Lộ trình kỹ sư AI giúp bạn trở thành ứng viên hàng đầu 2025

Kỹ sư AI hay những công việc liên quan đến Trí Tuệ Nhân Tạo là các ngành nghề thú vị. Nhưng bạn có thể bị lạc lối giữa muôn vàn thông tin và tài nguyên trên internet hiện nay. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn một lộ trình đơn giản, được cấu trúc để giúp bạn nắm vững những kiến thức cũng như kỹ năng cần thiết và xây dựng một nền tảng vững chắc.

1. Nghiên cứu và tìm hiểu về ngành

Phần lớn mọi người đều bỏ qua việc tìm hiểu lĩnh vực mà họ sắp bước vào. Điều đó sẽ gây lãng phí cả thời gian, công sức và tiền bạc. Vì vậy, bạn hãy bắt đầu bằng việc dành thời gian tìm kiếm. Bạn nên tìm hiểu xem các kỹ sư AI làm gì, họ tham gia vào những dự án nào và tổ chức nào đi đầu trong lĩnh vực về trí tuệ nhân tạo.

AI là một lĩnh vực rộng lớn với vô số phạm trù

Bạn có thể tìm kiếm thông tin từ các nền tảng như Medium, LinkedIn hoặc kênh YouTube. Đây là nơi các chuyên gia chia sẻ kinh nghiệm của họ. Điều này sẽ giúp bạn có cái nhìn thực tế và đánh giá xem liệu bạn có muốn theo đuổi sự nghiệp này không. Trong lúc đọc và xem, bạn hãy cố gắng ghi lại các kỹ năng và công nghệ thường xuyên xuất hiện.

2. Làm quen với các nguyên tắc cơ bản của khoa học máy tính

Nếu bạn muốn làm việc trong lĩnh vực AI, việc hiểu các khái niệm khoa học máy tính là điều bắt buộc. Bạn không cần phải trở thành chuyên gia về mọi thứ chỉ sau một đêm. Tuy nhiên, việc biết cách máy tính hoạt động sẽ có lợi cho bạn trong tương lai.

Tìm hiểu về cách dữ liệu được lưu trữ dưới dạng bit và byte, cách logic lập trình hoạt động và cách mạng cho phép máy tính giao tiếp. Bạn có thể tìm thấy rất nhiều tài nguyên học tập miễn phí trên internet.

3. Học Python – Ngôn ngữ bạn cần dùng cho AI

Python là ngôn ngữ phổ biến trong lĩnh vực AI vì cách sử dụng đơn giản và rõ ràng. Nó mang lại sức mạnh to lớn khi xử lý dữ liệu và tạo mô hình AI.

Bạn chỉ cần bắt đầu với các khái niệm cơ bản như cú pháp, cấu trúc điều khiển, biến và hàm. Sau đó, bạn hãy dành thời gian thực hành để ghi nhớ mọi thứ dễ dàng hơn. Theo thời gian, bạn sẽ có khả năng giải quyết các vấn đề hoặc viết kịch bản cho các chương trình tự động hóa đơn giản.

Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến trong các ngành nghề liên quan đến AI

Ngoài ra, bạn đừng quên xây dựng hồ sơ LinkedIn của bạn từ đầu. Việc chia sẻ những gì bạn đang học và kết nối với những người đang làm việc trong lĩnh vực AI chắc chắn rất hữu ích trong tương lai.

4. Học cấu trúc dữ liệu

Khi bạn đã quen với Python, bước quan trọng tiếp theo là học cấu trúc dữ liệu. Bạn có thể nghĩ về cấu trúc dữ liệu như những khối xây dựng cho phép mã của bạn lưu trữ và xử lý thông tin hiệu quả.

Bạn nên tập ​​trung vào việc hiểu mảng, danh sách liên kết, ngăn xếp, hàng đợi và từ điển. Những khái niệm này thoạt đầu có vẻ trừu tượng. Tuy nhiên, chúng tạo thành xương sống của bất kỳ chương trình nào bạn sẽ viết. Đặc biệt với những chương trình liên quan đến tập dữ liệu lớn, vốn rất phổ biến trong AI, cấu trúc dữ liệu là vô cùng quan trọng.

5. Rèn luyện kỹ năng giao tiếp và kết nối của bạn

Kỹ năng giao tiếp và kết nối là hai trong số những kỹ năng hàng đầu trong mọi lĩnh vực. Việc vun đắp các mối quan hệ chuyên nghiệp đích thực trong cộng đồng sẽ mở ra cánh cửa cho việc làm, cố vấn và công việc sau này. Đây cũng là một phương pháp hữu ích để theo dõi những gì mới trong thế giới AI. Bạn có thể bình luận một về các bài đăng, chia sẻ những hiểu biết từ quá trình học tập của bạn và bắt đầu trong các cuộc trò chuyện.

Ngay cả trong AI thì giao tiếp vẫn là kỹ năng quan trọng

6. Học SQL và làm quen với cơ sở dữ liệu

AI chạy trên dữ liệu và hầu hết dữ liệu đó nằm trong cơ sở dữ liệu. Đó là lý do tại sao việc học SQL lại quan trọng trong lĩnh vực AI. SQL sẽ cho phép bạn lưu trữ, truy xuất và thao tác dữ liệu hiệu quả, các kỹ năng cơ bản trong bất kỳ vai trò AI hoặc khoa học dữ liệu nào.

Bạn nên bắt đầu học viết các truy vấn cơ bản, tạo cơ sở dữ liệu và hiểu cách thức hoạt động của cơ sở dữ liệu quan hệ. Khi bạn đã quen, hãy thử làm một vài dự án thực hành, trong đó bạn xây dựng và truy vấn cơ sở dữ liệu của riêng mình.

7. Master Data Manipulation với Numpy và Pandas

Bây giờ bạn đã tìm hiểu về cơ sở dữ liệu, đã đến lúc chuyển sang làm việc với các thư viện như Numpy và Pandas. Đây là những công cụ sẽ giúp bạn làm việc với các tập dữ liệu lớn và chuẩn bị các mô hình cho AI.

Numpy giúp bạn thực hiện các phép toán phức tạp một cách nhanh chóng, trong khi Pandas rất tuyệt vời để làm sạch và xử lý dữ liệu. Hãy thử thách bản thân bằng cách thử các tập dữ liệu thực tế và thực hành chuyển đổi dữ liệu, điền vào các khoảng trống và thực hiện các phép tính cần thiết.

8. Xây dựng nền tảng Toán học và Thống kê

Toán học là cốt lõi của AI. Kỹ năng toán học không phải là điều cần thiết để tham gia vào AI. Dù vậy, việc hiểu một số khái niệm chính sẽ giúp bạn có được sự trợ giúp cần thiết từ AI. Bạn hãy tập ​​trung vào các chủ đề như đại số tuyến tính, xác suất, phép tính và thống kê cơ bản. Những kỹ năng này sẽ giúp bạn hiểu cách các mô hình AI hoạt động bên trong và giúp bạn tự tin hơn khi xây dựng mô hình của riêng mình.

9. Thực hành Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)

Sau khi thành thạo việc sử dụng toán học cùng với dữ liệu, giờ đây bạn có thể tiến hành thực hành Phân tích dữ liệu thăm dò hay EDA. Ở giai đoạn này, bạn sẽ hiểu được dữ liệu là gì. Bạn có thể kiểm tra các mẫu, quan sát và thậm chí đưa ra dự đoán trước khi bạn gặp phải bất kỳ hình thức mô hình hóa nào.

Chọn một vài tập dữ liệu từ các nền tảng như Kaggle và khám phá chúng một cách kỹ lưỡng. Hình dung dữ liệu, xác định các giá trị ngoại lệ và cố gắng kể một câu chuyện từ những gì bạn tìm thấy. Thực hành việc này sẽ giúp bạn phát triển tư duy lấy dữ liệu làm trọng tâm, điều này rất quan trọng trong AI.

10. Bước vào Học máy (Machine Learning)

Với nền tảng vững chắc, bước cốt lõi để tiến vào AI, đó là học máy. Bạn hãy bắt đầu bằng cách hiểu các thuật toán cơ bản như hồi quy tuyến tính, cây quyết định và phân loại. Những thuật toán này sẽ tạo thành cơ sở của hầu hết các hệ thống AI mà bạn sẽ gặp.

Machine Learning là một phần không thể thiếu để bước vào AI

Bạn có thể xây dựng các dự án nhỏ xung quanh từng khái niệm và thử nghiệm với các tập dữ liệu khác nhau để xem các mô hình hoạt động như thế nào. Có rất nhiều tài nguyên miễn phí có sẵn để phân tích các chủ đề này theo cách đơn giản và hấp dẫn.

11. Làm quen với MLOps và triển khai mô hình

việc hiểu MLOps (Hoạt động máy học) sẽ mang lại cho bạn lợi thế lớn trong cuộc đua AI. MLOps là tất cả về việc đưa các mô hình của bạn vào sản xuất. Nó giúp mọi người thực sự có thể sử dụng chúng trong các ứng dụng thực tế.

Bạn có thể bắt đầu bằng cách tìm hiểu về các công cụ như Docker, Kubernetes và FastAPI. Thử nghiệm triển khai một mô hình Python đơn giản bằng FastAPI và Docker. Xây dựng một mô hình là một chuyện nhưng triển khai nó mới là điều khiến công việc của bạn trở nên có giá trị đối với doanh nghiệp.

12. Làm việc trên các dự án Portfolio

Portfolio là những gì bạn sẽ cho các nhà tuyển dụng tiềm năng thấy để chứng minh kỹ năng của bạn. Mục tiêu là xây dựng ít nhất một dự án hồi quy và một dự án phân loại. Bạn cần đảm bảo các dự án này được ghi chép đầy đủ và triển khai nếu có thể. Có các dự án trực tiếp mà bạn có thể hướng dẫn ai đó thực hiện sẽ ấn tượng hơn nhiều so với một chứng chỉ trên sơ yếu lý lịch của bạn.

13. Khám phá Học sâu (Deep Learning) và Mạng nơ-ron (Neural Networks)

Khi bạn hoàn thành Học máy, đã đến lúc bắt đầu với Học sâu. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu về mạng nơ-ron, mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng nơ-ron hồi quy (RNN).

Deep Learning sẽ giúp bạn xây dựng những dự án AI thú vị

Các kỹ thuật này hỗ trợ các trường hợp sử dụng như phân loại hình ảnh, nhận dạng giọng nói và mô hình xử lý ngôn ngữ. Chọn bất kỳ dự án nào bạn muốn và xây dựng thứ gì đó thú vị. Bạn có thể tạo trình phân loại hình ảnh hoặc thậm chí là trình phân loại phân tích tình cảm.

14. Chọn chuyên ngành của bạn – NLP hoặc Computer Vision

Khi làm việc trong lĩnh vực này, bạn sẽ hướng đến một ngành học mà bạn quan tâm. Nhiều kỹ sư AI có chuyên môn về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hoặc Thị giác máy tính (Computer Vision).

NLP sẽ là nghề nghiệp dành cho bạn nếu bạn đam mê văn bản và ngôn ngữ. Nếu bạn làm trong lĩnh vực hình ảnh và video, hãy tìm hiểu thêm về thị giác máy tính. Dù bạn chọn ngành nào, hãy bắt đầu bằng cách xây dựng một dự án nhỏ trong lĩnh vực bạn đã chọn để củng cố kỹ năng và sự tự tin của bạn.

15. Tìm hiểu về LangChain và các mô hình ngôn ngữ lớn

Cuối cùng, đã đến lúc bạn tập trung vào một số khía cạnh hiện tại hơn của AI. LLM hoặc Mô hình ngôn ngữ và LangChain đang trở thành công nghệ phổ biến trên thế giới.

LangChain sẽ giúp bạn xây dựng các ứng dụng được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ. Điều này cho phép phát triển các chatbot và trợ lý ảo, trong số những thứ khác. Với kiến ​​thức mới về LangChain, hãy thử làm việc trên một dự án đơn giản nhưng thiết thực mà bạn có thể sử dụng để giới thiệu công việc của mình.

Trên đây là lộ trình chi tiết sẽ giúp bạn trang bị một nền tảng thật vững chắc khi bước vào con được AI. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp