Singing Bonus

Special Gifts

Freelancer

Full-time

Marketing

Marketing Manager

Office Admin

Solution Architect

Data Scientist

Machine Learning

AI Engineer (Middle/Senior)

UI Design

UX Design

UI/UX Designer

HR Executive

Talent Development Executive

Angular

Junior Angular Developer

Recruitment Executive

IT Recruiter

Python

Python Developer (Middle/Senior)

NodeJS

NodeJS Developer (Middle/Senior)

<html><body>Phạm vi công việc và trách nhiệm của AI Engineer và Data Scientist AI Engineer (Kỹ sư Trí tuệ Nhân tạo): <ul><li>Xây dựng và đào tạo các mô hình AI và thuật toán học máy </li><li>Ứng dụng các kỹ thuật như deep learning và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra các ứng dụng AI tiên tiến </li><li>Phát triển các mô hình dự đoán cho nhiều lĩnh vực, từ robotics đến computer vision </li><li>Tối ưu hóa quy trình kinh doanh thông qua việc áp dụng AI, giúp doanh nghiệp tăng hiệu quả và giảm chi phí </li><li>Nghiên cứu và phát triển các lý thuyết, thuật toán mới trong lĩnh vực máy học và điện toán </li><li>Đôi khi, AI Engineer chuyên về machine learning có thể được gọi là ML Engineer. Việc phân biệt này giúp nhà tuyển dụng dễ dàng tìm được ứng viên phù hợp cho từng dự án cụ thể. </li></ul>Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu): <ul><li>Phân tích và giải thích dữ liệu phức tạp để rút ra những hiểu biết có giá trị </li><li>Sử dụng các kỹ thuật thống kê, toán học và lập trình để xử lý dữ liệu lớn </li><li>Phát triển các mô hình dự đoán và thuật toán để giải quyết các vấn đề kinh doanh </li><li>Trình bày kết quả phân tích cho các bên liên quan một cách dễ hiểu </li><li>Hợp tác với các bộ phận khác để xác định cơ hội cải thiện quy trình dựa trên dữ liệu </li></ul><figure class="image"><img src="https://api.careers.saigontechnology.com/storage/ck-editor/modern-equipped-computer-lab_23-2149241211-JBatZepJwtihWEbmpDL9S6mFaVT8fSKGZqLYQ5vl.webp"></figure>Bộ kỹ năng cần thiết cho mỗi vị trí AI Engineer: <ul><li>Thành thạo ngôn ngữ lập trình như Python, Java, C++ </li><li>Hiểu biết sâu rộng về các framework AI/ML như TensorFlow, PyTorch </li><li>Kiến thức vững chắc về thuật toán và cấu trúc dữ liệu </li><li>Khả năng làm việc với các hệ thống phân tán và xử lý dữ liệu lớn </li><li>Hiểu biết về các khái niệm toán học như đại số tuyến tính, xác suất thống kê </li></ul>Data Scientist: <ul><li>Kỹ năng phân tích dữ liệu nâng cao </li><li>Thành thạo các công cụ thống kê và phần mềm như R, SAS, SPSS </li><li>Hiểu biết về machine learning và các kỹ thuật khai phá dữ liệu </li><li>Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu tốt </li><li>Khả năng giao tiếp và thuyết trình xuất sắc </li><li>Yêu cầu về bằng cấp và chuyên môn </li></ul>Cả hai vị trí thường yêu cầu bằng cấp trong lĩnh vực STEM (Khoa học, Công nghệ, Kỹ thuật, Toán học). AI Engineer thường có nền tảng về Khoa học Máy tính hoặc Kỹ thuật Phần mềm, trong khi Data Scientist có thể đến từ nhiều ngành khác nhau như Thống kê, Toán học, hoặc ngay cả các lĩnh vực kinh doanh với chuyên môn phân tích.  <figure class="image image_resized" style="width:85.55%;"><img src="https://api.careers.saigontechnology.com/storage/ck-editor/ordinary-human-job-performed-by-anthropomorphic-robot_23-2151008339-Re3mFKDmPzrAnT0izmF8ynLETxRcNPPeoK07Jmsr.webp"></figure>Triển vọng nghề nghiệp: Cả AI Engineer và Data Scientist đều có triển vọng nghề nghiệp rộng mở trong kỷ nguyên số hóa. AI Engineer có thể phát triển thành các vị trí như Kiến trúc sư AI, Trưởng nhóm Nghiên cứu AI, hoặc Giám đốc Kỹ thuật AI. Data Scientist có thể tiến tới các vai trò như Trưởng nhóm Phân tích, Giám đốc Dữ liệu, hoặc thậm chí là Giám đốc Điều hành Dữ liệu (CDO) trong các tổ chức lớn. Bằng cách hiểu rõ sự khác biệt giữa hai vị trí này, bạn có thể đưa ra quyết định sáng suốt về hướng đi nghề nghiệp phù hợp với sở thích và năng lực của mình trong lĩnh vực công nghệ đầy hứa hẹn này. Sự khác nhau của 2 vị trí  Đối với Data Scientist: Một Data Scientist thường cần có nền tảng học vấn vững chắc trong các lĩnh vực liên quan đến phân tích dữ liệu. Bằng cử nhân về toán học, thống kê, khoa học máy tính hoặc các ngành khoa học dữ liệu là điểm khởi đầu lý tưởng. Tuy nhiên, nhiều nhà tuyển dụng có xu hướng ưu tiên ứng viên có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ, đặc biệt là trong các lĩnh vực như khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu, hoặc học máy. Đối với AI Engineer: Để trở thành một AI Engineer giỏi, bạn cần có nền tảng vững chắc về lập trình và khoa học máy tính. Một bằng cử nhân trong lĩnh vực này là bước khởi đầu tốt, tuy nhiên kinh nghiệm thực tế mới là yếu tố then chốt. Nhiều công ty thường ưu tiên ứng viên có bằng thạc sĩ khoa học máy tính hoặc hệ thống thông tin. Các chứng chỉ chuyên môn về học máy cũng được đánh giá cao. Ngoài bằng cấp chính quy, các khóa học trực tuyến và chứng chỉ chuyên ngành cũng ngày càng được coi trọng. Chúng thể hiện sự cập nhật kiến thức liên tục của ứng viên trong một lĩnh vực phát triển nhanh chóng như khoa học dữ liệu. Điểm khác biệt: - AI Engineer thường tập trung nhiều hơn vào khoa học máy tính và kỹ thuật phần mềm. - Data Scientist có xu hướng đi sâu vào thống kê, toán học và các kỹ năng phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng trong thực tế, ranh giới giữa hai vị trí này có thể mờ nhạt. Nhiều công ty, đặc biệt là các startup, có thể yêu cầu ứng viên kết hợp kỹ năng của cả hai vai trò.  </body></html>

Trong ngành công nghệ thông tin, AI Engineer và Data Scientist là hai vị trí nghề nghiệp đang nhận được nhiều sự quan tâm. Tuy nhiên, nhiều người vẫn chưa nắm rõ sự khác biệt giữa hai vai trò này. Bài viết này sẽ phân tích chi tiết về AI Engineer và Data Scientist, so sánh chúng trên các phương diện như nhiệm vụ công việc, kỹ năng yêu cầu, trình độ học vấn cần thiết và triển vọng nghề nghiệp. Qua đó, bạn đọc có thể đánh giá xem vị trí nào phù hợp hơn với bản thân.

AI Engineer vs Data Scientist: Phân biệt qua những điểm quan trọng

<html><body>Thách Thức Của Lập Trình Viên Trong Kỷ Nguyên Số Theo thống kê mới nhất từ Stack Overflow, gần 70% developer đang phải đối mặt với tình trạng trì trệ trong phát triển kỹ năng. Điều đáng chú ý là xu hướng này không chỉ ảnh hưởng đến các lập trình viên có kinh nghiệm lâu năm mà còn tác động mạnh mẽ đến cả những người mới vào nghề. Nhận Diện Giới Hạn Tự Áp Đặt Trong Phát Triển Phần Mềm Hiện tượng "comfort zone" trong ngành công nghệ thông tin đang trở thành một rào cản vô hình. Các chuyên gia công nghệ thường xuyên gặp phải tình huống này khi họ quá gắn bó với một công nghệ cụ thể. Ví dụ như một chuyên viên phát triển web chỉ tập trung vào framework quen thuộc, bỏ qua cơ hội tiếp cận các công nghệ mới như serverless architecture hay progressive web apps. Khảo sát từ các doanh nghiệp công nghệ cho thấy việc này đang làm giảm khả năng cạnh tranh của nhiều lập trình viên trên thị trường lao động. Nhận Biết Dấu Hiệu Và Hậu Quả Của Sự Trì Trệ Một trong những biểu hiện rõ rệt của việc "đứng yên" trong ngành phần mềm là cảm giác quá tự tin với công việc hiện tại. Khi một lập trình viên có thể hoàn thành mọi nhiệm vụ mà không cần tham khảo tài liệu mới hay thử nghiệm phương pháp khác, đó chính là lúc họ đang đánh mất cơ hội phát triển. Nghiên cứu từ các tổ chức công nghệ hàng đầu chỉ ra rằng việc thiếu đổi mới trong phương pháp làm việc có thể dẫn đến giảm sút năng suất và khả năng thích ứng với các yêu cầu mới của thị trường.  Tác Động Của Việc An Phận Hệ quả của việc ở mãi trong vùng an toàn đã được chứng minh qua nhiều nghiên cứu thực tế. Theo báo cáo của LinkedIn Learning 2023, các Developer không cập nhật kỹ năng mới trong vòng 2 năm có nguy cơ bị tụt hậu 40% về mức lương so với đồng nghiệp. Một ví dụ cụ thể là trường hợp của một nhóm Developer tại startup ABC, họ từ chối học công nghệ Cloud và Containerization, kết quả là toàn bộ team phải đối mặt với việc retrench khi công ty chuyển đổi số. Chiến Lược Đột Phá Để vượt qua giới hạn của vùng an toàn, các Developer cần áp dụng những chiến lược cụ thể và đo lường được. Một ví dụ điển hình là câu chuyện của Mark, một Full-stack Developer tại Silicon Valley. Anh đã tự đặt ra quy tắc "3-1-3": học 3 công nghệ mới mỗi quý, tham gia 1 dự án open source, và dành 3 giờ mỗi tuần để viết blog chia sẻ kiến thức. Sau 1 năm, Mark không chỉ tăng 40% lương mà còn được thăng chức lên vị trí Tech Lead. <figure class="image"><img src="https://api.careers.saigontechnology.com/storage/ck-editor/DSC00255-LHMBS05GLdjkUSn1yz4P88YJekA48QoStX3Y9pa3.webp"></figure>5 Chiến Lược Vượt Ra Khỏi Vùng An Toàn 1. Đặt Mục Tiêu Học Tập Rõ Ràng Việc thiết lập các mục tiêu học tập cụ thể sẽ tạo động lực và lộ trình phát triển rõ ràng cho Developer. Thay vì chỉ lên kế hoạch mơ hồ, bạn cần xây dựng lộ trình học tập chi tiết theo từng quý. Ví dụ, nếu bạn là một Frontend Developer thường làm việc với React, hãy đặt mục tiêu học Vue.js trong quý tới và áp dụng vào một dự án cá nhân cụ thể. Bên cạnh đó, việc đặt mục tiêu lấy các chứng chỉ như AWS Certified Developer hay Google Cloud Certified sẽ giúp bạn có động lực học tập và thêm giá trị cho hồ sơ chuyên môn. 2. Xây Dựng Mạng Lưới Chuyên Môn Hiệu Quả Networking không chỉ đơn thuần là tham gia các nhóm Developer trên mạng xã hội. Thay vào đó, hãy chủ động đóng góp kiến thức thông qua việc viết blog technical, chia sẻ giải pháp cho các vấn đề kỹ thuật trên Stack Overflow, hay tham gia các buổi meetup công nghệ địa phương. Ví dụ, bạn có thể bắt đầu bằng việc viết một bài blog chia sẻ cách tối ưu hiệu suất ứng dụng React, hoặc tổ chức một buổi workshop nhỏ về CI/CD cho team của mình. 3. Chủ Động Tìm Kiếm Thách Thức Mới Thay vì chỉ làm những task quen thuộc, hãy chủ động đề xuất và nhận các nhiệm vụ thách thức hơn trong dự án. Ví dụ, nếu bạn là Backend Developer, đừng ngần ngại volunteer cho việc tối ưu hóa database performance hoặc thiết kế microservices architecture cho hệ thống mới. Một Developer tại công ty ABC đã áp dụng chiến lược này và thành công trong việc chuyển đổi hệ thống monolithic sang microservices, giúp cải thiện hiệu suất ứng dụng lên 40%. 4. Đầu Tư Vào Công Nghệ Mới Nổi Trong thời đại AI và Machine Learning đang phát triển mạnh mẽ, việc nắm bắt xu hướng công nghệ mới là điều cần thiết. Hãy dành ít nhất 2-3 giờ mỗi tuần để học về các công nghệ mới như Kubernetes, GraphQL, hay các framework AI. Một cách hiệu quả là tham gia các khóa học trực tuyến trên Coursera hoặc edX, sau đó áp dụng kiến thức vào các dự án thực tế nhỏ. 5. Xây Dựng Portfolio Cá Nhân Ấn Tượng Thay vì chỉ liệt kê các kỹ năng trên CV, hãy chứng minh năng lực thông qua các dự án cá nhân có tính ứng dụng cao. Ví dụ, bạn có thể phát triển một ứng dụng web sử dụng các công nghệ mới nhất như Next.js 14, Typescript và TailwindCSS, đồng thời tích hợp các tính năng AI như chatbot hỗ trợ khách hàng. Việc này không chỉ giúp bạn học hỏi công nghệ mới mà còn tạo điểm nhấn cho hồ sơ xin việc.  </body></html>

Sự phát triển vũ bão của công nghệ đang đặt ra những thách thức chưa từng có với cộng đồng lập trình viên.

Vượt Khỏi Vùng An Toàn: Bí Quyết Phát Triển Sự Nghiệp Developer Thành Công

<html><body>Chuẩn Bị Chuyên Sâu Trước Phỏng Vấn Việc nghiên cứu kỹ lưỡng về công ty và vị trí ứng tuyển là yếu tố then chốt quyết định thành công. Chẳng hạn, nếu ứng tuyển vào vị trí Backend Developer tại một fintech startup, bạn nên tìm hiểu về các công nghệ như Golang hoặc Node.js mà họ đang sử dụng, đồng thời nghiên cứu về các giải pháp thanh toán điện tử họ đang triển khai. Ví dụ cụ thể, thay vì chỉ nói "Tôi có kinh nghiệm với Node.js", hãy chia sẻ: "Tôi đã xây dựng hệ thống xử lý 1000 giao dịch/giây sử dụng Node.js và Redis, tối ưu thời gian phản hồi từ 500ms xuống còn 100ms." <figure class="image"><img src="https://api.careers.saigontechnology.com/storage/ck-editor/v%C4%83n%20ph%C3%B2ng%201-CyBOnNQUYmQoiQN3CVhai5VZYLmT6XBeGSyZkCZL.webp"></figure>Tối Ưu Môi Trường Phỏng Vấn Một không gian chuyên nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ấn tượng tốt. Thực tế cho thấy, nhiều ứng viên tài năng đã bị đánh giá thấp do những sự cố kỹ thuật đáng tiếc. Để tránh điều này, hãy thiết lập một góc làm việc với ánh sáng tự nhiên, backdrop đơn giản (tốt nhất là tường trắng hoặc kệ sách gọn gàng), và kiểm tra kỹ càng thiết bị ít nhất 30 phút trước giờ phỏng vấn. Một tai nghe chuyên dụng như Jabra Evolve2 65 hoặc Sony WH-1000XM4 với khả năng khử tiếng ồn sẽ giúp cuộc trò chuyện diễn ra trôi chảy hơn. Nghệ Thuật Trả Lời Phỏng Vấn Khi trình bày về kinh nghiệm, hãy áp dụng mô hình STAR (Situation, Task, Action, Result) một cách linh hoạt. Ví dụ, khi được hỏi về khả năng xử lý áp lực, thay vì nói chung chung, bạn có thể chia sẻ: "Trong dự án X, team chúng tôi phải xử lý sự cố sập hệ thống thanh toán (Situation). Tôi được giao nhiệm vụ khôi phục service và ngăn chặn tình trạng tái diễn (Task). Tôi đã triển khai hệ thống monitoring mới và thiết lập auto-scaling (Action). Kết quả là downtime giảm 90% và độ tin cậy hệ thống đạt 99.99% (Result)." Quản Lý Tài Liệu Thông Minh Lợi thế của phỏng vấn từ xa là khả năng tham khảo tài liệu. Tuy nhiên, nghệ thuật ở đây là làm sao để việc này diễn ra tự nhiên và chuyên nghiệp. Hãy tổ chức tài liệu theo cấu trúc thư mục rõ ràng trên máy tính: một folder chứa portfolio với các project tiêu biểu, một file Google Docs với các câu trả lời mẫu cho câu hỏi kỹ thuật phổ biến, và một bảng tính tóm tắt các keyword quan trọng từ JD. Hậu Phỏng Vấn Chuyên Nghiệp Thay vì gửi email cảm ơn đơn thuần, hãy tận dụng cơ hội này để củng cố ấn tượng tốt. Ví dụ: "Cảm ơn anh/chị đã dành thời gian trao đổi về vị trí Backend Developer. Qua buổi phỏng vấn, em càng thấy hứng thú với dự án payment gateway mà công ty đang phát triển. Em có nghiên cứu thêm về công nghệ blockchain mà team đang cân nhắc áp dụng và muốn chia sẻ một số góc nhìn về khả năng tối ưu hóa quy trình xử lý giao dịch..." Trong thời đại số, kỹ năng phỏng vấn từ xa đã trở thành công cụ thiết yếu trong hành trang của mọi chuyên gia IT. Bằng cách áp dụng các chiến lược trên một cách linh hoạt và chân thực, bạn không chỉ thể hiện được năng lực chuyên môn mà còn cho thấy khả năng thích ứng với môi trường làm việc hiện đại.  </body></html>

Làn sóng chuyển đổi số đã làm thay đổi mạnh mẽ cách thức tuyển dụng trong ngành công nghệ thông tin. Theo khảo sát của Stack Overflow năm 2023, hơn 75% các công ty công nghệ đã áp dụng hình thức phỏng vấn từ xa như một phương thức chính trong quy trình tuyển dụng. Xu hướng này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn mở rộng cơ hội việc làm xuyên biên giới cho các chuyên gia IT.

Bí Quyết Chinh Phục Nhà Tuyển Dụng IT Qua Phỏng Vấn Điện Thoại

Thrive To Code Your Dreams With Saigon Technology

Empower the world with what we build

work life

Life at Saigon Technology

Thrive To Code Your Dreams With .css-aofjdm{color:var(--chakra-colors-green);}Saigon Technology

Empower the world with what we build

work life

Life at Saigon Technology

Thrive To Code Your Dreams With Saigon Technology