát minh ra những mô hình AI có tính ứng dụng cao là một.
• Do mọi người cũng đang nhầm lẫn lý do các lĩnh vực AI/ML đang "thiếu hụt nhân sự trầm trọng" ở đây là đang thiếu người tài chứ không phải thiếu vị trí. Nói cách khác, ngành này đang thiếu về "chất" chứ không phải "lượng". Sự thật số lượng cho việc làm AI/ML rất ít nhưng toàn đòi hỏi những người tài nên mới gây ra tình trạng thiếu hụt
• Do bị hype bởi các phương tiện truyền thông rằng AI/ML là cái gì đó ghê gớm lắm. Đúng là AI/ML đóng vai trò quan trọng trong thời đại số ngày nay nhưng không phải là ngành duy nhất.
• Do các trường đại học không siết chặt việc đào tạo AI/ML. Đối với mô hình kinh doanh giáo dục như các trường nước ngoài hiện nay thì các khóa học về AI/ML chẳng khác nào là mỏ vàng (tiếng anh gọi là cash cow). Tất nhiên một khi sinh viên tốt nghiệp nhưng không tìm được việc làm thì đại học......vẫn không bị kiện hay khóa học bị đóng cửa

trích dẫn 1 comment ở trên mà tôi thấy hay:

ML research right now is like pharmaceutical research from the 1980 to 2010. People were gunning for biochemist and medicinal chemist research jobs to discover drugs. My dad was a director of research at Merck, and he told me in total around the world there were maybe only around 400 chemists doing research at the company, out of 71000 employees. Most employees were in sales, marketing, chemical engineering (drug production processes), jobs that make the business run, not research.

For comparison, Merck/Pfizer are the Google/Facebook of big pharmaceutical companies.

I wouldn't be surprised if the ratios are similar. Google has about 114k employees, so maybe there are around 600-700 ML research positions total at Google across the whole world, while there are tens of thousands of software engineers, data engineers, data scientists, sales, marketing, etc.

Tạm dịch

Nghiên cứu ML cũng giống như nghiên cứu dược phẩm hồi 1980 đến 2010. Mọi người đua nhau học hóa sinh lẫn dược học để phát minh ra các loại thuốc. Cha của tôi từng là giám đốc nghiên cứu tại Merck, và ổng nói với tôi rằng trên khắp thế giới có lẽ chỉ có khoảng 400 nhà hóa học làm việc nghiên cứu trong các công ty, trong tổng số 71 nghìn nhân viên. Trong số đấy đa phần làm bên sales, marketing, kỹ sư hóa học (trong quá trình sản xuất thuốc), những vị trí làm cho dây chuyền hoạt động chứ không phải nghiên cứu

Để so sánh, Merck/Pfizer giống như Google/Facebook vậy

Tôi sẽ không ngạc nhiên nếu tỉ lệ y chang như thế (ở lĩnh vực AI/ML). Google có 114k nhân viên nên sẽ có khoảng 600 - 700 nhà nghiên cứu ML ở Google trên khắp thế giới, trong tổng số 10 nghìn kỹ sư phần mềm, kỹ sư dữ liệu, khoa học dữ liệu, sales, marketing,...

Nếu ở Việt Nam thì nó tương tự nhóm ngành kinh tế - tài chính ở Việt Nam khoảng 2010. Ai cũng muốn làm giám đốc, lãnh đạo trong khi số lượng giám đốc ở mỗi chi nhánh chỉ đâu đó 1, 2 người vậy

 

[kir211211]

nếu ví 1 cty phần mềm như 1 đội thợ xây dựng, mấy AI/ML engineers giống như KTS, chỉ cần 1-2 ng` thôi, còn software engineers thì giống đám thợ xây, bao nhiêu cũng thiếu. nhưng lương của 1-2 anh KTS có khi = cả đám thợ xây (trừ ông thợ cả) + lại.

Software engineer là thợ xây, làm AI/ML thì như kiến trúc sư !?
Định nghĩa này có dẫn chứng gì ko maifen? Giờ đang làm thợ xây muốn lên kiến trúc sư phải làm về data/học máy ... các kiểu hả

 

[kimcawin]

Software engineer là thợ xây, làm AI/ML thì như kiến trúc sư !?
Định nghĩa này có dẫn chứng gì ko maifen? Giờ đang làm thợ xây muốn lên kiến trúc sư phải làm về data/học máy ... các kiểu hả

học toán thật giỏi vào đã, nhất là toán cao cấp

 

[lhxungk]

nếu ví 1 cty phần mềm như 1 đội thợ xây dựng, mấy AI/ML engineers giống như KTS, chỉ cần 1-2 ng` thôi, còn software engineers thì giống đám thợ xây, bao nhiêu cũng thiếu. nhưng lương của 1-2 anh KTS có khi = cả đám thợ xây (trừ ông thợ cả) + lại.

Fen bị ảo à, bạn thấy ở công ty nào mà AI/ML engineer lương x4, x5 lần software engineer cùng level chưa? ngay cả ở FAANG thì lương AI/ML là có cao hơn, nhưng cũng là 1 8 1 10. hay bạn lại đang so master AI/ML với junior SE AI/ML cũng chỉ là giải quyết 1 bài toán nhất định thôi, có trường hợp bài toán đó quyết định business, có trường hợp nó chỉ là phần phụ trợ hoặc làm tốt hơn các tính năng hiện tại.

 

[Daedalus]

Thực ra thì ngành nào cũng thế thôi, cứ thấy hot là đua nhau vào học. Nhưng để đạt tới trình độ lương cao mà đáp ứng nhu cầu của nhà tuyển dụng mới ít. Chứ chả riêng gì mỗi AI/ML/DA. Cứ làm mấy cái course trên mạng thì ai chả làm được, còn đống toán phía dưới như đạo hàm, ma trận, tích phân các kiểu có phải ai cũng làm được đâu ))

 

[bribnt]

nếu ví 1 cty phần mềm như 1 đội thợ xây dựng, mấy AI/ML engineers giống như KTS, chỉ cần 1-2 ng` thôi, còn software engineers thì giống đám thợ xây, bao nhiêu cũng thiếu. nhưng lương của 1-2 anh KTS có khi = cả đám thợ xây (trừ ông thợ cả) + lại.

AI/ML researcher thì OK chứ engineer cũng không hơn gì nhiều software engineer thông thường đâu.

Sent from HUAWEI DBY-W09 using vozFApp

 

[LoserThapNghiep]

T thấy toán ML, AI dễ thấy mợ ra mà mấy a cứ khè. Nó còn thua cả toán e t học, tích phân đường tích phân mặt, hàm phức , chưa nói tới nhóm ,vành ,trường, dãy fourier, biến đổi Z, đó cũng là cơ bản thôi. Ng ta nhảy vô vì thấy nó dễ ăn, dăm ba toán ML còn không bằng mấy môn toán đại cương bên t học.

 

[bribnt]

Thực ra thì ngành nào cũng thế thôi, cứ thấy hot là đua nhau vào học. Nhưng để đạt tới trình độ lương cao mà đáp ứng nhu cầu của nhà tuyển dụng mới ít. Chứ chả riêng gì mỗi AI/ML/DA. Cứ làm mấy cái course trên mạng thì ai chả làm được, còn đống toán phía dưới như đạo hàm, ma trận, tích phân các kiểu có phải ai cũng làm được đâu ))

Nghĩ ra cái mới còn khó chứ cỡ này mà không làm được thì thua cả học sinh lớp 12.

Sent from HUAWEI DBY-W09 using vozFApp

 

[LoserThapNghiep]

Nghĩ ra cái mới còn khó chứ cỡ này mà không làm được thì thua cả học sinh lớp 12.

Sent from HUAWEI DBY-W09 using vozFApp

Ăn học 12 năm lên đại học học 5 6 môn toán cao cấp, mở miệng kêu đạo hàm tích phân khó )

 

[Aristides]

T thấy toán ML, AI dễ thấy mợ ra mà mấy a cứ khè. Nó còn thua cả toán e t học, tích phân đường tích phân mặt, hàm phức , chưa nói tới nhóm ,vành ,trường, dãy fourier, biến đổi Z, đó cũng là cơ bản thôi. Ng ta nhảy vô vì thấy nó dễ ăn, dăm ba toán ML còn không bằng mấy môn toán đại cương bên t học.

đã report

 

[LoserThapNghiep]

đã report

Xin lui, giới trẻ trên facebook manh động quá. Topic của thím tất, người ta góp ý thì report. Thôi chào nhé.

 

[burger001]

Mảng AI, ML, DL cũng chia ra làm nhiều kiểu mà. Các công ty lớn thì họ đầu tư research, những ông theo học thuật Master, PhD to để nghĩ thuật toán, model mới, paper,.. Còn bên triển khai sản phẩm thì đa phần giống SWE nhưng có thêm kiến thức về AI, DL,ML..dựa vào nghiên cứu có sẵn, áp dụng vào bài toán thực tế của doanh nghiệp. Mấy công ty to kiểu FAANG tuyển ML engineer vẫn có coding interview đầu vào, chứ k phải mỗi mấy cái lý thuyết toán đạo hàm, tích phân,...đâu. Nếu ông chỉ giỏi mỗi lý thuyết thì ông theo hướng 1 làm Research, nhưng phải cực giỏi.

 

[nh0xhuy123]

Mình đang làm trong FAANG về ML research đây. Bác chủ nói rất hay.

Mỗi đợt team mình đăng tuyển thì đúng như bác nói, 800 CVs cho 1 vị trí là có, phần lớn CVs có Master + PhD cũng đúng luôn , nhưng ko đủ chất lượng để qua vòng duyệt CV nhiều lắm. Team mình chỉ tuyển 3-5 người 1 đợt thôi, cạnh tranh cực gắt. Và dù ứng viên nhiều như vậy nhưng thường vẫn ko tuyển được ai mình làm interviewer cũng mong mấy bạn phỏng vấn tốt để còn vào gánh team phụ mà mãi ko có người

 

[Aristides]

Mảng AI, ML, DL cũng chia ra làm nhiều kiểu mà. Các công ty lớn thì họ đầu tư research, những ông theo học thuật Master, PhD to để nghĩ thuật toán, model mới, paper,.. Còn bên triển khai sản phẩm thì đa phần giống SWE nhưng có thêm kiến thức về AI, DL,ML..dựa vào nghiên cứu có sẵn, áp dụng vào bài toán thực tế của doanh nghiệp. Mấy công ty to kiểu FAANG tuyển ML engineer vẫn có coding interview đầu vào, chứ k phải mỗi mấy cái lý thuyết toán đạo hàm, tích phân,...đâu. Nếu ông chỉ giỏi mỗi lý thuyết thì ông theo hướng 1 làm Research, nhưng phải cực giỏi.

Thì cái dòng bôi đen là kiểu import thư viện có sẵn chứ gì nữa? Đúng hơn là kiểu job software engineer làm trên framework/library về AI/ML vậy

 

[burger001]

Mình đang làm trong FAANG về ML research đây. Bác chủ nói rất hay.

Mỗi đợt team mình đăng tuyển thì đúng như bác nói, 800 CVs cho 1 vị trí là có, phần lớn CVs có Master + PhD cũng đúng luôn , nhưng ko đủ chất lượng để qua vòng duyệt CV nhiều lắm. Team mình chỉ tuyển 3-5 người 1 đợt thôi, cạnh tranh cực gắt. Và dù ứng viên nhiều như vậy nhưng thường vẫn ko tuyển được ai mình làm interviewer cũng mong mấy bạn phỏng vấn tốt để còn vào gánh team phụ mà mãi ko có người

Như bên bác thì phỏng vấn bnhieu vòng và gồm những vòng j thế bác?

Thì cái dòng bôi đen là kiểu import thư viện có sẵn chứ gì nữa? Đúng hơn là kiểu job software engineer làm trên framework/library về AI/ML vậy

Yep. Nhưng mà trong 1 product thì cái Model ML nó chỉ là 1 phần nhỏ thôi bác. Bức tranh tổng quát còn nhiều cái nữa, mà mình thấy đa phần achi đi trước toàn từ SWE nhảy sang MLE vì kĩ năng Engineer họ tốt.

 

[analogy]

bão hoà vì ai cũng làm được ở mức cơ bản, là biết import và chạy, hoặc chỉnh sửa 1 vài hyper-parameters, hay train mô hình trên dữ liệu khác. Nhưng đến mức tự code implement theo paper bất kì là ít rồi, còn để nghĩ ra ý tưởng và giải bài toán thực tế một cách hiệu quả thì chưa bão hoà lắm đâu.
Nhưng làm mấy cái này nhiều cũng không thích lắm nữa, vì mọi thứ giờ nếu mình không phải là Gosu gánh team thì khó mà làm hiệu quả lắm, bọn Tàu nó code hiệu quả và nhanh hơn mình cả trăm lần

 

[kakaxx22]

Ngành nào hot là do nhu cầu cao chứ ko hẳn là do kiến thức cao siêu hay khó hơn.
Trc làm ở 1 cty dầu khí thấy mấy đứa xử lý tín hiệu phải tính fourier, đạo hàm, correlation phức tạp, cực mấy lần cv của dev trong cty mà lương lậu thì ko bằng.

 

[duongngocthach]

Chuẩn. Ngành nào hot là do nhu cầu cao chứ ko hẳn là do kiến thức cao siêu hay khó hơn.
Trc làm ở 1 cty dầu khí thấy mấy đứa xử lý tín hiệu phải tính fourier, đạo hàm, correlation phức tạp, cực mấy lần cv của dev trong cty mà lương lậu thì ko bằng.

Sao dev lương cao vậy bác nhỉ. Lại không yêu cầu bằng cấp. Vậy thì người ở các ngành khác nhảy vào hết thì chẳng mấy mà bão hòa.

 

[sieunhangao555]

Sao dev lương cao vậy bác nhỉ. Lại không yêu cầu bằng cấp. Vậy thì người ở các ngành khác nhảy vào hết thì chẳng mấy mà bão hòa.

Đặc thù mỗi ngành mỗi cái khó thôi chứ dev dễ lắm à mà hỏi, người trái ngành nhảy sang cũng phải tư duy xíu chứ ngu ngu nhảy vào thì biết dev chắc. Lương cao do cầu cao cung ít chả thế, thợ code vẫn là cái gì đó thượng đẳng hơn thợ xây mà

Gửi từ Xiaomi POCOPHONE F1 bằng vozFApp

 

[analogy]

Sao dev lương cao vậy bác nhỉ. Lại không yêu cầu bằng cấp. Vậy thì người ở các ngành khác nhảy vào hết thì chẳng mấy mà bão hòa.

bác biết gì không? nếu bác sợ bão hoà thì hãy làm hết sức trong thời gian kinh nghiệm của mình đi, mấy người ngành khác nhảy vào thì mình hơn người ta mỗi về kinh nghiệm và tư duy mà. Chỉ có những ai đi làm mà không có tiến bộ gì thì mới sợ bão hoà thôi