khanhdohn
Senior Member
Mình đang nghĩ tới việc tổ chức một buổi chia sẻ nhỏ về career trong software engineering / AI / data, nhưng trước khi làm thì muốn hỏi mọi người xem topic nào thật sự hữu ích.
Một chút context:
Mình đi làm software engineering cũng hơn 10 năm rồi. Bắt đầu từ backend/full-stack, sau đó chuyển dần qua machine learning engineering, ML platform, MLOps, AI tooling, và gần đây là các bài toán liên quan tới AI adoption trong công ty. Những công ty mình đã từng làm việc cùng: Zalora, Axon (vàng), Techcombank, OrangeLogic.
Mình từng có cơ hội làm việc ở nhiều môi trường khác nhau: startup, product company, global company, fintech/banking, enterprise software. Mỗi môi trường cho mình một góc nhìn khác nhau về cách team vận hành, cách sản phẩm được xây dựng, cách engineering decisions được đưa ra, và cách một người engineer có thể phát triển qua từng giai đoạn career.
Mình không nghĩ điều hữu ích nhất mình có thể chia sẻ là “tech stack X tốt hơn tech stack Y” hay “tool nào đang hot nhất hiện tại”. Mỗi công ty có context khác nhau, và công nghệ chỉ là một phần của câu chuyện.
Cái mình nghĩ có thể hữu ích hơn là những kinh nghiệm thực tế hơn, ví dụ:
* Mình đã chuẩn bị phỏng vấn như thế nào qua từng giai đoạn career
* Làm sao để chuyển từ một engineer chỉ làm task sang người có thể own system / own problem
* Những điều mình ước biết sớm hơn khi interview, chọn công ty, và phát triển career
* Những khác biệt giữa startup, product company, fintech/banking, global company
* Cách nhìn một công ty trước khi join: nên hỏi gì, quan sát gì, chuẩn bị gì
* Những thứ đi làm mới thấy quan trọng nhưng ít được nói kỹ trong course
* Làm AI/ML trong công ty thật sự khác với học AI/ML trên course như thế nào
* Làm sao để grow career mà không bị cuốn theo hype, title, hoặc tool mới
Mình đang cân nhắc tổ chức buổi đầu tiên theo format rất đơn giản:
Một buổi chia sẻ kinh nghiệm thật + Q&A mở.
Không phải khóa học lý thuyết.
Không phải quảng cáo “lộ trình thành công”.
Không hứa hẹn nghe xong là pass interview hay đổi đời.
Chỉ là những gì mình đã trải qua, những gì mình từng làm đúng/sai, và những bài học có thể giúp các bạn developer khác chuẩn bị tốt hơn cho career của mình.
Mình đang phân vân vài topic cho buổi đầu tiên:
A. Mình chuẩn bị phỏng vấn software/AI/ML roles như thế nào qua từng giai đoạn career
B. Từ backend engineer sang ML/AI engineering: những gì thật sự cần học, những gì không cần quá hype
C. Làm việc ở nhiều loại công ty khác nhau: startup, product company, fintech/banking, global company — khác nhau thế nào và nên chọn ra sao
D. Những bài học career mình ước biết sớm hơn: interview, chọn công ty, grow lên senior, làm việc với team
E. AI/ML trong công ty thật sự là gì: khác gì so với course, tutorial, demo, và LinkedIn hype
Nếu bạn là student, junior dev, backend engineer, data/AI learner, hoặc đang muốn đổi job/grow career, bạn muốn nghe topic nào nhất?
Comment giúp mình A/B/C/D/E, hoặc nói thẳng vấn đề bạn đang gặp.
Nếu đủ nhiều người quan tâm, mình sẽ tổ chức một buổi đầu tiên theo topic được vote nhiều nhất.
Một chút context:
Mình đi làm software engineering cũng hơn 10 năm rồi. Bắt đầu từ backend/full-stack, sau đó chuyển dần qua machine learning engineering, ML platform, MLOps, AI tooling, và gần đây là các bài toán liên quan tới AI adoption trong công ty. Những công ty mình đã từng làm việc cùng: Zalora, Axon (vàng), Techcombank, OrangeLogic.
Mình từng có cơ hội làm việc ở nhiều môi trường khác nhau: startup, product company, global company, fintech/banking, enterprise software. Mỗi môi trường cho mình một góc nhìn khác nhau về cách team vận hành, cách sản phẩm được xây dựng, cách engineering decisions được đưa ra, và cách một người engineer có thể phát triển qua từng giai đoạn career.
Mình không nghĩ điều hữu ích nhất mình có thể chia sẻ là “tech stack X tốt hơn tech stack Y” hay “tool nào đang hot nhất hiện tại”. Mỗi công ty có context khác nhau, và công nghệ chỉ là một phần của câu chuyện.
Cái mình nghĩ có thể hữu ích hơn là những kinh nghiệm thực tế hơn, ví dụ:
* Mình đã chuẩn bị phỏng vấn như thế nào qua từng giai đoạn career
* Làm sao để chuyển từ một engineer chỉ làm task sang người có thể own system / own problem
* Những điều mình ước biết sớm hơn khi interview, chọn công ty, và phát triển career
* Những khác biệt giữa startup, product company, fintech/banking, global company
* Cách nhìn một công ty trước khi join: nên hỏi gì, quan sát gì, chuẩn bị gì
* Những thứ đi làm mới thấy quan trọng nhưng ít được nói kỹ trong course
* Làm AI/ML trong công ty thật sự khác với học AI/ML trên course như thế nào
* Làm sao để grow career mà không bị cuốn theo hype, title, hoặc tool mới
Mình đang cân nhắc tổ chức buổi đầu tiên theo format rất đơn giản:
Một buổi chia sẻ kinh nghiệm thật + Q&A mở.
Không phải khóa học lý thuyết.
Không phải quảng cáo “lộ trình thành công”.
Không hứa hẹn nghe xong là pass interview hay đổi đời.
Chỉ là những gì mình đã trải qua, những gì mình từng làm đúng/sai, và những bài học có thể giúp các bạn developer khác chuẩn bị tốt hơn cho career của mình.
Mình đang phân vân vài topic cho buổi đầu tiên:
A. Mình chuẩn bị phỏng vấn software/AI/ML roles như thế nào qua từng giai đoạn career
B. Từ backend engineer sang ML/AI engineering: những gì thật sự cần học, những gì không cần quá hype
C. Làm việc ở nhiều loại công ty khác nhau: startup, product company, fintech/banking, global company — khác nhau thế nào và nên chọn ra sao
D. Những bài học career mình ước biết sớm hơn: interview, chọn công ty, grow lên senior, làm việc với team
E. AI/ML trong công ty thật sự là gì: khác gì so với course, tutorial, demo, và LinkedIn hype
Nếu bạn là student, junior dev, backend engineer, data/AI learner, hoặc đang muốn đổi job/grow career, bạn muốn nghe topic nào nhất?
Comment giúp mình A/B/C/D/E, hoặc nói thẳng vấn đề bạn đang gặp.
Nếu đủ nhiều người quan tâm, mình sẽ tổ chức một buổi đầu tiên theo topic được vote nhiều nhất.
bạn thử hỏi 1 câu xem là biết có phải AI không ngay mà.
