Chuẩn bị hồ sơ xin việc AI & Data Science: CV, Portfolio, GitHub, LinkedIn

Bạn đang hỏi kiểu: “Em chưa có kinh nghiệm, CV ghi gì? Portfolio có bắt buộc không? LinkedIn cần tối ưu thế nào?”
Câu trả lời ngắn: Hồ sơ xin việc AI/Data Science không chỉ là 1 file CV.
Đó là hệ sinh thái gồm 4 phần: CV → Portfolio → GitHub → LinkedIn, cùng kể một câu chuyện nhất quán: bạn là ai, đã làm gì, phù hợp vị trí nào.

Trong bài này, bạn sẽ hiểu:

Hồ sơ xin việc AI/DS gồm những mảnh nào
Cách viết CV “đúng chất” cho người mới
Cách xây portfolio 3–6 dự án để gây ấn tượng
Cách set up GitHub sạch sẽ, chuyên nghiệp
Cách tối ưu LinkedIn cho người chuyển ngành
AIO hỗ trợ hồ sơ như thế nào (nhưng không hứa việc làm)

Vì sao CV AI/DS không thể làm theo template chung?

Nhiều bạn tải template CV đẹp, điền vài dòng và nghĩ “ổn rồi”.
Nhưng vị trí AI/DS đòi hỏi bằng chứng thực tế, không chỉ từ khóa.

Nhà tuyển dụng muốn biết:

Bạn có thật sự làm việc với dữ liệu, hay chỉ học lý thuyết
Bạn có project, hay chỉ đọc blog
Bạn có code được, hay chỉ liệt kê: Python, SQL, ML, Deep Learning
Bạn có tư duy giải quyết vấn đề hay chỉ copy code
Bạn có update GitHub/LinkedIn hay không

➡️ Kết luận: CV chỉ là bản tóm tắt. Portfolio + GitHub mới là bằng chứng.

Hồ sơ AI & Data Science gồm những gì?

Một bộ hồ sơ chuẩn gồm:

CV (1–2 trang)

Tóm tắt kỹ năng, dự án, học vấn, mục tiêu nghề nghiệp.

Portfolio

1 trang Notion / web / PDF chứa dự án chi tiết, insight, demo.

GitHub

Code thật, README rõ, commit đều đặn.

Profile công khai, giúp nhà tuyển dụng kiểm tra nhanh.

(Tùy chọn) Cover Letter

Khi bạn cần kể câu chuyện chuyển ngành.

➡️ 4 thành phần này phải nhất quán, không được “mỗi nơi một kiểu”.

Cách viết CV AI/DS cho người mới (chuẩn & đủ)

CV AI/DS phải trả lời 5 câu hỏi:

Bạn đang là ai? (sinh viên / trái ngành / junior)
Bạn muốn ứng tuyển vị trí gì?
Bạn đã làm được dự án nào?
Bạn có kỹ năng gì liên quan?
Bạn có nền tảng học tập nào?

1. Header + Career Objective

Ghi rõ vai trò bạn muốn ứng tuyển:

Junior Data Analyst
Junior Data Scientist (entry-level)
Machine Learning Engineer (entry-level)

Nếu bạn trái ngành → thêm 1 câu “định vị lại bản thân”:

“Chuyển ngành từ marketing sang Data Science sau 1 năm tự học & thực hành dự án.”

2. Skills (chia thành nhóm, không liệt kê bừa)

Programming

Python
SQL

Data & Visualization

Pandas
Numpy
Matplotlib/Seaborn
Power BI / Tableau (nếu có)

ML/DL

Scikit-learn
Regression, Classification
XGBoost / LightGBM
PyTorch / TensorFlow (nếu học)

Tools

Git/GitHub
Jupyter/Colab
Docker (cơ bản)

Ghi những thứ bạn đã dùng trong dự án, không liệt kê cho đẹp.

3. Projects – mục quan trọng nhất

Mỗi project ghi theo format:

Tên dự án — Thời gian
Bài toán: dự đoán gì? phân loại gì? xử lý dữ liệu gì?
Cách làm: EDA → xử lý dữ liệu → chọn model → đánh giá
Kết quả: RMSE = …, F1 = …
Link: GitHub / demo / portfolio

Ví dụ:

Dự đoán giá thuê Airbnb – 03/2025

Làm sạch 48 cột, 20,000 dòng dữ liệu.
EDA: xác định ảnh hưởng của location, số phòng, review.
Model: Random Forest + XGBoost, tối ưu bằng GridSearch.
Kết quả: MAE giảm 22% so với baseline.
Repo: link GitHub

4. Education & Certificates

Nếu trái ngành, cứ ghi rõ.
Nếu học AIO → ghi ngắn gọn:

“AIO – Chương trình Data Science & AI 1 năm tại AI VIET NAM (12 module, 22+ dự án).”

Không màu mè, chỉ đúng bản chất.

5. Activities & Community

Nếu bạn:

Tham gia cộng đồng AI
Tự viết bài chia sẻ
Làm workshop nhỏ

→ Ghi vào, nhưng chỉ ghi cái gì bạn hiểu và làm được.

Những lỗi CV AI/DS người mới hay mắc

Ghi 20 kỹ năng nhưng không có nổi 1 dự án
Không ghi metric → chứng minh mô hình hiệu quả
Dòng mô tả quá dài, không rõ ràng
Không ghi vị trí mong muốn
CV quá màu mè, rối mắt
Dự án copy 100% từ Kaggle nhưng không hiểu gì

➡️ Quy tắc vàng: “Don’t tell me. Show me.”

Portfolio cho AI/DS: cần bao nhiêu dự án và trình bày thế nào?

Portfolio “vừa đủ” = 3–6 dự án

Không cần 20 toy project.

Gợi ý:

1–2 dự án tabular: Airbnb, churn, scoring
1 dự án EDA + dashboard
1 dự án Deep Learning (CV hoặc NLP)
1 dự án GenAI / RAG (nếu có)

Mỗi dự án trong portfolio cần:

1. Context

Vấn đề thực tế là gì?

2. Dataset

Nguồn nào? Bao nhiêu dòng?

3. Approach

EDA → xử lý → mô hình → đánh giá

4. Result

Metric → insight → hạn chế

5. What I Learned

Bạn học được gì từ dự án?

6. Links

GitHub, demo Gradio/Streamlit

➡️ Portfolio phải kể được hành trình trưởng thành của bạn.

GitHub cho người học AI: dùng sao cho “chuyên nghiệp”?

GitHub của bạn cần thể hiện:

Bạn viết code thật, không copy paste
Bạn biết tổ chức project
Bạn tiến bộ theo thời gian

Checklist GitHub:

3–6 repo chính (matching portfolio)
Mỗi repo có:
- README.md (rõ ràng)
- notebook/ hoặc src/
- requirements.txt
Commit lịch sử đều đặn
Tránh 20 repo “rác” từ tutorial

README tối thiểu phải có:

Mục tiêu dự án
Dataset
Cách chạy
Kết quả
Hình minh họa

➡️ GitHub đẹp = tăng cơ hội phỏng vấn.

LinkedIn: người chuyển ngành tối ưu thế nào?

LinkedIn dùng để:

Nhà tuyển dụng xem nhanh
Kết nối mentor, cộng đồng
Chia sẻ tiến trình học tập (rất quan trọng!)

Tối ưu những phần chính:

Headline

Đừng để: Student at…
Hãy dùng:

“Aspiring Data Scientist | Python, SQL, ML | Learner at AIO (AI VIET NAM)”

About

5–8 dòng:

Background
Lý do học AI
Dự án đã làm
Định hướng nghề nghiệp

Experience / Education

Ghi trung thực, rõ ràng.

Featured Section

Ghim:

Portfolio
Repo GitHub
Các bài chia sẻ hay

Nên đăng gì nếu bạn còn là người mới?

“Tuần này mình học EDA, đây là insight…”
“Hoàn thành model đầu tiên, RMSE = …”
“Mình vừa viết note về Logistic Regression…”

➡️ Không cần là chuyên gia.
Cần chăm chỉ & nhất quán.

AIO hỗ trợ hồ sơ xin việc ra sao?

Rất rõ ràng:

❌ Không hứa việc làm
❌ Không quảng cáo “lương nghìn đô sau 6 tháng”

Nhưng:

✔️ Cho bạn 12 module từ Data → ML → DL → GenAI
✔️ Cho bạn 22+ dự án thực nghiệm để đưa vào portfolio
✔️ Mentor hỗ trợ góp ý CV / portfolio
✔️ Cộng đồng học tập mạnh & nhiệt tình
✔️ Học live online buổi tối — phù hợp người đi làm
✔️ Yêu cầu cam kết 28h/tuần để làm được thật

Nếu bạn thực sự nghiêm túc trong 1 năm, bạn sẽ:

Có nền AI vững
Có portfolio 3–6 dự án chất lượng
Có GitHub sạch, chuyên nghiệp
Có LinkedIn đang hoạt động
Biết định hướng nghề nghiệp phù hợp (Analyst / DS / ML Engineer)

FAQ – Những câu hỏi người mới hay hỏi

1. Không có dự án thì viết gì trong CV?

Hãy bắt đầu bằng:

Lộ trình học
Mini-project
Ghi rõ bạn đang chuẩn bị portfolio trong 6 tháng tới

Và bắt đầu làm dự án ngay, không đợi “học xong rồi làm”.

2. Không giỏi tiếng Anh thì có làm CV/GitHub được không?

Có.
Bắt đầu bằng tiếng Việt → dần dần chuyển sang tiếng Anh.

3. Portfolio toàn dự án học trong AIO/Kaggle, có được không?

Được, nếu:

Bạn thật sự hiểu
Bạn trình bày rõ
Bạn không copy đầy đủ từ notebook người khác

4. GitHub phải “xịn” mới xin được việc không?

Không.
GitHub phải:

Có dự án thật
Gọn gàng
Có README rõ

Không ai đòi hỏi Newbie hoàn hảo.

5. Học AIO có chắc chắn đi làm được không?

Không chương trình nghiêm túc nào đảm bảo 100%.
Nhưng AIO:

Cho bạn kiến thức thật
Cho bạn dự án thật
Mentor hỗ trợ
Lộ trình rõ ràng
Môi trường nghiêm túc

Còn việc đi làm = nỗ lực cá nhân + nền tảng ban đầu + thị trường.