Chỉ 3 tháng để sinh viên này làm điều người khác mất 6 tháng mới đạt được

Từ “tay ngang” đến nhân viên chính thức 

Lương Tiến Dũng, sinh viên năm cuối Trường Đại học Giao thông Vận tải, đến với Cloud khá tình cờ. Khi học ngành Công nghệ thông tin và lựa chọn chuyên ngành Data Engineering, Dũng nhận ra việc xử lý lượng dữ liệu ngày càng lớn đòi hỏi hạ tầng phù hợp và bắt đầu tìm hiểu về Cloud.

Từ một nhóm học tập Amazon Web Services (AWS), Dũng biết đến First Cloud & AI Journey (FCAJ) - chương trình đào tạo và thực hành chuyên sâu về điện toán đám mây AWS Cloud và trí tuệ nhân tạo (AI) dành cho sinh viên và người trẻ tại Việt Nam. Số liệu được công ty cung cấp cho thấy từ năm 2021, đã có hơn 15.000 người tham gia FCAJ.

Theo Dũng, thời điểm bắt đầu, kiến thức về Cloud của anh gần như bằng không. Thông qua chương trình có cố vấn (mentor) và lộ trình học tập, Dũng lần lượt tiếp cận từ kiến thức mạng, bảo mật đến những dịch vụ cốt lõi của AWS như EC2, S3, IAM, rồi tiếp tục tìm hiểu các dịch vụ phục vụ Data Engineering.

Những kiến thức này sau đó được Dũng mang vào môi trường doanh nghiệp khi trở thành Cloud Engineer Intern tại Cloud Kinetics.

Điểm đáng chú ý là thời gian để Dũng chuyển từ thực tập sinh thành nhân viên chính thức chỉ khoảng ba tháng. Theo bà Vy Nguyễn, Giám đốc Nhân sự Cloud Kinetics, chương trình internship của doanh nghiệp hiện được thiết kế trong 6 tháng thay vì 12 tháng như trước.

Trong tháng đầu tiên, thực tập sinh tiếp tục học chuyên môn, hoàn thành các khóa học và chứng chỉ liên quan, đồng thời làm quen với quy trình làm việc. Từ tháng thứ hai, các bạn có thể bắt đầu tham gia dự án dưới sự giám sát của các nhân sự giàu kinh nghiệm hơn.

Với Dũng, sau ba tháng, nhóm phụ trách dự án đã đề xuất tuyển dụng chính thức.

“Đây là một trường hợp khá đặc biệt”, bà Vy Nguyễn chia sẻ tại sự kiện cuối tháng 9. Theo bà, đề xuất này xuất phát từ đánh giá của đội ngũ phụ trách triển khai rằng Dũng đã có đủ kiến thức và kinh nghiệm để tiếp tục làm việc cùng nhóm Delivery tại Việt Nam.

Cloud hiện thực hóa lý thuyết khô cứng

Nếu câu chuyện của Dũng cho thấy kiến thức được đào tạo trước khi bước vào doanh nghiệp có thể rút ngắn quá trình thích nghi, trường hợp của người bạn cùng trường Nguyễn Đức Mạnh lại mang đến lát cắt khác.

Mạnh vốn xuất phát từ hướng nghiên cứu AI lý thuyết, tập trung xây dựng các mô hình và mạng neuron. Tuy nhiên, sau khi hoàn thành mô hình, anh nhận thấy một vấn đề: mô hình có thể cho kết quả tốt trong quá trình nghiên cứu nhưng khi đưa đến người dùng lại không đạt kỳ vọng.

Quá trình tìm hiểu nguyên nhân đưa Mạnh đến với Cloud. Theo anh, Cloud chính là hạ tầng giúp đưa những mô hình và kết quả nghiên cứu đó đến gần người dùng hơn.

Hiện là nghiên cứu sinh và trợ giảng tại VinUni, Mạnh tiếp tục nhìn thấy vấn đề này trong quá trình giảng dạy. Nhiều sinh viên có thể xây dựng sản phẩm trên máy tính cá nhân nhưng gặp khó khăn khi triển khai ở quy mô thực tế. Vì vậy, trong các buổi học, Mạnh giới thiệu những dịch vụ Cloud phục vụ lưu trữ và triển khai AI như Amazon SageMaker hay Amazon Bedrock.

Một dự án mà Mạnh tâm đắc là Voice Agent hỗ trợ người dùng ít am hiểu công nghệ thực hiện các thủ tục hành chính. Người dùng chỉ cần cung cấp thông tin bằng giọng nói tiếng Việt, hệ thống có thể hỗ trợ điền các trường thông tin tương ứng.

Dự án này từng được Mạnh mang đi thi Hackathon và giành giải Nhất. Hiện anh đã sử dụng thử trong chính gia đình mình và dự kiến tiếp tục phát triển trong tương lai.

Nhà tuyển dụng không chỉ cần người “biết AI”

Từ câu chuyện của Dũng và Mạnh, bài toán được đặt ra không chỉ là làm thế nào để sinh viên có thêm kiến thức Cloud và AI, mà còn là kiến thức nào thực sự giúp họ sẵn sàng bước vào doanh nghiệp.

Nghiên cứu "Mở khóa Tiềm năng AI Việt Nam 2026" của AWS chỉ ra 57% doanh nghiệp cho rằng kỹ năng AI quan trọng nhất trong 5 năm tới không phải chuyên môn kỹ thuật, mà là khả năng phán đoán. Trong khi đó, 54% cho biết thiếu hụt kỹ năng AI và số hóa là rào cản lớn và 62% nói tư duy phản biện ngày càng quan trọng hơn năng lực kỹ thuật đơn thuần. 

Còn theo bà Vy Nguyễn, với các vị trí liên quan đến Cloud, AI và Analytics, chuyên môn kỹ thuật vẫn là nền tảng bắt buộc. Sinh viên không thể chỉ học các công cụ AI mà bỏ qua kiến thức của ngành mình theo đuổi.

Tuy nhiên, đó mới chỉ là một phần yêu cầu. Một năng lực ngày càng quan trọng là hiểu được Business Operation, tức quy trình và nghiệp vụ thực tế của doanh nghiệp. 

Khi triển khai một giải pháp AI, kỹ sư không chỉ cần biết công nghệ có thể làm gì mà còn phải hiểu vấn đề của bộ phận kinh doanh nằm ở đâu và công nghệ có thể giải quyết khâu nào trong quy trình đó.

Cùng với đó, đại diện Cloud Kinetics nhấn mạnh các kỹ năng giao tiếp, thuyết trình, khả năng lắng nghe và đặt câu hỏi. Lý do vì trong các dự án AI hiện nay, kỹ sư có thể phải làm việc trực tiếp với Sales, HR, Marketing hoặc các bộ phận nghiệp vụ.

Điều này cũng giải thích vì sao khoảng cách giữa một sinh viên vừa tốt nghiệp và một nhân sự có thể tham gia ngay vào dự án vẫn tồn tại, ngay cả khi sinh viên đã được đào tạo về Cloud và AI. Theo đại diện Cloud Kinetics, các chương trình đào tạo có thể giúp rút ngắn khoảng cách nhưng không thay thế hoàn toàn trải nghiệm doanh nghiệp.

Việt Nam sẽ vận hành 3 khu thử nghiệm bay UAV quốc gia đến năm 2030

Bộ Chính trị đặt mục tiêu đến năm 2030, Việt Nam vận hành 3 khu thử nghiệm bay cấp quốc gia và tối thiểu 1 trung tâm nghiên cứu, thử nghiệm quốc gia về phương tiện bay không người lái (UAV).

Việt Nam muốn hình thành hệ sinh thái để làm chủ và phát triển công nghệ mới

Khẳng định Việt Nam không chỉ hướng đến mở rộng hạ tầng và đưa thêm ứng dụng AI, Thứ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ Hoàng Minh cho biết điều quan trọng hơn là hình thành hệ sinh thái để khai thác, làm chủ và từng bước phát triển các công nghệ mới

Cứ 7 phút có 1 doanh nghiệp Việt sử dụng AI: Thời kỳ 'dùng thử cho biết' đã qua

Cứ trung bình 7 phút, một doanh nghiệp tại Việt Nam đưa AI vào vận hành. Tuy nhiên, hơn 60% doanh nghiệp đang sử dụng công nghệ này vẫn ở giai đoạn thử nghiệm và gần một nửa chưa xác định rõ hiệu quả đầu tư.