Cách trở thành Kỹ sư Machine Learning vào năm 2026

Machine learning (ML) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính, tập trung vào việc bắt chước cách con người học bằng cách tận dụng dữ liệu và thuật toán. Mục tiêu chính của machine learning là nhận diện các mẫu trong dữ liệu.

Rộng rãi tin rằng AI sẽ tiếp tục định hình lại hoạt động kinh doanh như chúng ta biết, và cuộc cách mạng này đang diễn ra mạnh mẽ trên nhiều ngành. Do đó, các công ty đang đầu tư mạnh vào lĩnh vực này. Tính đến giữa năm 2023, quy mô giao dịch trung bình của các công ty AI đạt 29 triệu USD, tăng gần 50% so với tổng cả năm 2022. Sự bùng nổ này một phần được thúc đẩy bởi làn sóng AI sinh tạo.

Một vai trò cần thiết cho làn sóng này là kỹ sư machine learning. Có vài lý do thuyết phục để bạn muốn trở thành kỹ sư machine learning:

• Đây là một lựa chọn nghề nghiệp có thu nhập cao.
• Đây là lĩnh vực thú vị, luôn có thử thách mới và đòi hỏi học hỏi liên tục.
• Sự nghiệp trong AI đặt bạn vào trung tâm của bước ngoặt công nghệ tiên tiến nhất trong ngành hiện đại. Trong một bài viết khác, bạn có thể tìm hiểu chi tiết hơn về AI vs ML và tìm hiểu thêm về kỹ năng của kỹ sư AI trong bài viết chuyên sâu của chúng tôi.  

Giờ khi đã xác định được lý do trở thành kỹ sư machine learning, chúng tôi sẽ giải thích kỹ sư machine learning làm gì và làm thế nào để bạn trở thành một người như vậy. 

Kỹ sư Machine Learning là gì?

Kỹ thuật machine learning được xem là một lĩnh vực con của kỹ thuật phần mềm, nên có thể nói phong cách làm việc của họ khá tương đồng. Giống kỹ sư phần mềm, nhà tuyển dụng kỳ vọng kỹ sư machine learning là lập trình viên thành thạo, quen thuộc với công cụ kỹ thuật phần mềm như IDE, GitHub và Docker. 

Điểm khác biệt chính là kỹ sư machine learning tập trung tạo ra các chương trình giúp máy tính có nguồn lực cần thiết để tự học. Họ tạo ra khác biệt này bằng cách kết hợp kiến thức về kỹ thuật phần mềm với machine learning. 

Mục tiêu của kỹ sư machine learning là chuyển đổi dữ liệu thành sản phẩm. Vì vậy, có thể mô tả kỹ sư machine learning là lập trình viên vững kỹ thuật, nghiên cứu, xây dựng và thiết kế phần mềm tự học để tự động hóa các mô hình dự đoán. 

Kỹ sư Machine Learning làm gì?

Hầu như ai cũng đã nghe về nhà khoa học dữ liệu - đặc biệt sau khi Trường Kinh doanh Harvard gọi đây là công việc hấp dẫn nhất thế kỷ 21. So với nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư machine learning xuất hiện muộn hơn một chút trong vòng đời dự án. Để hình dung, nhà khoa học dữ liệu phân tích dữ liệu để tạo insight kinh doanh, còn kỹ sư machine learning biến dữ liệu thành sản phẩm. 

Kỹ sư machine learning tập trung nhiều hơn vào viết mã để đưa các mô hình khoa học dữ liệu mang tính lý thuyết lên quy mô sản xuất, sẵn sàng triển khai như một sản phẩm machine learning. Tuy nhiên, cụ thể trách nhiệm có thể thay đổi theo hai yếu tố chính: 1) quy mô tổ chức và 2) loại dự án. 

Dù vậy, vẫn có một số trách nhiệm chung bạn có thể kỳ vọng ở vai trò kỹ sư machine learning. Bao gồm: 

• Thiết kế, nghiên cứu và phát triển các pipeline machine learning có thể mở rộng để tự động hóa quy trình ML
• Mở rộng các prototype khoa học dữ liệu 
• Tìm nguồn và trích xuất bộ dữ liệu phù hợp để giải quyết vấn đề đặt ra. Việc này có thể thực hiện cùng với kỹ sư dữ liệu 
• Xác minh dữ liệu trích xuất có chất lượng tốt và làm sạch dữ liệu
• Tận dụng phân tích thống kê để cải thiện chất lượng mô hình ML 
• Xây dựng pipeline dữ liệu và mô hình
• Quản lý hạ tầng cần thiết để đưa mô hình vào môi trường sản xuất
• Triển khai các mô hình machine learning
• Giám sát hệ thống ML trong sản xuất và huấn luyện lại khi cần thiết 
• Xây dựng các framework machine learning 

Chip Huyen, một tác giả và gương mặt nổi bật trong ML, gợi ý rằng không nên quá bận tâm vào định nghĩa chức danh vì chúng thường không phản ánh chính xác những gì bạn sẽ làm. Ví dụ, có thể có hai người trong cùng một nhóm nhưng làm những công việc rất khác nhau. Ngược lại, cũng có thể gặp hai người ở hai công ty khác nhau làm việc tương tự nhưng mang chức danh rất khác.

So sánh kỹ thuật machine learning với các vai trò dữ liệu tương tự

Kỹ năng cần có của Kỹ sư Machine Learning 

Kỹ sư machine learning nằm ở giao điểm giữa kỹ sư phần mềm và nhà khoa học dữ liệu. Do tính liên ngành, bạn cần nắm vững các kỹ năng khoa học dữ liệu nền tảng và hiểu chắc các nguyên tắc kỹ thuật phần mềm. 

Lưu ý rằng phần lớn vị trí kỹ sư machine learning không yêu cầu bằng cấp, dù nhiều mô tả công việc vẫn liệt kê là điều kiện. Nếu bạn có thể chứng minh các kỹ năng cần thiết trong hồ sơ dự án, bạn vẫn có thể được cân nhắc. Hãy đi sâu hơn vào học vấn, kỹ năng và kinh nghiệm cần có để bạn rõ hơn về những gì cần thể hiện. 

Kỹ năng kỹ thuật

• Lập trình nâng cao: Yêu cầu hiển nhiên nhất là khả năng viết mã. Python và R là ngôn ngữ phổ biến nhất với người làm ML. Tuy nhiên, một số công ty có thể yêu cầu biết thêm C++ và Java. 
• Toán học, xác suất và thống kê: Toán, xác suất và thống kê đóng vai trò quan trọng trong ML. Chẳng hạn, đại số tuyến tính tập trung vào vector, ma trận và biến đổi tuyến tính, đều là nền tảng cốt lõi của ML. Ta thường thấy chúng trong ký hiệu mô tả cách thuật toán hoạt động và cần hiểu tốt khi hiện thực thuật toán bằng mã. Các kỹ thuật khác đòi hỏi hiểu biết vững về xác suất để xử lý bất định trong thế giới thực, cũng như thống kê để xây dựng và kiểm định mô hình. 
• Thuật toán và framework machine learning: Khó có khả năng bạn sẽ phải tự cài đặt một thuật toán ML từ đầu. Nhiều chuyên gia đã tạo nên các framework ML (ví dụ scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, v.v.) giúp ML trở nên dễ tiếp cận. Tuy nhiên, chọn và tối ưu một mô hình phù hợp cho nhiệm vụ đòi hỏi hiểu biết tốt về thuật toán ML, siêu tham số của chúng và tác động của các siêu tham số lên quá trình học. Bạn cũng cần nắm ưu nhược điểm của từng hướng tiếp cận khi giải quyết vấn đề, tức hiểu biết nội tại của nhiều thuật toán ML khác nhau.
• Kỹ thuật phần mềm và thiết kế hệ thống: Sản phẩm cuối cùng của kỹ sư ML là phần mềm vận hành được. Cần suy nghĩ cẩn trọng về thiết kế hệ thống để hệ ML có thể mở rộng tốt khi dữ liệu tăng. Đồng thời, hệ ML chỉ là một thành phần nhỏ trong hệ thống lớn hơn. Vì vậy, kỹ sư ML phải hiểu các thực hành tốt của kỹ thuật phần mềm (ví dụ kiểm soát phiên bản, kiểm thử, tài liệu, mã hóa mô-đun, v.v.) và cách các phần ghép thành một hệ. Bạn sẽ cần xây dựng giao diện phù hợp cho mô hình ML để giao tiếp hiệu quả với các thành phần hệ thống.
• MLOps: Vận hành machine learning (MLOps) là một chức năng cốt lõi của kỹ thuật ML. Nó tập trung vào việc tinh gọn quá trình đưa mô hình ML vào sản xuất và các nguồn lực cần thiết để duy trì, theo dõi chúng khi đã triển khai. Đây vẫn là chức năng còn mới, nhưng đang dần trở thành cách tiếp cận thực tiễn để tạo ra ứng dụng ML chất lượng cao. 

Kỹ năng mềm 

• Giao tiếp: Kỹ sư ML phải làm việc với nhiều bên liên quan. Một số khá kỹ thuật (ví dụ nhà khoa học dữ liệu), số khác có thể không (ví dụ đội sản phẩm). Do đó, điều chỉnh phong cách giao tiếp phù hợp với đối tượng là rất quan trọng. 
• Giải quyết vấn đề: Dù có nhiều công cụ hào nhoáng, mục tiêu chính của dự án ML là giải quyết vấn đề. Nghĩ sáng tạo và phản biện về vấn đề là phẩm chất rất đáng giá với kỹ sư ML. 
• Học hỏi liên tục: ML là lĩnh vực phát triển nhanh. Khi bạn đọc bài này, đâu đó có nhà nghiên cứu đang cải tiến một mô hình hay quy trình. Để ở tuyến đầu, bạn cần nhanh nhạy học công cụ mới, cách chúng hoạt động, nơi chúng hiệu quả và nơi không. Tóm lại, chọn trở thành kỹ sư ML đồng nghĩa cam kết học tập liên tục.

Lộ trình học cho Kỹ sư Machine Learning

Bắt đầu hành trình trở thành kỹ sư ML vừa hào hứng vừa thử thách. Như đã thấy, lĩnh vực này yêu cầu kết hợp kiến thức lý thuyết và kỹ năng thực hành. Dưới đây là lộ trình có cấu trúc để bạn tích lũy chuyên môn cần thiết:

1. Xây nền tảng vững chắc

Bắt đầu với đại số tuyến tính, giải tích, xác suất và thống kê. Đây là nền tảng để hiểu thuật toán và mô hình ML. Sau đó, thành thạo các ngôn ngữ lập trình thường dùng trong ML như Python và R. Học các nguyên lý lập trình, cấu trúc dữ liệu và thuật toán.

2. Đào sâu các khái niệm Machine Learning

Làm quen với các thuật toán ML khác nhau, gồm hồi quy tuyến tính, cây quyết định, máy vector hỗ trợ và mạng nơ-ron. Hiểu cách chúng hoạt động và khi nào dùng là điều thiết yếu.

Trải nghiệm thực hành với các framework ML phổ biến như TensorFlow, PyTorch và scikit-learn. Những công cụ này giúp đơn giản hóa việc hiện thực các thuật toán, mô hình phức tạp. Luyện tập bằng cách xây dựng và thử nghiệm mô hình trên các nền tảng như Kaggle, Google Colab và DataLab.

3. Phát triển kỹ năng kỹ thuật phần mềm

Học các nguyên tắc thiết kế hệ thống hiệu quả, có thể mở rộng. Bao gồm hiểu về API, microservices và điện toán đám mây. Tài nguyên như "Designing Data-Intensive Applications" của Martin Kleppmann cung cấp kiến thức chuyên sâu về thiết kế hệ thống.

Làm chủ hệ thống kiểm soát phiên bản như Git và các nền tảng như GitHub. Đây là yếu tố thiết yếu để cộng tác và quản lý codebase hiệu quả. Tham gia dự án nguồn mở để có kinh nghiệm thực tế.

4. Khám phá MLOps

Hiểu các quy trình triển khai mô hình ML vào sản xuất. Tìm hiểu về Docker, Kubernetes và các nền tảng đám mây như AWS, Google Cloud và Azure. Những kỹ năng này rất quan trọng để đảm bảo mô hình của bạn dễ truy cập và dễ bảo trì.

Học cách theo dõi hiệu năng mô hình trong sản xuất và triển khai chiến lược huấn luyện lại, cập nhật khi có dữ liệu mới. Bao gồm thiết lập pipeline và quy trình tự động.

5. Xây dựng hồ sơ dự án

Thực hiện các dự án thực tế để thể hiện kỹ năng. Có thể từ các tác vụ phân tích dữ liệu đơn giản đến ứng dụng ML phức tạp. Ghi chép đầy đủ và công bố dự án trên các nền tảng như GitHub hoặc blog cá nhân.

Tham gia các cuộc thi ML trên các nền tảng như Kaggle và DataCamp. Những cuộc thi này mang lại trải nghiệm thực tế và giúp bạn áp dụng kiến thức để giải quyết vấn đề đời thực.

Cột mốc trong lộ trình học

Cách giành được công việc Kỹ sư Machine Learning đầu tiên

Làm sao để có được công việc đầu tiên? Có thể chia thành hai giai đoạn: 1) Xây dựng hồ sơ dự án và 2) Tiếp cận. Giai đoạn xây dựng hồ sơ nên diễn ra song song khi bạn học ML. Một phần hoạt động tiếp cận cũng nên diễn ra, nhưng sẽ tăng tốc khi bạn đã có hồ sơ mạnh. Hãy đi sâu vào từng giai đoạn. 

Giai đoạn xây dựng hồ sơ 

Một trong những thách thức lớn nhất khi ứng tuyển vị trí ML là giành được cuộc phỏng vấn. Vì lĩnh vực còn khá mới, không có tiêu chí thẩm định chung mà các công ty dùng để xác định ứng viên phù hợp vai trò kỹ sư ML. Dĩ nhiên, việc hầu hết vị trí nhận hàng trăm đơn mỗi ngày cũng không giúp ích.

Để xử lý tồn đọng, hồ sơ ứng viên thường được đưa qua hệ thống ATS lọc theo từ khóa. Tiếc là nhiều người nhanh chóng nhận ra và nhồi nhét từ khóa để vượt ATS. Vậy làm sao để công ty chú ý đến bạn? 

Một giải pháp là thực hiện các dự án thể hiện kỹ năng và giúp bạn xây dựng hồ sơ. Những dự án này có thể là vài bài blog được trau chuốt, mô tả cách tiếp cận một vấn đề hoặc cách triển khai một công cụ cụ thể (ví dụ thiết lập giám sát cho mô hình ML sẵn sàng sản xuất). Dự án cũng có thể là một hệ thống end-to-end bạn thiết kế để dự đoán kết quả từ đầu vào. Quan trọng nhất là bạn chứng minh được năng lực mà nhà tuyển dụng mong muốn. 

Nếu chưa chắc xây gì, bạn có thể tham gia các cuộc thi khoa học dữ liệu trên các nền tảng như DataCamp và Kaggle. Đóng góp vào các cuộc thi như vậy được nhiều nhà tuyển dụng đánh giá cao và là cách tuyệt vời để xây hồ sơ.

Bạn có thể hình dung trải nghiệm tham gia cuộc thi qua Hướng dẫn Cuộc thi Kaggle này. 

Giai đoạn tiếp cận

Khi đã có một hồ sơ lên tiếng thay bạn, bước tiếp theo là tiếp cận. Nhiều người ưa cách tìm việc truyền thống, dùng các bảng việc làm và nộp càng nhiều chỗ càng tốt với cùng một CV. Dù có thể hiệu quả phần nào, đó là phương pháp “dùng sức”. 

Cách tiếp cận chiến lược hơn là lập danh sách các công ty bạn muốn làm. Ví dụ, bạn thích công ty đang sử dụng ML hay công ty nâng cấp hệ thống hiện tại? Bạn muốn công ty có quy mô thế nào? Hãy tự hỏi những câu tương tự để phác thảo nhà tuyển dụng lý tưởng và liệt kê ra.

Khi đã có danh sách, bạn có thể tìm người ra quyết định (ví dụ quản lý tuyển dụng, trưởng dữ liệu, trưởng nhóm) tại các tổ chức này thông qua LinkedIn và Twitter. Hãy kèm một thông điệp thân thiện và mang lại giá trị, vì khả năng cao họ đã nhận rất nhiều tin nhắn xin cơ hội. Tiếp cận từ góc độ cho đi sẽ dễ thu hút họ hơn. 

Chào [Tên],
Tôi đã đọc bài viết về thiết kế hệ thống cho hệ gợi ý của anh/chị và rất ấn tượng với cách nhóm xử lý vấn đề cold-start. Với mức độ chuyên môn cao của đội, hẳn anh/chị đã nghĩ đến điều này: gợi ý bài viết phổ biến rất hữu ích để hỗ trợ quyết định của người dùng. Tôi đã thực hiện một dự án tiếp cận vấn đề đó - đây là liên kết [chèn link]. Anh/chị có thể dành chút thời gian trao đổi nhanh về cách tiếp cận của tôi trong dự án này không? Xin cho biết thời gian phù hợp. Đây là thời gian rảnh của tôi [chèn thời gian]. 

Trân trọng,

[Tên bạn] 

Lưu ý gợi ý trên có hai điều kiện chính để thực hiện: 

1. Giả định bạn đã có hiện diện trực tuyến; nếu chưa, hãy tạo ít nhất một tài khoản LinkedIn và tối ưu hồ sơ.
2. Giả định bạn đã nghiên cứu kỹ về bộ phận ML của công ty vì bạn phải “bắt sóng” thì mới có thể mang lại giá trị. 

Nhưng đừng dừng lại ở đó. Recruiter cực kỳ hữu ích cho việc có được công việc đầu tiên, nên cũng rất quan trọng là bạn kết nối với họ qua LinkedIn. Xây dựng mối quan hệ và cho recruiter biết loại công việc bạn quan tâm để họ để ý giúp bạn. 

Một lưu ý quan trọng: điều này không đảm bảo giúp bạn có việc. Tuy nhiên, cách tiếp cận có hệ thống cho phép bạn theo dõi tiến độ tốt hơn và cải thiện ở những điểm yếu. Ví dụ, nếu bạn liên hệ ai đó mà không nhận được phản hồi, bạn có thể chỉnh sửa thông điệp và gửi cho người khác. Nếu nhận được phản hồi, bạn có thể điều chỉnh thông điệp đó để dùng cho người khác. Lý tưởng là bạn cứ tinh chỉnh cho đến khi tỷ lệ phản hồi tăng dần. 

Kỳ vọng trong phỏng vấn Kỹ sư Machine Learning

Các công ty có cách thức phỏng vấn ưa thích riêng, và việc nắm từng cách có thể khó. Thực hành tốt là hỏi quy trình phỏng vấn trước buổi đầu, nhưng thường bạn sẽ được cung cấp thông tin này. Ngoài ra, phần lớn công ty thường tham khảo cách làm của các tập đoàn đa quốc gia (ví dụ Google, Facebook, Apple, v.v.) rồi điều chỉnh cho phù hợp. Vì vậy, chúng ta có thể học được nhiều về cách đa số công ty tổ chức phỏng vấn kỹ sư ML và dự đoán kỳ vọng bằng cách xem quy trình của các tập đoàn này. 

Phỏng vấn tại Google 

Google chỉ tìm kiếm nhân tài xuất sắc nhất. Do đó, quy trình phỏng vấn cực kỳ khắt khe nhằm loại ứng viên không đạt chuẩn cao của họ. 

Quy trình cũng rất rộng và đặc thù cho Google (ví dụ Google Cloud), bao phủ nhiều chủ đề từ cấu trúc dữ liệu, thuật toán đến thiết kế hệ thống và kiểm thử. Bạn có thể trải qua nhiều vòng, gồm sàng lọc với recruiter, một hoặc hai vòng kỹ thuật qua điện thoại, và bốn đến sáu vòng onsite.

Phỏng vấn tại Amazon

Tương tự Google, quy trình phỏng vấn của Amazon đặc thù cho Amazon (ví dụ AWS) và rất khó. Các vòng gồm sàng lọc với recruiter, trong một số trường hợp có bài đánh giá trực tuyến, một hoặc hai vòng điện thoại, và bốn đến sáu vòng onsite. 

Các chủ đề gồm câu hỏi hành vi, câu hỏi kỹ thuật phần mềm (ví dụ thiết kế hệ thống) và câu hỏi đặc thù ML. Tuy nhiên, có thể người phỏng vấn sẽ hỏi về một số dự án ML của bạn và yêu cầu giải một bài toán lập trình.

Phỏng vấn tại Meta 

Quy trình phỏng vấn kỹ sư ML của Meta khá toàn diện. Bạn sẽ qua vòng sàng lọc với recruiter, một vòng coding, và khoảng năm vòng onsite để đánh giá mức độ phù hợp. Bạn cũng có thể nhận một bài tập tại nhà để nhà tuyển dụng xem cách bạn giải quyết vấn đề trong thực tế. 

Lưu ý rằng không phải quy trình tuyển dụng của tất cả công ty đều kéo dài hay căng thẳng như các tập đoàn kể trên. Ví dụ, một số công ty không coi việc đào sâu cấu trúc dữ liệu & thuật toán là cần thiết như vậy.

Dẫu vậy, đa số sẽ đồng ý rằng thiết kế hệ thống ML là thiết yếu và sẽ có phần đánh giá kiến thức ở mảng này. Do đó, bạn nên kỳ vọng nhiều vòng phỏng vấn - thường là vòng sàng lọc, sau đó là vòng kỹ thuật, rồi đến vòng hành vi - trước khi có quyết định.

Tiềm năng lương của Kỹ sư Machine Learning

Mức bạn có thể kiếm được với vai trò kỹ sư ML phụ thuộc vào vị trí địa lý. Chẳng hạn, mức lương cơ bản trung bình cho kỹ sư ML tại Hoa Kỳ năm 2025 là 162.297 USD, theo Indeed. 

Rõ ràng điều này cần điều chỉnh, vì ngày càng nhiều công ty chấp nhận nhân sự làm từ xa. Có tranh luận kéo dài về trả lương công bằng trong bối cảnh làm việc từ xa: một số công ty trả theo vị trí địa lý, nghĩa là bạn có thể kiếm ít hơn người cùng vai trò nếu bạn ở quốc gia kém phát triển kinh tế hơn còn họ làm tại văn phòng.

Các công ty khác quyết định giữ nguyên mức trả bất kể địa điểm. Tóm lại, chính sách trả lương cho nhân sự từ xa khác nhau giữa các công ty, nên bạn cần tìm hiểu kỹ. 

Xem thêm bài viết chuyên sâu của chúng tôi về mức lương kỹ sư machine learning để phân tích kỹ hơn.

Kết luận

Kết quả của quy trình làm việc của kỹ sư ML là một sản phẩm dữ liệu. Để làm việc hiệu quả, bạn cần là lập trình viên vững kỹ thuật, có nền tảng chắc về toán, thống kê, xác suất và kỹ thuật phần mềm. Dù mô tả công việc thường yêu cầu bằng cấp, phần lớn công ty không bắt buộc; nhưng bạn cần chứng minh năng lực qua hồ sơ dự án.

DataCamp có các lộ trình nghề nghiệp tuyệt vời để bạn bắt đầu hành trình trở thành kỹ sư ML: 

• Machine Learning Scientist with R
• Machine Learning Scientist with Python