Làm thế nào để viết README/portfolio dự án AI/DS khiến nhà tuyển dụng chú ý?

“Làm thế nào để viết README/portfolio dự án AI/DS khiến nhà tuyển dụng chú ý?”
Câu trả lời ngắn: hãy tập trung kể rõ bài toán – dữ liệu – cách giải – vai trò của bạn, ngắn gọn, có cấu trúc, dễ đọc — thay vì quăng lên GitHub một đống code lộn xộn.

Trong bài viết này, bạn sẽ:

Hiểu nhà tuyển dụng thật sự nhìn gì trong README/portfolio
Có khung README 1 trang áp dụng được cho mọi dự án
Biết cách xây portfolio theo lộ trình 1 năm cùng hệ thống 22+ dự án của AIO

README dự án AI/DS là gì và vì sao nó quan trọng?

Nhiều bạn hỏi: “Có cần README không, code chạy là đủ rồi?”
Câu trả lời: với nhà tuyển dụng, repo không README gần như = không có gì.

Một repo chỉ có:

Thư mục
/notebooks
lộn xộn
/src
không giải thích
Không README → Không ai hiểu bạn làm gì

README giúp nhà tuyển dụng:

Hiểu nhanh dự án nói về gì
Đánh giá được level tư duy của bạn
Không phải “mò code” → tăng cơ hội họ đọc tiếp CV

Bạn có thể xem README như:

Lời giới thiệu 3–5 phút đầu tiên khi bạn gặp nhà tuyển dụng.
Nếu giới thiệu rõ ràng, họ muốn nghe tiếp.

Nhà tuyển dụng nhìn gì trong README/portfolio AI/DS?

Họ không đọc từng dòng code. Họ tìm “tín hiệu”.

Một README tốt cần trả lời nhanh:

Bài toán là gì? thực tế hay chỉ toy project?
Dữ liệu từ đâu? xử lý thế nào?
Tiếp cận ra sao? có baseline → model → đánh giá không?
Kết quả thế nào? metric rõ ràng, so với baseline
Vai trò của bạn? làm một mình hay trong nhóm? phụ trách gì?

Nếu 5 câu trên được trả lời trong 1–2 phút → bạn đã vượt xa đa số ứng viên.

README nên dài bao nhiêu? viết tiếng Anh hay tiếng Việt?

Độ dài lý tưởng:

1–2 trang A4 (800–1500 từ)

Đủ để hiểu toàn cảnh → không quá dài, không lan man.

Ngôn ngữ:

Nếu hướng tới công ty quốc tế → README nên viết tiếng Anh
Nếu đang học: có thể viết song ngữ hoặc dự án này tiếng Anh, dự án kia tiếng Việt

Trong AIO, mentor thường khuyến khích:

Ít nhất các dự án “đinh” nên có README tiếng Anh
Nếu tiếng Anh yếu: viết tiếng Việt trước → dịch dần

Khung README 1 trang cho mọi dự án AI/DS

Dù là:

Dự đoán ô nhiễm
Airbnb pricing
Phân cụm khách hàng
OCR, Vision
GenAI/LLM

→ Bạn đều có thể dùng chung khung 6 phần sau:

Overview (TL;DR)
Problem & Context (Bối cảnh & Bài toán)
Data & Preprocessing
Approach & Models
Results & Insights
How to Run & Repo Structure

Dưới đây là hướng dẫn chi tiết.

Overview (TL;DR) – Tóm tắt trong 3–5 dòng

Đây là phần nhà tuyển dụng đọc đầu tiên.

Hãy viết:

Dự án làm gì
Dữ liệu gì
Bạn dùng cách nào
Kết quả đạt mức nào

Ví dụ:

Dự án dự đoán giá Airbnb tại thành phố X dựa trên dữ liệu 20.000 listing từ nguồn Y.
Mình xây pipeline từ EDA → Feature Engineering → Linear/RF/XGBoost.
Model tốt nhất đạt MAE ≈ 15$/đêm, tốt hơn baseline ~35%.

Phần này quyết định họ có kéo xuống tiếp hay không.

Problem & Context – Giải thích bài toán bằng ngôn ngữ đời thường

Giúp người không biết AI vẫn hiểu bạn đang làm gì.

Bạn nên mô tả:

Bối cảnh thuộc ngành gì
Vấn đề thực tế là gì
Bạn đang giải bài toán: regression? classification? clustering? time-series? recommender?

Ví dụ:

Chất lượng không khí tại TP.HCM đang giảm.
Mục tiêu dự án là dự đoán PM2.5 trung bình ngày mai để người dân chủ động bảo vệ sức khỏe.
Đây là bài toán Time-Series Regression.

Đơn giản – dễ hiểu – mang tính thực tế.

Data & Preprocessing – Thể hiện bạn thật sự biết làm việc với dữ liệu

Đây là phần nhà tuyển dụng đánh giá khả năng Data Handling của bạn.

Hãy mô tả:

Nguồn dữ liệu

Open data? API? crawler? synthetic?

Quy mô & schema

Bao nhiêu dòng, bao nhiêu cột
Các cột quan trọng

Data cleaning & xử lý thiếu/outlier

Bỏ dòng thiếu?
Impute?
Xử lý sensor lỗi?

Feature Engineering

Tạo lag feature
Chuẩn hóa
Encode tiện nghi Airbnb
Trích ngày/giờ

Ví dụ:

Loại bỏ giá thuê = 0 (outlier).
Chuẩn hóa numerical feature bằng StandardScaler.
Encode tiện nghi thành các feature nhị phân.

Đừng viết chung chung: “Em làm sạch bằng Pandas.”
Hãy cụ thể.

Approach & Models – Không khoe thuật toán, hãy kể cách bạn suy nghĩ

Hãy trình bày quy trình:

Baseline

Trung bình
Naive
Majority class
Moving average (Time-Series)

Model tuyến tính

Linear Regression
Lasso/Ridge

Model phi tuyến

Random Forest
XGBoost/LightGBM
CNN/LSTM (nếu cần)

Lý do chọn model cuối cùng

Metric tốt nhất
Giải thích được
Không overfit

Ví dụ:

Baseline MAE = 40 $/đêm Linear Regression → MAE = 28$
Random Forest → MAE = 18 $XGBoost tối ưu → MAE = 15$ → model chính

Nhà tuyển dụng quan tâm tư duy, không phải thuật toán fancy.

Results & Insights – Phần thể hiện bạn có “não Data”

Ngoài metric, hãy viết:

So sánh với baseline

Giúp nhà tuyển dụng thấy bạn hiểu mô hình mạnh hơn khi nào.

Feature quan trọng

Tiện nghi nào ảnh hưởng giá Airbnb?
PM2.5 hôm qua ảnh hưởng hôm nay thế nào?

Insight từ dữ liệu

Mùa khô PM2.5 cao hơn
Loại phòng “Entire Home” giá cao hơn ổn định

Kể thành câu chuyện

Ví dụ (clustering):

KMeans phân khách thành 4 nhóm:

VIP Active

At Risk

New Potential

Low Value
→ Từ đó đề xuất giữ chân nhóm “At Risk” và upsell “New Potential”.

Nhà tuyển dụng rất thích phần này.

How to Run & Repo Structure – Giúp repo của bạn “sạch và có tổ chức”

Hãy có cấu trúc: