‘Chuyển mình’ với AI và ‘học máy’

Mới đây, CoderSchool, một công ty khởi nghiệp trong mảng giáo dục về lập trình trực tuyến tại Việt Nam, đã nhận được khoản đầu tư 2,6 triệu USD (khoảng 60 tỉ đồng) ở vòng gọi vốn pre-Series A để tiếp tục mở rộng quy mô giảng dạy.

Giới trẻ đang có xu hướng theo đuổi các lĩnh vực liên quan đến công nghệ – Ảnh: DUYÊN PHAN

Những năm gần đây, cùng với cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, nhu cầu của thị trường việc làm trong mảng công nghệ ngày càng gia tăng. Nhiều người trẻ từ các ngành nghề khác nhau đã rời bỏ “vùng an toàn” của mình để dấn thân vào mảng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy ( machine learning – ML).

Thử thách và học hỏi

Sau khi làm việc ở vị trí quản lý kỹ thuật của một tập đoàn đa quốc gia, anh Nguyễn Thế Chinh (35 tuổi) quyết định đăng ký học về AI và ML – lĩnh vực đòi hỏi sự năng động và nỗ lực làm mới mình liên tục.

Ở lớp học toàn thời gian (bootcamp) kéo dài 3 tháng, các học viên hầu hết đều chuyển từ chuyên ngành khác sang và ở độ tuổi còn rất trẻ. Họ làm quen với mảng kiến thức hoàn toàn mới, liên tục tự cập nhật thông tin và kỹ năng để bắt kịp chương trình học.

Với Thế Chinh, sau khi hoàn thành khóa học, anh tiếp tục ở lại trường để làm trợ giảng, sau đó trở thành giảng viên trong lĩnh vực AI và ML.

“Thời gian làm trong mảng kỹ thuật tôi nhận ra ML có thể giải quyết được nhiều vấn đề mà phương pháp truyền thống không làm được. Trong một lần trò chuyện cùng bạn về lĩnh vực này, tôi nhận thấy đây là mảng có nhiều tiềm năng phát triển. Sau khi đánh giá năng lực, sở thích bản thân và nhu cầu của thị trường, tôi quyết định “thử sức” với lĩnh vực mới”, anh chia sẻ.

“Cho đến nay, ngoại trừ các tập đoàn công nghệ lớn như Apple hay Google đã ứng dụng ML vào rất nhiều sản phẩm phục vụ cho con người hằng ngày, đây vẫn là lĩnh vực còn khá mới. Điều này buộc những người theo đuổi lĩnh vực này phải tự học hỏi, tìm hiểu từ nhiều nguồn như các bài báo, nghiên cứu, các cộng đồng quốc tế, hội thảo…”, anh Chinh cho biết.

Theo anh, việc cập nhật các kiến thức không chỉ giúp bản thân nắm bắt được những xu hướng mới, mà còn khiến người làm trong lĩnh vực này có sự năng động, phát triển liên tục. Cộng với kiến thức chuyên ngành, việc bổ sung thêm sự hiểu biết về lĩnh vực AI và ML cho phép người học tăng lợi thế cạnh tranh trên thị trường việc làm.

Tương tự, sau 5 năm làm việc trong mảng xây dựng, anh Đặng Toàn Vinh (28 tuổi) quyết định chuyển sang học AI và ML dựa vào đam mê cá nhân dành cho lĩnh vực công nghệ thông tin. Tốt nghiệp ngành kỹ sư xây dựng của Đại học Giao thông vận tải, do không có sẵn nền tảng trong mảng công nghệ thông tin, Vinh đều tự học và tự tìm hiểu cho đến khi biết đến thông tin về các lớp dạy AI và ML tại TP.HCM.

“Tôi đã tham gia hai lớp học ở hai trường khác nhau và hiện nay đang xin việc trong lĩnh vực mới. Vì “chen ngang” trong lĩnh vực này, việc trở thành kỹ sư AI hoặc ML sẽ không dễ dàng. Vì vậy, tôi chọn theo hướng phân tích dữ liệu (data analytics). So với ML có yêu cầu cao hơn về chuyên môn và cần thời gian đào tạo bài bản, thị trường việc làm ở mảng data analytics cũng sôi động hơn”, Vinh nói.

Toàn Vinh dự định theo đuổi hướng data analytics để tích lũy kinh nghiệm trong thời gian đầu. Tuy nhiên trong tương lai, anh đặt mục tiêu được làm việc ở mảng ML.

Theo thống kê của CoderSchool, tỉ lệ học viên là nữ giới của trường này khoảng 30%, ở độ tuổi từ 18-24. Càng ngày càng có nhiều bạn nữ trẻ chọn đi theo lĩnh vực công nghệ. Trong đó, các cộng đồng dành cho nữ giới như Women Meet Tech tại TP.HCM cũng phát triển mạnh mẽ hơn.

Sau khi tốt nghiệp ngành hóa sinh tại một trường đại học ở Mỹ vào tháng 5, Lê Cẩm Minh Thư (23 tuổi) trở về Việt Nam do ảnh hưởng của dịch COVID-19. Trong thời gian này, cô tìm hiểu thêm về ngành lập trình và khoa học dữ liệu (data science).

“Năm cuối đại học, tôi có được học qua một khóa về ML và cảm thấy mình rất hợp với ngành này. Hiện nay xu hướng ML và data science tại Việt Nam cũng đang phát triển nên tôi muốn đầu tư thêm cho bản thân”, Thư chia sẻ.

Bản thân ngành học của Thư không hề liên quan đến lập trình. Vì vậy, cô tự tìm hiểu thông qua các khóa học miễn phí trên các nền tảng giảng dạy trực tuyến như Coursera hay Udemy.

Tiềm năng của công nghệ AI và ML là rất lớn và việc ứng dụng chúng vào quy trình vận hành của mỗi doanh nghiệp là xu hướng tất yếu để có thể phát triển bền vững trong thời đại 4.0 như hiện nay.

Bà Lý Ngọc Trân

Tiềm năng thị trường lớn

Theo bà Lý Ngọc Trân, giám đốc Dịch vụ tuyển dụng cấp cao và thuê ngoài nhân sự của Công ty nhân sự Talentnet, với khả năng AI ngày càng được nâng cấp mạnh mẽ, nhiều chuyên gia trên thế giới dự đoán đến năm 2025, AI sẽ giải quyết được đến 95% các hoạt động tương tác với khách hàng. Điều này cho thấy mức độ ảnh hưởng của công nghệ này lên toàn bộ đời sống của con người cũng như các doanh nghiệp.

Riêng tại Việt Nam, trong Chiến lược quốc gia về trí tuệ nhân tạo, với mục tiêu trở thành một trong 4 quốc gia dẫn đầu ASEAN về thương hiệu AI đến hết năm 2030, lĩnh vực này hiện không chỉ nhận được sự đầu tư mạnh của các doanh nghiệp mà còn chứng kiến sự bùng nổ các ứng dụng mới, sáng tạo được “chào sân” bởi chính các start-up trẻ trên thị trường.

Từ đó, nhu cầu tuyển dụng ứng viên cho các vị trí liên quan đến AI và ML cũng gia tăng trong những năm gần đây như AI Engineer (kỹ sư ứng dụng trí tuệ nhân tạo), Machine Learning Engineer (kỹ sư công nghệ học máy), Big Data Scientist (kỹ sư khoa học dữ liệu), Data Engineer (kỹ sư thiết kế dữ liệu), Business Intelligence Analyst (chuyên viên phân tích tình báo kinh doanh)… chủ yếu ở các nhóm ngành thương mại điện tử (E-commerce), Digital Marketing, Fintech, giáo dục, y tế – sức khỏe và gần đây nhất là giải trí và quản trị nhân sự.

“Trong lĩnh vực nhân sự, theo dự đoán của ông Sandeep Chaudhary – CEO của PeopleStrong, một trong những công ty về công nghệ nhân sự trên thế giới, AI và ML sẽ là hai công nghệ dẫn đầu và chi phối mọi khía cạnh của quản trị nhân sự trong vòng 10 năm nữa, bao gồm tuyển dụng, phát triển nhân tài, gắn kết nhân sự và trao quyền”, bà Ngọc Trân cho biết.

Bà Trân chia sẻ trên thực tế, nhiều doanh nghiệp trên thế giới đã bắt đầu ứng dụng AI và ML vào quá trình quản trị nguồn nhân lực trong thời gian vừa qua, trong bối cảnh đại dịch COVID-19 khiến các giao tiếp, gặp gỡ trực tiếp bị gián đoạn. Ví dụ, doanh nghiệp ứng dụng AI vào việc lọc hồ sơ ứng viên dựa trên mô tả và yêu cầu công việc có sẵn. AI và ML còn được ứng dụng để “tuyển dụng mù” (blind recruitment) nhằm loại bỏ tính thiên kiến của con người trong quá trình phỏng vấn.

Cơ hội “mài giũa” năng lực

Theo bà Ngọc Trân, để làm việc trong lĩnh vực AI và ML, người lao động trước tiên cần có kiến thức và kỹ năng ở lĩnh vực lập trình và khoa học dữ liệu thông qua việc có thể sử dụng thành thạo các ngôn ngữ lập trình để truy xuất dữ liệu như: SQL, Python, R, Bloomberg, PowerBI… Đồng thời, nắm vững kiến thức về sắp xếp cấu trúc dữ liệu (Data Warehouse), linh hoạt ứng dụng các thuật toán… là các yêu cầu cơ bản để có thể trở thành kỹ sư công nghệ AI hay machine learning.

“Bên cạnh đó, để thật sự tạo được những ứng dụng AI/ML mang lại hiệu quả thiết thực cho doanh nghiệp, người lao động cần có hiểu biết về ngành nghề, lĩnh vực của công ty cũng như các thách thức mà công ty đang cần giải quyết. Chỉ như vậy, kỹ sư AI/ML mới có thể đưa ra những quyết định chính xác và phát triển các chức năng phù hợp với yêu cầu và chiến lược của công ty.

Kỹ năng lắng nghe, quan sát để thấu cảm với cảm xúc của con người cũng là một kỹ năng mềm giúp các giải pháp tích hợp AI/ML trở nên bớt khô cứng và trở nên khác biệt, mang lại hiệu quả kết nối cao với con người”, bà nói.