Rất nhiều người bắt đầu học AI trong tình trạng giống bạn:
Thấy AI/GenAI đang “bùng nổ”, muốn học nghiêm túc
Nhưng không biết sau này mình làm gì: Data Scientist? ML Engineer? GenAI Engineer? Product?
Lên mạng đọc hàng chục bài — càng đọc càng… rối
Nếu bạn đang trong tâm trạng:
“Muốn học AI nhưng chưa rõ nghề nào phù hợp”
thì bài này sẽ giúp bạn:
Bớt áp lực phải chọn nghề ngay lập tức
Biết 3–6 tháng đầu nên tập trung vào cái gì
Hiểu 4 hướng nghề AI phổ biến để sau này chọn đúng
Có phương pháp khám phá nghề nghiệp một cách “không mù mờ”
Bạn chưa rõ nghề nhưng vẫn có thể bắt đầu học AI (nếu đi đúng thứ tự)
Sai lầm phổ biến:
“Chưa biết sau này làm nghề gì → chưa nên học”
Sự thật:
Bạn không cần biết job title tương lai – bạn chỉ cần rõ mình học AI để làm gì.
Ba điều bạn cần xác định ở giai đoạn đầu:
Why – bạn học AI để làm gì?
Path – bạn có thể phù hợp với hướng nghề nào?
What to learn – đâu là nền tảng mà hướng nào cũng cần?
Tin tốt:
70% kiến thức nền AI giống nhau, bất kể bạn sau này làm Data Analyst hay ML Engineer.
Ba “tầng mục tiêu” — bạn đang cần rõ ở tầng nào?
Tầng 1: Mục tiêu lớn (Why)
Bạn học AI để:
Nâng cấp công việc hiện tại?
Chuyển ngành trong 1–2 năm?
Làm nghiên cứu/học cao học?
Xây startup hoặc sản phẩm cá nhân?
Chỉ cần rõ tầng này, bạn đã hơn 80% người mới.
Tầng 2: Hướng nghề (Path) – tạm khoanh 1–2 hướng
4 hướng phổ biến trong AI:
Data & Phân tích (Data Analyst / BI / Data Scientist)
Thiên về số liệu, insight, business.
ML / AI / GenAI Engineer
Thiên về code, mô hình, tối ưu, hệ thống.
AI Product / AI in Business
Thiên về solution, user, business problem-solving.
Domain Expert + AI
Bạn giữ nghề cũ (finance, marketing, xây dựng, giáo dục…) nhưng trở thành chuyên gia “biết AI”.
Bạn mới bắt đầu → chỉ cần chọn 1–2 hướng tiềm năng, không cần chính xác ngay.
Tầng 3: Job title cụ thể (Role)
Ví dụ:
Data Analyst cho công ty ecommerce
ML Engineer làm recommender
GenAI Engineer làm chatbot nội bộ
AI Product Manager
Tầng này để sau 6–12 tháng — sau khi bạn học nền tảng + làm project.
Không rõ nghề? Tự soi bằng 4 câu hỏi “chân dung công việc”
1. Bạn thích kiểu công việc nào?
Thích số, insight? → Data
Thích code, mô hình? → ML/Engineer
Thích nói chuyện với người, thiết kế giải pháp? → Product/Business
Thích ngành của mình? → Domain + AI
2. Bạn chịu được Toán & Code tới đâu?
Ghét code/toán → phù hợp AI Product hoặc Domain.
Chịu khó học dần → Data/ML/Engineer đều mở cửa.
3. Bạn thích làm việc với người hay máy?
Máy → Engineer
Người → Analyst/Product/Domain
4. Bạn có bao nhiêu thời gian học mỗi tuần?
5–10h/tuần → hướng nhẹ: Product, Domain
15–20h/tuần → Data, ML cơ bản
≥ 25h/tuần → đủ lực để chuyển ngành nghiêm túc
Bốn hướng nghề thực tế sau khi học AI 1–2 năm
Hướng 1: Data & Phân tích
Phù hợp nếu: thích số, trực quan, insight. Công việc: SQL, dashboard, EDA, mô hình cơ bản.
Hướng 2: ML/AI/GenAI Engineer
Phù hợp nếu: thích code, tối ưu, mô hình, hệ thống. Công việc: train model, deploy, API, MLOps, LLM, RAG…
Hướng 3: AI Product / AI in Business
Phù hợp nếu: mạnh giao tiếp, phân tích nghiệp vụ. Công việc: define use case, đánh giá hiệu quả, làm việc với engineer.
Hướng 4: Domain Expert + AI
Phù hợp nếu: muốn nâng cấp nghề hiện tại. Ví dụ: marketer dùng AI tối ưu chiến dịch, kỹ sư dùng AI phân tích lỗi & sensor.
Nếu chưa chọn được hướng: hãy bắt đầu “giai đoạn khám phá 2–3 tháng”
Thay vì ngồi đoán:
Hãy trải nghiệm thật từng hướng qua 3 mini-project.
Mini-trải nghiệm 1: Data & phân tích
Lấy dataset nhỏ
Làm sạch – EDA – vẽ biểu đồ Tự hỏi: Bạn có enjoy việc “bơi trong dữ liệu”?
Mini-trải nghiệm 2: ML/Engineer
Làm 1 bài ML đơn giản
Train / evaluate / cải thiện model Tự hỏi: Bạn có thích debug & tối ưu mô hình?
Mini-trải nghiệm 3: GenAI + ngành của bạn
Dùng LLM làm việc trong chính domain bạn đang làm Tự hỏi: Bạn có thấy AI làm công việc của bạn “nhẹ hẳn” không?
Chỉ sau 2–3 tháng, bạn sẽ biết mình hợp hướng nào.
Dùng chính ChatGPT để khám phá nghề — siêu hiệu quả mà ít ai làm
Bạn có thể hỏi:
“Mô tả một ngày làm việc của Data Analyst/ML Engineer/GenAI Engineer?”
“Nếu xuất phát từ ngành X, em hợp hướng nào trong AI?”
“Cho em 3 mini-project để thử nghề Y?”
Hãy coi câu trả lời là gợi ý, không phải “chân lý”.
Những sai lầm khi “mơ hồ nghề nghiệp mà lao vào học AI”
Chọn nghề dựa trên độ xịn chứ không dựa tính cách
Copy lộ trình của người khác
Cố “chốt job title” quá sớm
Nghĩ “đã chọn thì phải theo”
Không cho mình thời gian khám phá 2–3 tháng đầu
Vậy… cụ thể 1–3 tháng đầu bạn nên làm gì?
1. Viết ra mục tiêu lớn (Why)
Không cần chi tiết, chỉ cần rõ:
Nâng cấp nghề?
Chuyển ngành?
Làm sản phẩm?
2. Khoanh 1–2 hướng tiềm năng
Không cần chốt ngay.
3. Học nền chung
Dù sau này bạn làm gì, bạn vẫn cần:
Python cơ bản
Toán cho ML
ML cơ bản (linear/logistic/tree)
4. Làm 2–3 mini-trải nghiệm
Mỗi cái chạm một hướng.
5. Review sau 2–3 tháng
Hướng nào khiến bạn:
Ngồi làm lâu mà không mệt?
Thấy tò mò tự nhiên?
Muốn đào sâu hơn?
→ Đó là hướng bạn nên đào trong 1–2 năm tới.
AIO 1 năm của AI VIET NAM hỗ trợ người “chưa rõ nghề nhưng muốn học AI” thế nào?
AIO được thiết kế cho nhóm:
Newbie & Non-Tech
Muốn học bài bản nhưng chưa biết sau này làm nghề gì
Sẵn sàng dành ~28h/tuần trong 1 năm
Trong chương trình:
Giai đoạn đầu (Pre-AIO + nền tảng ML/DL)
Bạn được:
Nền Python + Toán AI thực dụng
Làm nhiều project nhỏ qua tabular, CV, NLP, time-series
→ Đây chính là giai đoạn khám phá nghề có hướng dẫn.
Giai đoạn sau
Bạn học:
Deep Learning
LLM, GenAI, RAG
Vision-Language
GNN, Mamba
MLOps, kiểm thử mô hình
→ Bạn biết mình hợp hướng Data, Engineer, Product hay Domain.
Mentor đồng hành cả năm
Review project
Gợi ý hướng nghề
Hỗ trợ portfolio
Tư vấn chọn capstone theo định hướng tương lai
AIO không hứa:
“Cam kết việc làm”,
“Auto Data Scientist sau 6 tháng”.
AIO cam kết:
Nền tảng thật
Dự án thật
Hành trình học có định hướng
Không để bạn học một mình
📌 Đây là một phần nội dung thuộc AIO – khóa học AI & Data Science 1 năm của AI VIET NAM, dành cho Newbie & Non-Tech muốn học AI bài bản và tìm đúng hướng nghề nghiệp.
