“Cách trình bày dự án AI trong CV khi bạn chưa có kinh nghiệm đi làm thì như thế nào cho thuyết phục?”
Câu trả lời ngắn: hãy coi mỗi dự án như một “mini–kinh nghiệm làm việc”. Đừng chỉ liệt kê “Python, Sklearn, XGBoost…”, mà hãy mô tả bài toán – dữ liệu – cách giải – kết quả – vai trò.
Trong bài này, bạn sẽ học:
Vì sao với người mới, Projects còn quan trọng hơn cả Experience
Khung viết mục Projects có thể áp dụng cho mọi dự án
Cách tận dụng hệ thống 22+ dự án trong AIO để CV mạnh và thuyết phục
Vì sao với người mới, “Projects” gần như quan trọng nhất trong CV?
Nếu không có kinh nghiệm, nhà tuyển dụng nhìn vào đâu?
Nhà tuyển dụng muốn biết:
Bạn đã từng xử lý dữ liệu “bẩn” chưa?
Bạn có biết chọn mô hình hay chỉ chạy code mẫu?
Bạn có hiểu bài toán hay chỉ học lý thuyết?
Và thứ phản ánh rõ nhất chính là:
👉 Dự án cá nhân / dự án trong khóa học mà bạn làm nghiêm túc.
Một mục Projects tốt chứng minh:
Bạn đi được trọn vẹn pipeline ML/Data
Biết phân tích – xử lý – mô hình – đánh giá
Biết kể câu chuyện kỹ thuật dễ hiểu
Có tư duy thực tế, không chỉ học vẹt
Nếu chưa có kinh nghiệm:
❌ Đừng cố viết dài phần “Experience”
✅ Hãy đầu tư viết thật tốt phần “Projects”
Nếu chỉ có 1–2 dự án nhỏ thì có nên đưa vào CV không?
Có, miễn là:
Bạn trung thực về phạm vi
Tự viết lại theo hiểu biết của mình
Thêm một số chỉnh sửa/bổ sung nhỏ
Tự chạy lại từ đầu, có kết quả rõ ràng
Ở giai đoạn đầu:
1–2 dự án mini → vẫn đưa vào, viết ngắn & rõ
Khi có dự án mạnh hơn (Airbnb, ô nhiễm, OCR, GenAI…), bạn đẩy lên trên
Trong AIO, học viên làm 22+ case study → đủ chất liệu để chọn 4–6 dự án mạnh nhất.
Nên chọn những dự án nào để đưa vào CV?
Nguyên tắc: “Ít nhưng chất” – chỉ 3–5 dự án mạnh nhất
Ưu tiên:
Phù hợp với job bạn nhắm tới
Data Analyst → EDA, SQL, dashboard, phân tích dữ liệu
Data Scientist/ML Engineer → ML nền tảng, Time-Series, NLP, CV
Dữ liệu thực tế hơn → ưu tiên hơn
Ví dụ: Airbnb, ô nhiễm, churn… thay vì dataset quá “toy”.
Dự án bạn tự tin nói khi phỏng vấn
Không chỉ “dùng XGBoost”, mà hiểu vì sao dùng nó.
Đặt “Projects” ở đâu trong CV khi chưa có kinh nghiệm?
👉 Đặt ngay sau phần Summary/Thông tin cá nhân
→ nhà tuyển dụng thấy ngay điểm mạnh nhất của bạn.
Thứ tự gợi ý:
Thông tin
Summary (tùy chọn)
Projects
Education
Work Experience (các kinh nghiệm không liên quan)
Skills
Nếu có một chút kinh nghiệm Data thực tập → có thể đảo Projects xuống dưới Experience.
Khung mô tả 1 dự án AI/DS trong CV (3–5 dòng là đủ)
Công thức chung:
Tên dự án (vai trò, thời gian) → 1 câu mô tả bài toán → 2–4 bullet mô tả đóng góp, kỹ thuật & kết quả
Bạn có thể viết theo khung:
1. Bài toán & bối cảnh
“Xây mô hình dự đoán giá thuê Airbnb theo đêm từ dữ liệu vị trí & tiện nghi.”
2. Bạn đã làm gì với dữ liệu
“Xử lý 20K listing: missing, outlier, chuẩn hóa; trích xuất 15 feature amenities.”
3. Cách giải & lý do
“So sánh Linear Regression, Random Forest, XGBoost; chọn XGBoost vì MAE giảm 35% so với baseline.”
4. Kết quả có số liệu rõ ràng
“MAE ≈ 15$/đêm; phân tích feature importance để giải thích yếu tố ảnh hưởng giá.”
5. (Tuỳ chọn) Communication / báo cáo
“Viết README & trình bày kết quả cho team non-tech.”
Các ví dụ dự án viết đúng chuẩn
Ví dụ 1 – Time-Series
Dự đoán nồng độ PM2.5 bằng mô hình Time-Series – Data Science Project (2024)
Xây mô hình dự đoán nồng độ PM2.5 giờ tiếp theo từ dữ liệu quan trắc 2 năm.
Xử lý missing/outlier, chuẩn hóa timestamp, resample dữ liệu giờ.
EDA: phân tích pattern ngày/tuần/mùa vụ.
So sánh baseline (naive) với ARIMA & Random Forest (lag features): giảm MAE ~40%.
Viết báo cáo & đề xuất hướng mở rộng cho cảnh báo chất lượng không khí.
Ví dụ 2 – Customer Segmentation
Phân cụm khách hàng bằng KMeans – ML Project (2024)
Phân nhóm khách hàng dựa trên chỉ số RFM để đề xuất chiến lược marketing.
Tạo bảng RFM từ 12 tháng giao dịch.
Chuẩn hóa feature & chọn K=4 bằng Elbow + Silhouette + ý nghĩa business.
Diễn giải 4 cụm & gợi ý chiến dịch giữ chân/upsell.
Trình bày kết quả bằng dashboard + report.
Những lỗi thường gặp khi viết dự án trong CV (và cách sửa)
❌ 1. Chỉ liệt kê tool
“Python, Sklearn, XGBoost…”
→ Không ai hiểu bạn đã làm gì.
❌ 2. Không có số liệu cụ thể
“Cải thiện mô hình đáng kể.”
→ Bao nhiêu?
❌ 3. Không nói rõ vai trò
Trong dự án nhóm → không biết bạn làm phần nào.
❌ 4. Không có link GitHub
Nhà tuyển dụng không kiểm chứng được.
❌ 5. Viết quá dài
CV ≠ báo cáo.
→ Dự án chỉ cần 3–5 dòng.
AIO hỗ trợ bạn “đóng gói” dự án AI vào CV như thế nào?
AIO2026 là chương trình Data Science & AI 1 năm cho Newbie & Non-Tech:
Học live online buổi tối
Yêu cầu cam kết ≥ 28h/tuần
Pre-AIO: Python + Toán + CS nền
12 module AI/DS, 5 cấp độ
22+ dự án từ dễ → khó:
Airbnb, ô nhiễm, churn
Time-Series
CV, NLP
GenAI, LLM, chatbot RAG
Vision-Language, tracking, OCR…
Học viên được mentor hỗ trợ:
Chọn dự án để đưa vào CV
Góp ý cách viết từng bullet
Review GitHub, README
Gợi ý portfolio phù hợp mục tiêu
AIO không hứa “có việc sau 6 tháng”, nhưng cam kết:
👉 Kiến thức thật – dự án thật – mentor đồng hành sát sao
FAQ – Câu hỏi thường gặp về CV & dự án AI
Mới học, chưa có dự án → ghi gì vào CV?
Ghi kỹ năng + khóa học → đồng thời bắt đầu ngay 1–2 project nhỏ.
Dự án làm theo tutorial có nên đưa vào?
Có, nếu bạn tự viết lại, thêm cải tiến & hiểu rõ từng bước.
CV nên dài bao nhiêu trang?
Với Newbie/Jr → 1 trang (tối đa 2 trang).
Học xong AIO có được support CV không?
Có → mentor sẽ review CV, GitHub, portfolio.
Không muốn chuyển ngành, chỉ muốn nâng skill?
Bạn vẫn nên có 1–2 dự án gắn với công việc hiện tại (dashboard, phân tích dữ liệu, mô hình churn…).
