[Header System Component - Placeholder]
Báo cáo chiến lược 2025

Kỷ nguyên của
AI Software Engineer

Sự hội tụ hoàn toàn mới giữa tư duy hệ thống, kiến trúc dữ liệu và khả năng điều phối các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).

Video Tổng Quan

Năm 2025 đánh dấu điểm bùng phát của kỷ nguyên "Kỹ sư Phần mềm AI". Video dưới đây phác thảo bức tranh toàn cảnh về sự chuyển dịch từ Machine Learning Engineer sang AI Software Engineer.

AI Roadmap Thumbnail

Lộ trình Kỹ sư AI 2025

Xem ngay

5 Trụ Cột Kiến Thức Cốt Lõi

Tổng quan về những kỹ năng định hình một kỹ sư phần mềm AI xuất sắc.

1. Sự Chuyển Dịch Vai Trò

Từ xây dựng mô hình (MLE) sang kiến trúc hệ thống (AI SE). Tập trung vào tích hợp, điều phối và ứng dụng Generative AI.

2. Làm Chủ LLMs

Hiểu sâu về Prompt Engineering thế hệ mới (DSPy), quản lý Context Window, và kỹ thuật Fine-tuning hiệu quả (LoRA/QLoRA).

3. Advanced RAG 2.0

Vượt qua tìm kiếm vector đơn thuần. Sử dụng GraphRAG (Đồ thị tri thức) và Hybrid Search để neo giữ AI vào sự thật.

4. Agentic AI

Xây dựng các hệ thống tự chủ với mô hình ReAct. Sử dụng các framework như LangGraph, CrewAI để tạo đội ngũ AI tác nhân.

5. Engineering Foundation

Chuyển từ MLOps sang LLMOps. Tập trung vào đánh giá (Evaluation), bảo mật (Guardrails) và khả năng quan sát hệ thống.

MLE vs. AI Software Engineer (2025)

Đặc điểm Machine Learning Engineer AI Software Engineer
Mục tiêu chính Tối ưu hóa độ chính xác dự đoán Xây dựng ứng dụng AI đầu cuối
Đầu vào Dữ liệu thô, logs, hình ảnh Ngữ cảnh phi cấu trúc, Prompts, APIs
Công cụ chính PyTorch, TensorFlow, CUDA LangChain, Semantic Kernel, OpenAI API
Yêu cầu toán học Cao (Giải tích, Đại số tuyến tính) Trung bình (Logic học, Thiết kế hệ thống)
Advanced Insights

Phân Tích Chuyên Sâu

LLM & Prompt Systems

TRỤ CỘT #2
  • DSPy Framework
  • LoRA & QLoRA

Lập trình Prompt (DSPy): Chuyển dịch từ viết prompt thủ công sang tối ưu hóa bằng lập trình.

Fine-tuning kinh tế (PEFT): Sử dụng LoRA để tinh chỉnh mô hình nhỏ cho tác vụ chuyên biệt.

Agentic AI Systems

TRỤ CỘT #4
  • ReAct Pattern
  • Multi-Agent Systems

Từ Chatbot đến Copilot: Sử dụng mô hình ReAct. Agent không chỉ trả lời, mà còn thực thi nhiệm vụ.

Framework: CrewAI (Tạo mẫu nhanh) vs LangGraph (Kiểm soát trạng thái chặt chẽ cho doanh nghiệp).

Terminology

Top 20 Khái Niệm Cốt Lõi

Career Path

Lộ Trình Fullstack AI Toàn Diện

6 Giai đoạn từ Zero đến khi có việc làm nhanh nhất.

Giai đoạn 1: Python & Data

Mục tiêu: Fresher Data Analyst. Python, NumPy, Pandas, Dashboard.

Giai đoạn 2: Senior Data Analyst

Power BI, SQL, ETL pipelines, Business Intelligence.

Giai đoạn 3: AI/ML Engineer

ML, DL, CNN, LSTM. Huấn luyện và đánh giá mô hình.

Giai đoạn 4: NLP & Agentic AI

LangChain, LLaMA, RAG, AI Agents, Chatbot nội bộ.

Giai đoạn 5: Computer Vision

OpenCV, YOLO, OCR. Nhận diện khuôn mặt, phân tích ảnh y tế.

Giai đoạn 6: MLOps & Vận hành

Docker, K8s, CI/CD. Quản lý và giám sát mô hình thực tế.

[Footer Component with Chat Box - Placeholder]