Đọc xong một loạt bài về Transformer, LLM, RAG, Prompt Engineering, lộ trình 1 năm… chắc chắn bạn sẽ có câu hỏi:
“Học GenAI & LLM xong thì làm được nghề gì?
Có job thật không hay chỉ dùng để tăng năng suất?”
Không vòng vo. Đây là 5 hướng nghề thực tế nhất, phù hợp cho cả Newbie và Non-Tech, và đặc biệt phổ biến trong tuyển dụng giai đoạn 2024–2026.
Hướng 1: Làm Data/AI “xịn hơn” ngay trong chính nghề hiện tại
(Không cần đổi ngành – cực kỳ phù hợp cho người trái ngành)
Vì sao hướng này quan trọng?
Nhiều người nghĩ học GenAI phải chuyển nghề. Sai!
Nếu bạn đang làm:
- Marketing
- HR
- Finance/Kế toán
- Sales
- CSKH
- Vận hành/Logistics
- Admin/Office
- Bất kỳ công việc văn phòng nào…
…thì chỉ cần bạn biết dùng GenAI/LLM + biết build tool nhỏ là bạn đã có thể:
- Tự động hóa 20–50% công việc hiện tại
- Trở thành người “AI Champion” trong team
- Nổi bật hơn hẳn mà không phải đổi nghề
Ví dụ ứng dụng GenAI trong ngành của bạn
Với Marketing
- Chatbot Q&A sản phẩm
- Phân tích sentiment review
- Tool brainstorm & đánh giá nội dung
- Tóm tắt hành vi khách hàng từ data
Với HR
- Chatbot nội bộ trả lời về quy trình & phúc lợi
- Công cụ tóm tắt CV
- Tự động tổng hợp kết quả phỏng vấn
Với Finance / Kinh doanh
- Trợ lý phân tích báo cáo tài chính
- Hệ thống hỏi–đáp trên policy & dữ liệu
- Gợi ý KPI & insight
Đây là hướng “ăn tiền” nhất cho Non-Tech.
Vừa dùng được ngay, vừa giúp bạn trở thành nhân sự “khó thay thế”.
Hướng 2: Data Analyst / BI có GenAI
(Hợp cho người thích số liệu, dashboard, phân tích)
Công việc gồm:
- Phân tích dữ liệu nghiệp vụ
- Viết query SQL, tạo dashboard
- Tìm insight kinh doanh
- Ứng dụng LLM để tăng tốc:
Data Analyst “có GenAI” làm được gì thêm?
- Hỏi–đáp với dữ liệu
- Sinh SQL tự động từ yêu cầu
- Tóm tắt báo cáo dài
- Xây mini-tool “chat with your data”
Skill cần có:
- SQL
- Excel/Power BI/Tableau
- Python + pandas
- Statistic cơ bản
- “đính” thêm:
- API LLM
- RAG đơn giản
- Script tự động hóa
Đây là hướng dễ tiếp cận nhất nếu bạn thích dữ liệu nhưng không muốn quá kỹ thuật.
Hướng 3: Machine Learning Engineer / AI Engineer
(Hướng kỹ thuật – đi sâu ML/DL + hệ thống)
Công việc của ML/AI Engineer
- Xây & triển khai model ML/DL
- Xây pipeline, feature engineering
- Làm việc với hạ tầng:
- Docker
- Cloud
- Model serving/monitoring
- Tích hợp GenAI/LLM vào hệ thống doanh nghiệp
Khi thêm GenAI/LLM, bạn làm thêm:
- RAG pipeline
- Fine-tuning nhẹ
- Model evaluation
- Tích hợp LLM vào sản phẩm (search, support, workflow automation)
Yêu cầu:
- Nền ML/DL vững
- Code Python tốt
- Kỹ năng hệ thống (API, server, cloud, MLOps)
Hướng này phù hợp nếu bạn thích code và thích “vọc” model sâu.
Hướng 4: LLM / GenAI Engineer – người xây ứng dụng LLM
(Một trong các job hot nhất thị trường 2024–2026)
Bạn sẽ làm gì?
- Xây chatbot trả lời tài liệu nội bộ
- Trợ lý tóm tắt – phân tích văn bản
- Công cụ hỗ trợ dev, marketing, CSKH
- Hệ thống RAG nâng cao
- Ứng dụng LLM trong sản phẩm SaaS/enterprise
Làm việc với:
- API LLM (GPT, Claude, Gemini, Llama…)
- Vector Database (FAISS, Pinecone, Weaviate)
- LangChain / LlamaIndex
- Prompt, guardrails
- Logging & evaluation
Phù hợp cho ai?
- Non-Tech nhưng chịu học code
- Người muốn “xây ứng dụng AI” nhanh mà không cần train model từ đầu
- Newbie muốn job AI thực tế trong 1–2 năm
Đây là hướng đi thực tế nhất để vào ngành AI giai đoạn GenAI bùng nổ.
Hướng 5: AI Product / Consultant / “AI in X”
(Hướng rất hợp với người mạnh business & giao tiếp)
Bạn sẽ làm gì?
- Hiểu bài toán kinh doanh
- Tìm các use case GenAI phù hợp
- Thiết kế MVP, đề xuất giải pháp
- Làm cầu nối giữa business ↔ tech
- Quản lý triển khai & đánh giá hiệu quả
Điểm mạnh của Non-Tech:
- Có domain knowledge (tài chính, marketing, vận hành…)
- Hiểu quy trình doanh nghiệp
- Biết đặt câu hỏi đúng
Skill cần:
- Hiểu GenAI/LLM + ML/DL ở mức “đủ sâu để nói chuyện với kỹ thuật”
- Giao tiếp, phân tích yêu cầu
- Viết tài liệu
- Tư duy sản phẩm
Hướng này đang cực kỳ phát triển vì doanh nghiệp cần người hiểu AI và hiểu bài toán kinh doanh, không chỉ “biết code”.
Non-Tech nên chọn hướng nào?
Nếu muốn “nâng cấp nghề hiện tại”:
→ Hướng 1 + 5 (AI Champion / AI Product)
Nếu thích dữ liệu & phân tích:
→ Hướng 2
Nếu thích code + kỹ thuật:
→ Hướng 3 hoặc 4
Nếu chưa biết chọn gì?
→ Học nền ML/DL + GenAI trong 6–12 tháng (như AIO),
sau đó làm project để tự tìm hướng phù hợp.
Kết luận: Học GenAI & LLM không chỉ để “tăng năng suất”
Bạn hoàn toàn có thể:
- Không đổi nghề → vẫn giỏi hơn hẳn nhờ GenAI
- Chuyển sang Data/BI → nếu thích phân tích
- Làm LLM Engineer → nếu thích xây ứng dụng AI
- Làm AI Engineer → nếu thích ML/DL + hệ thống
- Làm Product/Consultant → nếu mạnh business
GenAI mở ra một “bản đồ nghề” cực lớn cho cả Tech & Non-Tech.
📌 Tiếp tục học ở đâu?
Nếu bạn muốn:
- Có lộ trình 1 năm rõ ràng từ ML/DL đến GenAI/LLM
- Học live buổi tối với mentor đồng hành
- Build portfolio 8–12 project Data/ML/DL/GenAI
- Làm được chatbot, RAG, ứng dụng LLM thật
Bạn có thể bắt đầu với hệ sinh thái của AI VIET NAM:
