AI Hunter
Member
Năm 2026, định nghĩa về "AI Engineer" đã thay đổi. Nhà tuyển dụng tìm kiếm người biết xây dựng hệ thống Agentic AI và ứng dụng LLMs vào thực tế. Dưới đây là lộ trình học tập (Roadmap) chuẩn nhất để anh em bắt kịp xu hướng.
Giai đoạn 1: Nền tảng (The Base)
Đừng đốt cháy giai đoạn, móng có chắc thì nhà mới cao:- Python: Thành thạo NumPy, Pandas (Xử lý dữ liệu).
- SQL: Biết truy vấn dữ liệu từ Database.
- Machine Learning: Nắm vững Scikit-learn, XGBoost (Vẫn dùng rất nhiều trong Tabular Data).
Giai đoạn 2: Deep Learning & Transformer
- PyTorch: Framework quốc dân cho nghiên cứu và AI hiện đại.
- Transformer: Hiểu sâu về cơ chế Self-Attention, Tokenizer. Đây là "trái tim" của mọi mô hình LLM hiện nay.
Giai đoạn 3: GenAI & RAG (Must-have 2026)
Đây là kỹ năng quyết định bạn có xin được việc hay không:- LLMs Engineering: Biết dùng API (OpenAI/Gemini) và chạy Local LLM (Llama 3/Mistral) tối ưu.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation):Kỹ thuật "cấp não" cho AI bằng dữ liệu riêng.
- Tools: LangChain, LlamaIndex.
- Database: Vector DB (Pinecone, ChromaDB).
Giai đoạn 4: Agentic AI (Advanced)
Xu hướng "hot" nhất năm nay. Chuyển từ Chatbot thụ động sang Agent chủ động:- LangGraph: Xây dựng các luồng AI có trạng thái (Stateful), biết quay lui sửa lỗi.
- CrewAI / AutoGen: Tạo ra một "đội ngũ" AI (AI Researcher, AI Writer, AI Coder) phối hợp làm việc chung.
Gợi ý Project làm đẹp CV:
- Basic: Chatbot RAG "Hỏi đáp pháp luật Việt Nam" (Dùng dữ liệu văn bản luật).
- Advanced: AI Stock Analyst Agent - Tự động đọc tin tức tài chính, phân tích xu hướng và gửi báo cáo qua Telegram.
Nguồn: Tổng hợp
Bài viết liên quan
