Khóa học
Tìm hiểu Machine Learning
2 giờ
313.7K
Khi hầu hết mọi người nghe đến cụm từ “machine learning”, họ thường nghĩ ngay đến khoa học dữ liệu.
Được Harvard Business Review gọi là “Công việc quyến rũ nhất của thế kỷ 20” vào năm 2011, lĩnh vực khoa học dữ liệu đã chứng kiến sự tăng trưởng bùng nổ trong thập kỷ qua. Sinh viên, cử nhân và các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực đã đổ xô gia nhập ngành để có được công việc về khoa học dữ liệu. Nhiều người trong số họ đã thành công chỉ nhờ tham gia các khóa học trực tuyến và tự học tài liệu chuyên môn.
Lượng dữ liệu các tổ chức thu thập đã tăng theo cấp số nhân trong vài năm qua, dẫn đến sự xuất hiện của nhiều vai trò machine learning mới.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số lựa chọn nghề nghiệp liên quan đến machine learning và đáng theo đuổi vào năm 2026.
7 công việc Machine Learning hàng đầu
Dưới đây, chúng tôi nêu bật một số công việc hàng đầu trong lĩnh vực machine learning vào năm 2026. Chúng tôi cũng chỉ ra các kỹ năng thiết yếu bạn sẽ cần để làm những vai trò này và các khóa học có thể giúp bạn giành được công việc phù hợp. Nếu bạn đang tìm kiếm cơ hội machine learning tốt nhất trong ngành dữ liệu, hãy xem Jobs của DataCamp để tìm các vị trí phù hợp với kỹ năng của bạn.
1. Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)
Trước tiên, hãy cùng khám phá vai trò của nhà khoa học dữ liệu để hiểu công việc thực sự bao gồm những gì.
Nhà khoa học dữ liệu là những người tạo ra giá trị kinh doanh cho tổ chức bằng dữ liệu.
Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn cần có khả năng thu thập, tiền xử lý và phân tích lượng dữ liệu lớn để phát triển các insight giải quyết vấn đề kinh doanh. Bạn cũng sẽ cần áp dụng các kỹ thuật mô hình hóa machine learning để đưa ra dự đoán thúc đẩy tăng trưởng doanh nghiệp.
Kỹ năng cần có để trở thành nhà khoa học dữ liệu:
Nhà khoa học dữ liệu được kỳ vọng nắm vững ít nhất một ngôn ngữ lập trình — thường là R hoặc Python. Bạn cũng cần biết cách trích xuất và xử lý dữ liệu bằng SQL, xây dựng thuật toán machine learning và phân tích tập dữ liệu bằng các kỹ thuật thống kê. Các gói Python như Numpy, Pandas, Matplotlib và Keras thường được các đội ngũ khoa học dữ liệu sử dụng để phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình. Học cách làm việc với các gói này là một ý tưởng hay, vì một số nhà tuyển dụng khoa học dữ liệu sẽ kiểm tra kiến thức của bạn về chúng.
Nếu bạn muốn phát triển kỹ năng khoa học dữ liệu và tìm việc trong lĩnh vực này, Datacamp có hai lộ trình nghề nghiệp tuyệt vời để bắt đầu: Data Science with Python và Data Science with R.
Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn cũng sẽ cần chuyển hóa yêu cầu kinh doanh thành các mô hình machine learning khả dụng. Để làm được điều này, bạn cần hiểu lĩnh vực mình làm việc. Ví dụ, nếu muốn làm trong marketing, bạn nên học một số chỉ số và thuật ngữ thường dùng trong marketing, vì điều này sẽ giúp bạn hiểu rõ vấn đề kinh doanh trước khi đưa ra phân tích.
Hãy học khóa phân tích marketing này của Datacamp để có kiến thức theo lĩnh vực và nổi bật so với các ứng viên khoa học dữ liệu khác.
Để hiểu rõ hơn các công ty mong đợi gì ở nhà khoa học dữ liệu, hãy xem tin tuyển dụng này của HP:
Theo Glassdoor, vào năm 2026, mức lương trung bình của nhà khoa học dữ liệu tại Mỹ là $143K - $197K mỗi năm. Ở các công ty công nghệ lớn như Google, Meta và Apple, con số này tăng lên trung bình $170.000, và có thể gần $300.000 cho những cá nhân được trả cao nhất.
2. Kỹ sư MLOps
Kỹ sư MLOps đưa các mô hình dự đoán do nhà khoa học dữ liệu xây dựng vào vận hành và mở rộng chúng. Công việc của họ là chuyển đổi mã khoa học dữ liệu thành sản phẩm hoàn chỉnh mà người dùng có thể tương tác.
Dưới đây là ví dụ về nhiệm vụ bạn sẽ làm với tư cách là kỹ sư MLOps:
Bạn gia nhập một hãng hàng không, nơi các nhà khoa học dữ liệu xây dựng thuật toán machine learning để dự đoán người dùng có khả năng mua bảo hiểm chuyến bay nhất. Toàn bộ mô hình được tạo trong Jupyter Notebook, và bạn được yêu cầu nhúng nó vào trang web của công ty.
Hệ thống bạn xây dựng cần có khả năng chuyển hướng khách hàng đến các điểm chạm khác nhau trên website dựa trên hành động của họ. Ví dụ, nếu thuật toán dự đoán khách hàng có khả năng mua bảo hiểm, họ sẽ được chuyển đến trang giới thiệu các gói bảo hiểm chuyến bay.
Sau khi triển khai thuật toán machine learning, bạn cần thiết lập quy trình giám sát hiệu năng mô hình liên tục. Dữ liệu thực tế luôn thay đổi, nên mô hình dự đoán có thể suy giảm. Cần kiểm tra định kỳ các chỉ số và log để hiểu vấn đề phát sinh ở đâu, và nếu mô hình hoạt động kém trong môi trường sản xuất, có thể phải huấn luyện lại.
Bạn cũng cần thực hiện quản lý phiên bản dữ liệu và mô hình khi cần. Bất kỳ sửa đổi nào với tập dữ liệu huấn luyện hoặc thuật toán dự đoán đều phải được theo dõi, và các phiên bản trước đó cần được lưu giữ để có thể khôi phục bất cứ lúc nào.
Cuối cùng, với tư cách là kỹ sư MLOps, bạn phải đảm bảo hệ thống bạn xây dựng an toàn và không làm lộ dữ liệu nhạy cảm của người dùng. Để đạt được điều này, bạn có thể triển khai cơ chế kiểm soát truy cập, đảm bảo hạ tầng đáp ứng các quy định tuân thủ và bổ sung khả năng báo cáo mô hình hiệu quả.
Kỹ năng cần có để trở thành kỹ sư MLOps:
Là kỹ sư MLOps, bạn thường không cần xây dựng thuật toán dự đoán từ đầu. Tuy nhiên, bạn vẫn được kỳ vọng làm việc với các thư viện machine learning như Tensorflow, Keras và PyTorch, nên hãy bổ sung chúng vào bộ công cụ của mình.
Bạn cũng cần hiểu các nền tảng của thuật toán ML vì nhiều công việc liên quan đến tái cấu trúc mã của nhà khoa học dữ liệu và đưa chúng sẵn sàng cho môi trường sản xuất.
Cuối cùng, vì nhiệm vụ chính của bạn là tự động hóa quy trình machine learning, bạn phải nắm các khái niệm phát triển phần mềm và MLOps như pipeline CI/CD.
Để hiểu rõ hơn các công ty mong đợi gì ở kỹ sư MLOps, hãy xem tin tuyển dụng kỹ sư MLOps của Manifold:
Mức lương trung bình của kỹ sư MLOps tại Mỹ là $164.000 mỗi năm.
3. Kỹ sư Machine Learning
Trong khi công việc của nhà khoa học dữ liệu tập trung vào xây dựng mô hình dự đoán, kỹ sư machine learning thiết kế các sản phẩm AI có thể mở rộng để người dùng cuối tương tác.
Có một vài điểm khác biệt giữa kỹ sư machine learning và nhà khoa học dữ liệu.
Nhà khoa học dữ liệu chủ yếu viết mã bằng R hoặc Python, phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình dự đoán để giải quyết vấn đề kinh doanh của công ty. Phần lớn công việc của họ mang tính thống kê cao và xoay quanh việc tạo ra insight kinh doanh.
Mặt khác, kỹ sư machine learning chịu trách nhiệm xây dựng và huấn luyện pipeline machine learning. Trong một số trường hợp, họ cũng thực hiện các tác vụ MLOps như đưa mô hình vào sản xuất và liên tục giám sát, huấn luyện lại thuật toán dự đoán khi cần.
Dưới đây là ví dụ về nhiệm vụ bạn sẽ làm với tư cách kỹ sư machine learning:
Bạn được tuyển vào một công ty phát nhạc trực tuyến và tham gia đội sản phẩm. Bạn cần xây dựng pipeline hệ thống gợi ý và đưa mô hình này vào sản xuất. Ứng dụng bạn triển khai phải tiếp nhận dữ liệu người dùng và cung cấp cho mỗi khách hàng các gợi ý cá nhân hóa dựa trên sở thích âm nhạc hiện có. Bạn cũng phải liên tục theo dõi hiệu năng mô hình và huấn luyện lại hệ thống gợi ý khi cần.
Kỹ năng cần có để trở thành kỹ sư machine learning:
Kỹ sư machine learning nằm ở giao điểm giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm, và được kỳ vọng hiểu cả hai lĩnh vực. Nếu bạn muốn trở thành kỹ sư machine learning, hãy chắc chắn học thống kê, xác suất và nền tảng của mô hình hóa machine learning.
Bạn cũng cần hiểu các nguyên tắc kỹ thuật phần mềm như trừu tượng hóa, tính mô-đun và quản lý phiên bản, vì bạn sẽ tạo ra các ứng dụng có thể mở rộng để người dùng cuối tương tác.
Cuối cùng, là kỹ sư machine learning, bạn cần có kiến thức về MLOps và nắm vững thực hành tốt nhất khi triển khai các mô hình khoa học dữ liệu vào sản xuất.
Dưới đây là ảnh chụp màn hình tin tuyển dụng kỹ sư machine learning của Spotify:
Theo Indeed, mức lương trung bình của kỹ sư machine learning tại Mỹ là $162.000 mỗi năm. Tuy nhiên, các tập đoàn lớn như Meta, Netflix và Apple trả lương cơ bản trên $180.000 cho vị trí kỹ sư ML, tương đương với mức lương của nhà khoa học dữ liệu tại đây.
Nếu bạn muốn học các kỹ năng cần thiết để trở thành kỹ sư machine learning, khóa Machine Learning Fundamentals with Python của Datacamp là điểm khởi đầu tuyệt vời.
Bạn cũng có thể đọc bài viết này để hiểu sâu hơn về vai trò kỹ sư machine learning và cách để trở thành một kỹ sư như vậy.
Lưu ý: Có nhiều điểm giao thoa giữa các vai trò nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư machine learning và kỹ sư MLOps. Mặc dù bài viết này giải thích cả ba vai trò dựa trên định nghĩa truyền thống, các công ty có thể tuyển cho các chức danh này một cách hoán đổi cho nhau.
4. Tư vấn Khoa học Dữ liệu
Với tư cách là chuyên gia tư vấn khoa học dữ liệu, bạn sẽ làm việc tại công ty tư vấn để phát triển các giải pháp machine learning và AI cho khách hàng của họ.
Trong vai trò khoa học dữ liệu thông thường, bạn làm cho một công ty trong một lĩnh vực cố định và giải quyết các vấn đề kinh doanh trong nội bộ tổ chức. Tuy nhiên, là tư vấn, bạn sẽ thực hiện nhiều dự án với khách hàng ở các ngành khác nhau.
Có hai loại chuyên gia tư vấn khoa học dữ liệu. Loại thứ nhất là tư vấn chiến lược machine learning, người xây dựng chiến lược dựa trên AI để giải quyết vấn đề của khách hàng nhưng không trực tiếp triển khai. Các hãng tư vấn hàng đầu như McKinsey và BCG thuộc nhóm này, nơi các tư vấn viên hình dung giải pháp hơn là xây dựng hệ thống đầu-cuối.
Loại thứ hai là tư vấn thiên về xây dựng. Các công ty như Deloitte và Accenture thuộc nhóm này, và các nhà khoa học dữ liệu của họ thực sự triển khai các sản phẩm AI hoàn chỉnh cho khách hàng.
Kỹ năng cần có để trở thành chuyên gia tư vấn khoa học dữ liệu:
Có nhiều điểm tương đồng giữa vai trò nhà khoa học dữ liệu tiêu chuẩn và chuyên gia tư vấn khoa học dữ liệu. Cả hai đều cần biết cách xây dựng thuật toán machine learning, phân tích lượng dữ liệu lớn và tạo ra giá trị kinh doanh nhờ chuyên môn.
Tuy nhiên, chuyên gia tư vấn khoa học dữ liệu cũng thường được kỳ vọng có kỹ năng giao tiếp và thuyết trình xuất sắc vì họ tương tác với khách hàng. Thế mạnh lớn nhất của tư vấn là khả năng chuyển hóa dữ liệu thành insight hành động mà người không chuyên môn có thể dễ dàng nắm bắt.
Nếu bạn quan tâm trở thành chuyên gia tư vấn khoa học dữ liệu và muốn mài giũa kỹ năng kể chuyện với dữ liệu, bạn có thể học khóa Data Communication Concepts của Datacamp.
Ngoài ra, vì tư vấn làm nhiều dự án khác nhau cho nhiều khách hàng, họ cần sử dụng được một bộ công cụ rộng. Ví dụ, trong khi hầu hết công ty liệt kê R hoặc Python là điều kiện tiên quyết cho công việc machine learning, McKinsey thường yêu cầu ứng viên thành thạo cả hai ngôn ngữ để trở thành tư vấn.
Dưới đây là ảnh chụp mô tả công việc chuyên gia tư vấn khoa học dữ liệu của McKinsey:
Theo Glassdoor, mức lương trung bình của chuyên gia tư vấn khoa học dữ liệu là $118.000 mỗi năm. Tuy nhiên, các hãng tư vấn hàng đầu như McKinsey và BCG trả cho chuyên gia tư vấn khoa học dữ liệu trung bình $160.000 đến $200.000 mỗi năm.
5. Nhà nghiên cứu Machine Learning
Trong khi nhà khoa học dữ liệu xây dựng mô hình machine learning để tạo ra giá trị kinh doanh, nhà nghiên cứu tạo ra các giải pháp AI tùy chỉnh từ đầu. Nhà nghiên cứu machine learning làm việc trong môi trường học thuật hoặc các tập đoàn lớn như Google tài trợ nghiên cứu.
Nghiên cứu machine learning thiên về lý thuyết, và các nhà nghiên cứu thường tập trung phát triển mô hình mới hoặc cải thiện hiệu năng của thuật toán hiện có.
Có sự khác biệt rõ rệt giữa người thực hành machine learning và nhà nghiên cứu.
Trong nghiên cứu ML, ngay cả mức tăng 0,2% về độ chính xác mô hình cũng có thể được coi là đột phá và đáng để viết bài báo. Trái lại, người triển khai giải pháp machine learning cho tổ chức thường không quá bận tâm đến mức tăng nhỏ này, đặc biệt nếu phải đánh đổi bằng thời gian và tài nguyên tính toán của công ty.
Ngoài ra, trong khi người làm machine learning trong công nghiệp thường là những người tổng quát có thể quản lý quy trình dự án đầu-cuối, nhà nghiên cứu lại chuyên sâu cao vào một khía cạnh và liên tục khám phá trong lĩnh vực cụ thể đó.
Kỹ năng cần có để trở thành nhà nghiên cứu machine learning:
Vì nhà nghiên cứu machine learning là những học giả chuyên sâu, họ thường cần bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ, thành thạo viết bài nghiên cứu và biết ít nhất một ngôn ngữ lập trình. Kỹ năng machine learning trong một mảng cụ thể, như tối ưu hóa hoặc phân tích hồi quy, cũng là cần thiết.
Dưới đây là ảnh chụp mô tả công việc nhà nghiên cứu machine learning của Google:
Theo Glassdoor, mức lương trung bình hàng năm của nhà nghiên cứu machine learning là $151.124.
Nếu bạn muốn trở thành nhà nghiên cứu machine learning nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu, hãy xem lộ trình Machine Learning Scientist with Python của Datacamp.
6. Kỹ sư Thị giác Máy tính (Computer Vision)
Với vai trò kỹ sư thị giác máy tính, bạn sẽ phát triển các mô hình phát hiện đối tượng, nhận diện khuôn mặt và ước lượng tư thế cho nhiều bài toán trong tổ chức.
Nếu làm tại công ty phát triển giải pháp an ninh, chẳng hạn, bạn có thể được giao nhiệm vụ phát triển hệ thống phát hiện xâm nhập để kịp thời nhận diện và ngăn ngừa mối đe dọa.
Vai trò kỹ sư thị giác máy tính có tính chuyên môn hóa cao vì phạm vi tập trung giới hạn ở một lĩnh vực. Các công ty tuyển kỹ sư thị giác máy tính thường kỳ vọng họ đưa ra giải pháp mới trong lĩnh vực này hoặc cải thiện các giải pháp hiện có.
Điều này khác với vai trò tổng quát như kỹ sư ML, nơi có thể áp dụng các mô hình tiền huấn luyện hoặc gói có sẵn để giải quyết vấn đề kinh doanh.
Kỹ năng cần có để trở thành kỹ sư thị giác máy tính:
Để trở thành kỹ sư thị giác máy tính, bạn cần kỹ năng lập trình vững và một số kiến thức về nguyên tắc kỹ thuật phần mềm. Hãy luyện giải các câu hỏi DSA (Cấu trúc dữ liệu và Giải thuật), vì chúng thường xuất hiện trong phỏng vấn.
Vì bạn sẽ xây dựng các ứng dụng thị giác máy tính, bạn cần biết cách chuyển yêu cầu của công ty thành sản phẩm cuối cùng. Do đó, bạn được kỳ vọng hiểu một phần về thiết kế hệ thống.
Cuối cùng, hãy học giải tích, thống kê, tối ưu hóa toán học và đại số tuyến tính, vì đây là nền tảng của thuật toán machine learning. Nếu bạn mới bắt đầu với machine learning và thiếu kiến thức toán nền tảng, bạn có thể bắt đầu với khóa Introduction to Linear Algebra của Datacamp.
Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn các kỹ năng cần có để trở thành kỹ sư thị giác máy tính, hãy xem tin tuyển dụng này của Tesla:
Theo Indeed, mức lương trung bình của kỹ sư thị giác máy tính là $124.000 mỗi năm. Tại các công ty như Meta và Apple, con số này có thể tăng lên $150.000–$200.000 mỗi năm.
7. Giảng viên Machine Learning
Sau khi thành thạo lĩnh vực này, bạn có thể bắt đầu tạo nội dung để truyền đạt kiến thức cho người học machine learning. Machine learning là một lĩnh vực rộng, và nhiều học viên từ các nền tảng khác nhau đang cố gắng tự học trực tuyến.
Các trang học trực tuyến như DataCamp thường tìm kiếm giảng viên có thể đáp ứng nhu cầu của những học viên này, và bạn luôn có thể đăng ký trở thành giảng viên trên nền tảng.
YouTube và Udemy cũng là nơi khởi đầu tuyệt vời nếu bạn có các chủ đề cụ thể muốn chia sẻ với cộng đồng machine learning.
Đây đều là những cách hay để xây dựng nguồn thu nhập thụ động nhờ chuyên môn của bạn trong khi vẫn duy trì công việc toàn thời gian.
Kỹ năng cần có để trở thành giảng viên machine learning:
Là giảng viên machine learning, bạn phải có kỹ năng giao tiếp xuất sắc và có thể diễn giải các khái niệm kỹ thuật cao cho đối tượng không chuyên. Bạn thường được kỳ vọng có kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực machine learning, nhưng đây không phải lúc nào cũng là yêu cầu bắt buộc miễn là bạn chứng minh được chiều sâu kiến thức về chủ đề mình giảng dạy.
Dưới đây là ảnh chụp tin tuyển dụng giảng viên machine learning của một nền tảng học trực tuyến tên FourthBrain:
Theo Glassdoor, mức lương trung bình hàng năm cho giảng viên machine learning tại Mỹ là $124.812. Tuy nhiên, vì hầu hết các công ty thuê giảng viên tự do hoặc trả theo doanh thu khóa học, con số này có thể khác nhau. Ví dụ, các giảng viên machine learning hàng đầu trên Udemy như Jose Portilla kiếm khoảng $1 triệu đến $4 triệu chỉ từ các khóa học trực tuyến.
Lựa chọn lộ trình sự nghiệp Machine Learning
Như bạn có thể thấy từ các lựa chọn nghề nghiệp nêu trên, machine learning là lĩnh vực có vô vàn cơ hội cho những người đến từ nhiều nền tảng khác nhau. Các công việc trong ngành có mức đãi ngộ rất tốt, với mức lương hàng năm khoảng $100.000 ở phía thấp của thang lương.
Khoa học dữ liệu là một lựa chọn nếu bạn tìm kiếm vai trò machine learning, nhưng không phải là lựa chọn duy nhất. Việc chọn một vai trò phù hợp với mục tiêu và giá trị của bạn rất quan trọng, vì vậy hãy dành thời gian chọn công việc bạn thấy hứng thú nhất.
Ví dụ, nếu bạn thích giao tiếp hàng ngày và có khả năng thuyết phục, bạn có thể phù hợp với vai trò tư vấn khoa học dữ liệu hoặc giảng viên. Tuy nhiên, nếu bạn thiên về kỹ thuật, thích lập trình và tạo sản phẩm đầu-cuối, bạn nên cân nhắc theo đuổi sự nghiệp kỹ sư machine learning hoặc MLOps.
Các vai trò chuyên môn hóa như nghiên cứu machine learning có thể mang lại sự nghiệp viên mãn nếu bạn yêu thích một mảng cụ thể như nhận dạng giọng nói hoặc thị giác máy tính. Bạn từng nghĩ sẽ thật thú vị nếu góp phần xây dựng hệ thống phát hiện đối tượng của Tesla để cải thiện khả năng tự lái của xe? Nếu vậy, công việc kỹ sư thị giác máy tính có thể phù hợp với bạn.
Sau cùng, tất cả các vai trò machine learning đều có thu nhập tốt và có không gian để phát triển liên tục. Không có công việc nào tốt hơn hẳn công việc khác, và quyết định sự nghiệp cuối cùng phụ thuộc vào sở thích và năng lực của bạn.
