[VOD] Thực tế thị trường tuyển dụng nhà phát triển năm 2026: Cách tìm kiếm cơ hội từ 'Legacy'

Chỉ với việc gọi API AI thì khó có thể hoàn thiện dịch vụ phân loại. Dựa trên kinh nghiệm thực tế, tôi sẽ hướng dẫn từ khâu triển khai đến triển khai.

AI giờ đây không còn là một lựa chọn, mà là vấn đề sống còn. Rút ngắn thời gian phát triển từ 3 ngày xuống còn 30 phút, giao những công việc lặp đi lặp lại cho AI và tập trung vào việc giải quyết các vấn đề quan trọng hơn. Với phương pháp phát triển AI native có thể áp dụng ngay vào thực tế, không chỉ dừng ở lý thuyết, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách chắc chắn để được công ty công nhận là một “lập trình viên giỏi AI”.

Code lộn xộn, yêu cầu dồn dập... Nếu bạn muốn tìm kiếm một bước đột phá bằng AI Cách để trở thành một "lập trình viên làm việc hiệu quả" bằng cách tận dụng AI trong môi trường legacy, được chia sẻ bởi cựu Giám đốc Kỹ thuật của Toss Payments. Ngay cả trong thời đại AI, hệ thống legacy vẫn không hề biến mất. Ngoại trừ những công ty vừa thành lập hôm nay, không quá lời khi nói rằng mọi công ty đều có hệ thống legacy. Vậy chúng ta nên tận dụng AI như thế nào trong thực tế này? Khóa học này sẽ được trực tiếp hướng dẫn bởi cựu Giám đốc Kỹ thuật của Toss Payments - người từng dẫn dắt tổ chức dịch vụ thanh toán quy mô lớn, về cách làm việc hiệu quả với AI trong môi trường legacy. Đây không chỉ đơn thuần là một khóa học dạy cách dùng AI hay kỹ năng lập trình. Mục tiêu của khóa học là giúp bạn rèn luyện "năng lực tư duy" với tư cách là một lập trình viên và thấu hiểu cách để làm việc hiệu quả.

Dù bạn có học kỹ thuật bao nhiêu đi chăng nữa, bạn vẫn liên tục trượt phỏng vấn? Bạn đã học thuộc các khái niệm CS, đã giải thuật toán và đọc kỹ các blog công nghệ. Thế nhưng, cứ hễ bước vào phòng phỏng vấn là chuyện này lại xảy ra. "A, cái này mình học rồi mà…! Redis là… lưu trữ… trên bộ nhớ… ừm…" Rõ ràng là nó nằm trong đầu, nhưng lại không thốt ra được thành lời. Thực tế, theo kết quả khảo sát 24 nhà phát triển, 75% trả lời rằng "trong đầu thì biết nhưng không nói ra được". 66.7% cho biết họ "bị tắc ở các câu hỏi đào sâu (follow-up questions)". Vấn đề thực sự không phải là bạn không biết. Mà là bạn không thể truyền đạt những gì mình biết theo 'cách mà người phỏng vấn mong muốn'. Khóa học này sẽ giải quyết vấn đề đó.

Đây là khóa học giúp bạn trải nghiệm danh sách các câu hỏi tổng quát và định hướng trả lời cho cả phỏng vấn kỹ thuật và phỏng vấn tính cách. Đặc biệt, khóa học được thiết kế để hỗ trợ chuẩn bị phỏng vấn thông qua việc học các câu hỏi và câu trả lời về chiến lược mở rộng máy chủ và xử lý dữ liệu lớn — những kiến thức bắt buộc phải biết ở cấp độ Junior để đối phó với phỏng vấn kỹ thuật, cũng như cách đưa ra câu trả lời tốt nhất cho những câu hỏi không có đáp án cố định trong vòng phỏng vấn cuối cùng.

Học cách xây dựng một đội ngũ AI Agent có thể thay bạn thực hiện các công việc phát triển, nghiên cứu, thiết kế và vận hành, vượt xa việc chỉ đơn thuần trò chuyện với AI bằng Grokbot. Bạn sẽ trực tiếp xây dựng mọi thứ, từ thiết kế Agent, Prompt/Rules, trình duyệt, terminal, cách sử dụng công cụ, phối hợp Multi-Agent, Memory, Skill, Routine, tối ưu hóa chi phí cho đến khôi phục sau lỗi. Cuối cùng, bạn sẽ hoàn thiện một hệ thống AI Company hoạt động 24/7, có thể tự thực hiện các công việc lặp đi lặp lại mà không cần con người liên tục đưa ra chỉ thị.

Nếu bạn từng gặp khó khăn trong việc xác định liệu chất lượng câu trả lời có giảm so với trước hay không sau khi thay đổi prompt hoặc mô hình trong quá trình xây dựng dịch vụ sử dụng LLM, khóa học này có thể là giải pháp dành cho bạn. Bạn sẽ học cách tự xây dựng tiêu chí đánh giá và tự động tìm ra những câu trả lời đã thay đổi.

Có phải kỹ năng của bạn vẫn giậm chân tại chỗ vì cứ bảo AI 'lập trình đại đi' không? Khóa học này sẽ mổ xẻ nguyên lý và tư tưởng của 'Cocrates Harness' - một hệ thống ràng buộc khắc nghiệt giúp ngăn chặn triệt để việc tạo ra kết quả hời hợt của LLM. Đây là khóa học 'cheat code' giúp bạn tăng trưởng thần tốc để trở thành một 'kiến trúc sư hàng đầu thực thụ', người kiểm soát và chỉ huy mọi bối cảnh thiết kế, chống lại sức hút của sự tiện lợi từ AI!

Có thể thực hiện nguyên trạng phán đoán của AI không? Hãy học cách trực tiếp chạy Laya để kiểm tra kết quả phán đoán, đồng thời kết hợp với các quy tắc mã để phân chia thành xử lý tự động và xét duyệt thủ công.

Từ một email đến cả đề xuất và tài liệu thuyết trình, hoàn tất trọn vẹn một vòng công việc với Claude Code

Việc làm lại mã AI và sự lo lắng cứ lặp đi lặp lại. Tôi sẽ hướng dẫn phương pháp review có thể hoàn thành dựa trên các tiêu chuẩn đã được kiểm chứng và triển khai trong thực tế.

Từ tài liệu đến các cuộc phỏng vấn, mọi thứ từ A-Z đến công việc thiết kế đều được đề cập. Chúng tôi sẽ chỉ cho bạn chi tiết cách tăng tỷ lệ được chấp nhận bằng cách xem quá trình phỏng vấn của những người nộp đơn thực tế mà bạn không thể thấy ở bất kỳ nơi nào khác.

Vượt ra ngoài những kiến thức cơ bản như thiết kế API, triển khai CRUD và xác thực JWT để tiến đến thiết kế kiến trúc Backend! Đây là khóa học nhập môn thiết kế hệ thống giúp bạn tạo ra 'kiến trúc Backend của riêng mình', để bạn có thể tự tin nói về kinh nghiệm thiết kế trong các buổi phỏng vấn.

Việc tra cứu tài liệu và soạn thảo văn bản lặp đi lặp lại hàng ngày, bạn định sẽ còn phải ôm đồm đến bao giờ? Tôi cũng từng là một nhân viên văn phòng bình thường, ngày nào cũng phải tăng ca để tìm kiếm những thông tin cốt lõi giữa biển dữ liệu tràn lan. Tuy nhiên, sau khi đưa Gemini 3 vào quy trình làm việc thực tế, tôi đã trải nghiệm được tốc độ xử lý công việc nhanh chóng hơn hẳn. Hãy nâng cao năng suất công việc của bạn bằng cách tận dụng Gemini.

Dành cho những bạn đã hoàn thành trình độ SwiftUI trung cấp, giờ là lúc để tích hợp AI vào ứng dụng của mình. Với Apple Intelligence và framework FoundationModels, bạn sẽ hoàn thiện các ứng dụng AI on-device hoạt động ngay trên thiết bị mà không cần kết nối internet.

Khi dùng LLM được tối ưu cho trò chuyện để thực hiện phân loại, định tuyến và áp dụng các guardrail, kết quả trả về sẽ là một chuỗi, và bạn phải phân tích cú pháp chuỗi đó một lần nữa. Đi kèm với đó là hiện tượng ảo giác, sai lệch kiểu dữ liệu, độ trễ vài giây và chi phí token đầu ra. Bài giảng này trình bày cấu trúc dựa trên Jev, mô hình System One đầu tiên của TypeSafe: khi đưa vào trạng thái (state), hệ thống trả về các quyết định có kiểu trong schema cùng với các xác suất đã được hiệu chuẩn. Mô hình không tạo ra chuỗi. Nội dung cũng giải thích bằng khái niệm và mã nguồn vì sao lấy mẫu song song và RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions) giúp đưa ra quyết định nhanh hơn, cách kết hợp Choice · Score · Noul trong một yêu cầu duy nhất, cũng như mô hình hybrid trong đó các phán đoán có thể biểu diễn dưới dạng cấu trúc được giao cho Jev, còn phần diễn đạt mở được giao cho LLM.

Khóa học này là khóa học nhập môn được thiết kế để ngay cả những người mới bắt đầu học thiết kế UX/UI cũng có thể hiểu một cách hệ thống quy trình thiết kế cơ bản và xây dựng các năng lực nền tảng cần thiết cho thực tế. Dù AI đang được ứng dụng vào quy trình thiết kế, nhưng để có được năng lực cạnh tranh lâu dài với tư cách là một nhà thiết kế, bạn nhất định phải trang bị những năng lực cơ bản về thiết kế UX. Khóa học này được xây dựng để giúp bạn rèn luyện những kỹ năng cơ bản đó một cách bài bản từng bước một hơn bất kỳ khóa học nào khác.

Bạn sẽ học cách biến những ý tưởng mơ hồ thành một "tác phẩm có thể hoàn thiện". Lý do bạn không thể viết xong khi làm một mình không phải vì thiếu tài năng, mà là vì đang thiếu đi sự thiết kế về kế hoạch, cấu trúc, thể loại và từng phân cảnh (scene). Dựa trên bằng Thạc sĩ Biên kịch (MFA), hơn 10 năm kinh nghiệm viết lách và trải nghiệm 2 lần đoạt giải tại các cuộc thi với cùng một tác phẩm, tôi sẽ hệ thống hóa các phương pháp viết lách theo tiêu chuẩn thực tế một cách từng bước trên nền tảng trực tuyến. Trong bài giảng này – "Chương 1: Lập kế hoạch phim", chúng ta sẽ cùng tổng hợp từ phương pháp luận lập kế hoạch đến cách viết logline và ý đồ sáng tác, đồng thời học kỹ thuật đặt câu lệnh (prompt engineering) để sử dụng AI như một trợ lý biên kịch và lập kế hoạch. Cuối cùng, bạn sẽ cùng giảng viên hoàn thiện logline một câu cho tác phẩm mà mình muốn viết. Chúng ta sẽ tiếp cận với quan điểm rằng: điều quan trọng không phải là AI mà là sự phán đoán và thiết kế của tác giả, còn AI chỉ là công cụ giúp quá trình đó diễn ra hiệu quả hơn. Toàn bộ lộ trình của khóa học [Kể chuyện Phim và Phim truyền hình trong kỷ nguyên AI: Thiết kế câu chuyện tạo nên tác phẩm và sự nghiệp] bao gồm lộ trình 5 chương: Lập kế hoạch phim → Cấu trúc → Cốt truyện & Nhân vật → Thể loại → Phân cảnh & Chuyển thể. Khi đi qua từng bước, cuối cùng bạn có thể mở rộng thành một kịch bản phim điện ảnh dài (hoặc bản kế hoạch series + kịch bản tập 1-2 tùy theo mục tiêu). (Lưu ý: Khóa học này được bán riêng lẻ theo từng chương).

Khóa học trực tuyến “Thành viên AI làm hết” là chương trình thực hành giúp bạn học cách sử dụng AI không chỉ như một công cụ tự động hóa đơn thuần, mà còn như một “thành viên AI” cùng thực hiện công việc thực tế. Khóa học được xây dựng xoay quanh những quy trình công việc thường xuyên phát sinh trong thực tế, từ nghiên cứu thị trường, soạn thảo đề xuất, xây dựng báo cáo chiến lược, trực quan hóa nội dung thương hiệu, quảng bá và vận hành dự án cho đến quản lý sau dự án. Học viên sẽ phân công nhiều công cụ AI khác nhau như ChatGPT, Perplexity, Copilot, Canva, Gamma, Miricanvas và Vrew vào các vai trò như đối tác lập kế hoạch, đối tác nghiên cứu chiến lược, đối tác thiết kế và đối tác hỗ trợ vận hành để hoàn thiện các sản phẩm công việc thực tế. Trong tổng cộng 30 buổi học, học viên sẽ từng bước học từ tư duy nền tảng khi làm việc cùng AI, cách viết prompt mang tính thực tiễn, nghiên cứu thị trường, soạn thảo đề xuất và báo cáo, sản xuất nội dung thương hiệu cho đến vận hành dự án. Theo sát khóa học, bạn có thể phát triển năng lực hợp tác với AI để làm việc một mình mà vẫn hiệu quả như một đội ngũ hoàn chỉnh.

Bạn đang băn khoăn không biết viết hồ sơ/CV và chuẩn bị phỏng vấn xin việc chuyên viên phân tích dữ liệu thế nào? Bạn có thể tìm hiểu mọi điều về tuyển dụng chuyên viên phân tích dữ liệu tại buổi hội thảo lần này!