Full Stack Developer là gì? Full Stack Developer là người phụ trách cả front-end (thiết kế UI, UX và flow) cho tới back-end (thiết kế database và viết các API cần thiết) của hệ thống.
Họ là những lập trình viên vừa có khả năng tư duy logic để phân tích và thiết kế cơ sở dữ liệu , vừa có thể ứng biến linh hoạt với CSS để tối ưu hóa cách hiển thị của trang web/ứng dụng đi động.
Đọc bài phỏng vấn của ITviec với anh Phạm Huy Hoàng, một Full Stack Developer đang làm việc tại AlgoMerchant (Singapore) để biết Full Stack Developer là gì và công việc của Developer này khác gì với các Developer khác.
Full Stack là nhóm công việc rộng bao gồm cả frontend, backend, server, data v.v.
Như vậy, Full Stack Developer là người biết hết từ server, data đến Backend, UI, UX,..
Người làm IT thì luôn thừa thông minh nhưng thường chỉ giới hạn mình ở một số mảng nhất định. Tại sao không tìm hiểu hết cả hệ thống để có thể làm việc của mình tốt hơn?
Hãy cùng ITviec gặp gỡ anh Bùi Hải An, Co-founder của Silicon Straits Saigon (SSS), một start-up cá tính về công nghệ ở TP. HCM để được nghe anh chia sẻ về những vấn đề mà Developer tại Việt Nam đang gặp phải.
IT Security là nghề không mới nhưng không phải ai cũng biết rõ công việc của những người làm trong lĩnh vực này.
Với những người trong nghề thì IT Security mang lại khá nhiều trải nghiệm thú vị và khiến họ cảm thấy bản thân không bao giờ bị lỗi thời hay đi theo lối mòn.
Có thực sự như vậy không?
Đọc bài phỏng vấn của ITviec với anh Hoàng Minh Việt – IT Security Manager tại SaiGonLab Services để tìm câu trả lời:
Công việc của một IT Security?
Điều thú vị khi làm IT Security và những khó khăn trong nghề
DevOps là một văn hóa làm việc đề cao sự hợp tác, kéo hai giai đoạn phát triển (development) và vận hành (operations) xích lại gần nhau hơn. DevOps cần học nhiều một số ngôn ngữ lập trình cần thiết cho DevOps như: Python, Ruby, Lua Scripting và cả một số tool tùy theo yêu cầu công việc cụ thể.
Khái niệm DevOps ra đời nhằm tối ưu hóa chu trình phát triển phần mềm, giúp sản phẩm IT được release nhanh và thường xuyên hơn. Đọc bài phỏng vấn của ITviec với anh Nguyễn Đăng Phong, DevOps Manager tại Paradise Game Technology Ltd., và anh Trần Minh Tấn, Lead Engineer kiêm DevOps Engineer tại Giao Hàng Nhanh, để biết:
Docker là một nền tảng ở tầng OS (operating system) phục vụ cho việc chạy ảo hóa các dịch vụ/ứng dụng một cách nhanh chóng. Thông qua những chia sẻ từ chính Senior DevOps Engineer trong ngành, bài viết sau đây cho giúp bạn hiểu hơn về Docker là gì.
Docker là platform đứng thứ #1 trong danh sách bảng xếp hạng các platform mà Developer muốn sử dụng nhiều nhất khi phát triển ứng dụng, theo khảo sát của Stack Overflow 2019. Đây cũng là cái tên đứng thứ #2 về độ yêu thích. Vậy thì, thật chất Docker là gì? Cùng đọc bài phỏng vấn của ITviec với anh Nguyễn Văn Thành – Senior DevOps Engineer tại PYCO Group để biết nhé!
Docker là gì?
Định nghĩa Docker là gì?
Docker là một platform ở tầng OS (operating system) có thể tinh chỉnh được, phục vụ cho việc chạy ảo hóa các dịch vụ/ ứng dụng một cách nhanh chóng.
Ngày xưa, mọi người hay dùng máy ảo (hay còn gọi tắt là VMs – Virtual Machines) để triển khai ứng dụng, việc này mất rất nhiều thời gian. Khi chuyển sang sử dụng Docker thì thời gian triển khai một ứng dụng nằm trong container được rút ngắn đi rất nhiều.
Lợi ích của việc sử dụng Docker
Thứ nhất là tính tiện lợi, nhanh chóng. Nếu như trước đây triển khai dịch vụ/ứng dụng trên VMs tốn vài chục phút thì với Docker, nó sẽ giảm xuống chỉ còn vài phút.
Thứ hai là tiết kiệm resource (tài nguyên). Mỗi docker container sử dụng bao nhiêu resource thì sẽ tốn bấy nhiêu, không sử dụng thì resource sẽ được trả về cho máy chủ host.
Thứ ba là hệ thống có mức độ tự động mở rộng cao hơn để đáp ứng nhu cầu phục vụ người dùng. Việc khởi tạo và tắt đi của một container diễn ra khá dễ dàng và dựa trên các metric của hệ thống.
Thứ tư là dễ dàng automate (tự động hóa) việc quản lý các docker container thông qua Kubernetes hoặc Docker Swarm.
Chẳng hạn khi có 1 docker container chết đi thì hệ thống sẽ tự động khởi tạo 1 docker container tương tự như vậy trong cluster và trả về thông báo. DevOps Engineer không cần phải kiểm tra thủ công.
Ngoài ra, anh Thành còn chia sẻ rằng Docker sẽ là một điểm sáng trong CV của DevOps vì không chỉ ở hiện tại mà xu hướng trong khoảng 1-2 năm tới, người ta đều sẽ dùng Docker để triển khai dịch vụ/ứng dụng.
Khi nào cần dùng Docker?
Trước khi quyết định có nên sử dụng Docker, anh Thành đưa ra lời khuyên rằng bạn có thể thử trả lời 2 câu hỏi này:
Mức độ tiếp xúc của lập trình viên với Docker như thế nào, lập trình viên đã làm việc với Docker hay chưa?
Hệ thống mà DevOps Engineer đang làm có yêu cầu scalability (khả năng mở rộng) cao hay không?
Nếu 2 câu trả lời đều là “có” thì ta sẽ dùng Docker.
Tuy nhiên, anh Thành cũng bổ sung thêm rằng DevOps Engineer không nhất thiết phải biết sử dụng Docker mà còn tùy công ty, quan trọng là công ty có yêu cầu hay không. Vẫn còn rất nhiều công ty vẫn đang dùng máy chủ ảo VPS. Hiện tại thì chắc chỉ dừng ở mức độ “nên biết sử dụng Docker” chứ không phải bắt buộc.
Cách Docker hoạt động
Chỉ cần viết 1 dockerfile (một file text tổng hợp nhiều dòng lệnh) để tạo nên image, sau đó khởi chạy nó là đã tạo được một container. Tất cả các thư viện và module sẽ được cài sẵn trong container này. Khi khởi tạo một docker container thì dịch vụ được đóng gói bên trong cũng được khởi tạo theo.
Một ứng dụng phần mềm sẽ có nhiều dịch vụ khác nhau như: phần đăng nhập, phần xác thực, các API , phần thông báo… Mỗi dịch vụ sẽ chạy trên một docker container khác nhau. Khi một container bị chết thì những container khác vẫn chạy bình thường, không bị ảnh hưởng.
Phân biệt Docker và VPS
VPS (Virtual Private Server) là máy chủ riêng, nghĩa là người ta sẽ tạo ra nhiều máy chủ ảo, chạy trên cùng một server vật lý. Những công ty làm về hosting thì thường dùng VPS này. Hiểu đơn giản thì VPS cũng tương tự như VMs.
So với VPS thì Docker ưu việt hơn rất nhiều:
Khởi tạo container nhanh, xóa cũng dễ dàng
Build sẵn configuration (cấu hình) trong image nên khi build 1 container thì nó sẽ tự động tải xuống
Quy trình triển khai ứng dụng gọn, nhẹ, không tốn nhiều thời gian
Khả năng mở rộng cao, phục vụ cho việc tự động hóa
Những tài liệu hữu ích khi tìm hiểu về Docker là gì
Trong quá trình tìm hiểu về Docker, bạn ắt hẳn sẽ có rất nhiều thắc mắc, câu hỏi, dưới đây là những nguồn tài liệu hữu ích cho bạn trong quá trình học hỏi:
https://www.docker.com/: Trình bày các bước cơ bản để build image, viết dockerfile và launch container… Từ đó ta có thể tích hợp các dịch vụ chạy các ngôn ngữ lập trình khác nhau vào docker container.
https://stackoverflow.com/: Nguồn dữ liệu vô cùng lớn cho developer nói chung cũng như DevOps nói riêng. Ngoài các câu hỏi có tick câu trả lời đúng để tham khảo, DevOps có thể đặt bất kỳ câu hỏi nào nếu gặp vướng mắc trong quá trình tìm hiểu về Docker.
Ngoài những tài liệu kể trên, bạn có thể luyện thêm về Python. Hiện tại Python rất có ích cho DevOps vì chúng dễ học và có tính thực nghiệm cao. Khi code bằng Python, bạn có thể dùng những framework như bộ AWS CDK, BOTO… để triển khai hạ tầng hoàn chỉnh trên AWS một cách tự động.
DevOps Engineer trong ngành nói gì?
Là một người chuyển con đường sự nghiệp từ System Administrator sang DevOps Engineer, anh Thành chia sẻ rằng anh làm vậy vì niềm đam mê với code. Chuyển sang làm DevOps, anh vừa có thể tận dụng được thế mạnh về kinh nghiệm làm việc với system trước kia, vừa được code nhiều hơn, đúng như sở thích.
Anh Thành (đứng thứ 3, từ phải sang) cùng đồng nghiệp.
Sau một thời gian gắn bó với nghề, anh nhận xét DevOps Engineer là một công việc thú vị. Nghề DevOps Engineer phù hợp với những bạn đã có kinh nghiệm làm System Engineer hoặc thích thú với system và có đam mê về coding. Đây là nghề giao thoa giữa operation và development.
Chia sẻ về việc phát triển sự nghiệp DevOps Engineer, anh Thành nhận thấy nghề Devops Engineer dễ tìm việc nhưng để trở thành DevOps Engineer, bạn phải có khoảng 2-3 năm làm việc ở vị trí Network/System Engineer thì mới dễ dàng chuyển qua được.
Đồng thời, bạn phải từng tiếp cận về Linux, Azure, AWS, PowerShell… và bắt buộc phải biết về Bash Script. Ngoài ra, còn phải biết về các công cụ của hệ thống như Ansible, Chef hay Puppet và bộ công cụ CI/CD như Jenkins/TeamCity hay AWS CDK (AWS Cloud Development Kit).
Khi nói về những sai lầm trong quá trình làm việc, anh cũng thẳng thắn nhận một trong những lỗi lớn nhất mà anh từng mắc phải chính là chủ quan. Anh kể về một lần anh viết script để backup dữ liệu bị lỗi nên không chạy, cũng không có thông báo. Khoảng 10 ngày sau anh mới đăng nhập vào để kiểm tra thì mới phát hiện dữ liệu về những giao dịch liên quan tới ngân hàng trong vòng 10 ngày gần nhất chưa được backup.
Sau sai lầm này, anh rút ra được bài học: Với một công ty, dữ liệu rất quan trọng. Trước khi làm một thứ gì đó, nên backup dữ liệu thành một bản riêng. Khi cảm thấy công việc ổn rồi, không cần dùng đến những dữ liệu này nữa thì mới xóa đi.
Ngoài ra, anh Thành cũng cho chạy script (đã được thiết lập hệ thống cảnh báo nếu xảy ra lỗi) để automate backup dữ liệu hằng ngày hoặc sau mỗi 2 tiếng/lần. Tùy theo mức độ quan trọng của dữ liệu đó như thế nào mà khoảng thời gian backup cũng tương ứng.
Ngoài ra, tùy thuộc dữ liệu nằm trên database nào (ví dụ: MongoDB, Oracle hay MySQL,Postgres…) mà anh sẽ có phương án backup khác nhau.
Oracle có một công cụ gọi là Job Backup, đó là nơi để backup dữ liệu. Cứ mỗi 8 giờ tối hàng ngày thì nó sẽ chạy và lưu dữ liệu vào kho lưu trữ. Mỗi lần như vậy, nó sẽ xuất ra 1 bản có name là ngày backup trên đó. Thường thì sau mỗi 6 tháng, anh sẽ kiểm tra 1 lần và xóa bớt những dữ liệu không cần thiết.
Cảm ơn anh Nguyễn Văn Thành – Senior DevOps Engineer tại PYCO Group và những chia sẻ thú vị của anh đã giúp làm rõ câu hỏi “Docker là gì” và ứng dụng của Docker trong việc lập trình.
“IoT sẽ phát triển thành một ngành công nghiệp trị giá hơn 3.000 tỉ USD trong năm 2026.” – Dự báo được đưa ra bởi tạp chí Business Insider, dựa trên khảo sát thường niên về Internet of Things, phỏng vấn với 35 công ty, tập đoàn lớn về công nghệ.
Không riêng gì các developer trẻ hứng thú học IoT để tìm một cơ hội nghề nghiệp tốt hơn mà các developer lão luyện cũng đã bắt đầu tham gia nghiên cứu IoT để không trở nên lạc hậu.
Đọc bài phỏng vấn của ITviec với anh Nguyễn Văn Long – Head of IoT tại VNG Corporation để biết:
IoT là gì? Các ứng dụng của IoT là gì?
Những tố chất cần thiết để trở thành IoT Developer là gì?
AI là gì? AI (Artifical Intelligence – Trí tuệ nhân tạo) là mô hình, thuật toán được ứng dụng rộng rãi trong công nghệ máy tính hiện nay. Một AI Engineer có thể có mức lương khởi điểm lên đến hàng ngàn USD mỗi tháng.
Để hiểu hơn về công nghệ AI là gì và vị trí AI Engineer – một ngành nghề IT đang được rất nhiều người theo đuổi, ITviec đã có một buổi trao đổi với Nguyễn Ngọc Cẩn – AI Engineer tại Viettel R&D. Những chia sẻ trong bài viết dưới đây từ góc nhìn của một AI Engineer “chính hiệu” sẽ giúp giải đáp thắc mắc cho những bạn đang có ý định phát triển sự nghiệp theo hướng AI Engineer.
AI là gì mà ai cũng “hâm mộ” đến thế?
AI – Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trong thời đại công nghệ 4.0, đi đâu người ta cũng nhắc đến AI và thậm chí mọi người còn xem AI như một “tượng đài” trong công nghệ máy tính hơn chỉ là xu hướng đơn thuần.
Bản chất của AI là mô hình, thuật toán được huấn luyện trên một tập dữ liệu để giải quyết một bài toán rất cụ thể. AI giống như một đứa bé sơ sinh vậy, nó bắt đầu thu nhận hình ảnh và học cách phân loại. Nó chỉ có thể nhận diện gương mặt ba, mẹ hoặc ông bà chứ không thể làm gì khác nữa.
Hiện nay, công nghệ AI có 3 hướng chính:
Xử lý hình ảnh (Computer Vision)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)
Xử lý tín hiệu âm thanh (Audio Signal Processing)
Trong cuộc sống, các ứng dụng của AI là gì?
Cẩn chia sẻ, bạn thấy có rất nhiều ứng dụng của AI trong đời sống. Chẳng hạn:
Hệ thống nhận diện khuôn mặt thông qua các camera được gắn tại sân bay và các tòa nhà
Các trợ lý ảo (như Siri, Google Assistant, Alexa) có khả năng nghe, hiểu, trả lời và làm việc cho mình
Những ứng dụng trong y sinh, dùng AI để chẩn đoán bệnh dựa trên phim chụp X-quang, X-ray và MRI
Quen thuộc hơn thì có những dòng smart TV, áp dụng công nghệ AI để cải tiến chất lượng hình ảnh hoặc nhận diện giọng nói…
AI khác gì với Machine Learning và Deep Learning?
Hiểu nôm na thì AI là trí tuệ nhân tạo, trí tuệ này phải hoàn thiện. Để làm nên trí tuệ đấy, chúng ta phải có máy học Machine Learning. Bên trong Machine Learning có nhiều cách thức, thuật toán để học thì Deep Learning là nổi bật nhất.
Nhắc đến Deep Learning, Cẩn cũng “thổ lộ” rằng bạn ước đã học Deep Learning sớm hơn vì mãi đến khi đi làm thì mình mới biết Deep Learning có thể giải quyết được rất nhiều thuật toán, là một vũ khí cực kỳ lợi hại.
Tìm hiểu về ngành AI Engineer
Sau khi đã hiểu được AI là gì, Cẩn chia sẻ thêm về ngành AI Engineer nói riêng và những ngành nghề có liên quan đến công nghệ AI nói chung.
Những kỹ năng và tố chất cần thiết để trở thành AI Engineer
Thứ nhất, kỹ năng quan trọng nhất phải kể đến chính là khả năng học tập và chủ động trong học tập vì lĩnh vực AI còn khá mới và công nghệ AI luôn thay đổi hàng ngày.
Thứ hai, bạn phải biết lập trình hay nói đúng hơn là có nền tảng về IT. Những thứ như cấu trúc dữ liệu và giải thuật, lập trình hướng đối tượng đều quan trọng.
Thứ ba, cũng không kém phần quan trọng chính là khả năng ngoại ngữ (nhất là kỹ năng đọc, hiểu) vì tài liệu về AI hầu như là tiếng Anh. Có một số người dịch sang tiếng Việt nhưng số lượng rất ít, không đáng kể.
Còn về xác suất thống kê hay đại số tuyến tính thì theo Ngọc Cẩn chia sẻ, chỉ cần các bạn duy trì được nền tảng lúc còn học ở trường và chủ động học hỏi thêm là được. Vì có nhiều bạn AI Engineer mà Cẩn biết cũng không thực sự giỏi toán nhưng vẫn làm việc được vì các bạn biết lập trình.
Nếu sau khi triển khai mà sản phẩm gặp vấn đề hoặc hoạt động không tốt thì mình phải kiểm nghiệm lại mô hình, có thể thêm hoặc thay đổi dữ liệu. Lúc này, vòng tròn công việc được lặp lại như mình đã nói ở trên, nghĩa là phải thu thập và xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình…
Trong quá trình làm việc với công nghệ AI, Cẩn đã có những bất ngờ và kỷ niệm vui. Cẩn chia sẻ, khi mô hình suốt 3 tháng trời không thể huấn luyện được, bỗng dưng một ngày chỉ cần thay đổi một tham số, cách thức rất nhỏ thì tự nhiên mô hình hoạt động và chạy tốt.
Ngoài ra, bạn còn chia sẻ rằng làm việc với công nghệ AI không phải lúc nào cũng suôn sẻ, có những lúc Cẩn đã dùng rất nhiều thời gian để tìm hiểu thuật toán và huấn luyện mô hình, deadline thì đến chân nhưng mô hình vẫn không thể hoạt động được, kiểu như nhìn mèo ra chó ấy. (cười)
Sự khác nhau giữa AI Engineer và AI Researcher
Ngọc Cẩn nhận thấy rằng nhiều công ty thường không phân biệt rõ 2 vị trí này và có sự đánh đồng giữa 2 vị trí nhưng thật ra đây là 2 vị trí có những sự khác nhau nhất định. Theo quan điểm cá nhân của Cẩn:
AI Researcher là người nghiên cứu, đọc các công bố khoa học, sau đó suy nghĩ làm thế nào để biến nó thành cái của riêng mình, sao cho phù hợp với dự án. Họ là những người làm ra những mô hình (model) đầu tiên nhất, sau đó gửi qua cho AI Engineer.
AI Engineer tiếp nhận mô hình từ AI Researcher là những source code và thực hiện công tác huấn luyện dựa trên dữ liệu của công ty để ra được mô hình sau cùng.
Bạn có thể hiểu đơn giản: AI Researcher là người nghiên cứu và tìm giải pháp cho bài toán của doanh nghiệp. Còn AI Engineer là người sẽ phải lập trình, làm việc với dữ liệu, tìm kiếm công cụ và đánh giá để cho ra mô hình tối ưu nhất.
Theo Cẩn chia sẻ, AI là ngành rất hot, nhu cầu tuyển dụng không bao giờ dừng lại cả. Nếu theo đuổi AI thì rất dễ kiếm việc. Thu thập của những người làm AI có kinh nghiệm cũng rất cao.
Nhà tuyển dụng cũng hiểu khó khăn khi tìm người nên rất sẵn sàng tuyển những người ít kinh nghiệm nhưng có năng lực học tập giỏi. Có rất nhiều bạn từ các trường đại học hàng đầu được săn đón với mức lương rất cao:
Fresher: Khoảng 500 – 600 USD/tháng
Junior: Khoảng 1200 USD/tháng
Senior: Lương không giới hạn. Một người Senior có mức lương cao nhất mà Cẩn biết là khoảng 6000 USD/tháng.
Tuy nhiên, Cẩn cũng cho rằng, khi so sánh với 3 năm trước đây, nhu cầu tuyển dụng cho vị trí AI Engieneer có giảm đi đôi chút vì có rất nhiều công ty làm về AI nhưng đã “chết yểu” và các doanh nghiệp cũng rút ra bài học cho riêng mình. Hiện nay, vị trí này vẫn được tuyển dụng nhiều nhưng để tìm được một người có kinh nghiệm và thực sự biết làm thì không hề đơn giản.
Như Cẩn đã có chia sẻ ban đầu, nếu bạn là người có khả năng học tập và chủ động thì chẳng mấy chốc sẽ có thể bứt phá và trở thành một AI Engineer có tay nghề cao.
Những tài liệu hữu ích khi tìm hiểu nghề AI Engineer
Dành cho những bạn muốn theo đuổi nghề AI Engineer nhưng vẫn còn chưa thật sự nắm rõ AI là gì, Cẩn gợi ý một vài trang web và tài liệu học tập hữu ích:
Deeplearning.ai: Cung cấp các kiến thức cơ bản về Deep Learning, giúp nắm được nền tảng, hiểu sâu bản chất vấn đề bên trong của thuật toán. Đây là khóa học mình cực kỳ khuyến khích cho các bạn mới.
Khóa học của fast.ai: Khóa học về các bài toán căn bản liên quan đến AI nhưng được chỉnh sửa để dễ tiếp cận hơn.
Machine Learning Cơ Bản: trang blog tổng hợp nhiều thuật toán từ căn bản đến nâng cao, cách trình bày thân thiện, dễ hiểu và đặc biệt sử dụng tiếng Việt. Đây là trang tài liệu mình vẫn hay tham khảo khi mới bước chân vào lĩnh vực này.
Sách Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Francis Bach: sách được biên soạn bởi các chuyên gia đầu ngành, chuyên sâu và có phổ kiến thức rộng, phù hợp với các bạn đã có kiến thức nền tảng muốn tìm hiểu chuyên sâu hơn.
Các câu hỏi phỏng vấn AI cơ bản: Nhiều câu hỏi khá hay và hữu ích, các bạn có thể đọc thêm để hiểu về một số khái niệm cơ bản liên quan đến AI.
AI Engineer trong ngành nói gì?
Khi làm việc với trí tuệ nhân tạo, bạn có thể dành nhiều thời gian để tìm hiểu bản chất công nghệ AI là gì và “chinh phục” nó, nhưng khi làm việc với con người thật, liệu bạn có đủ kiên nhẫn?
Khi được hỏi về một sai lầm đáng nhớ nhất trong quá trình việc của mình, Cẩn đã chia sẻ với ITviec một câu chuyện vô cùng thú vị mà thiết nghĩ đây cũng là câu chuyện của những nhà lãnh đạo, team leader khác. Cẩn kể về lúc bạn còn làm Team Leader tại TMA Solutions,
Mình đã quá chú trọng vào kết quả và hiệu suất, cứ nghĩ làm gì thì làm, miễn sao hoàn thành công việc là được mà không quan tâm đến cảm xúc của những thành viên trong team.
Cụ thể, Cẩn đã đánh giá rất tệ vào kết quả công việc cuối quý của một bạn trong team do bạn ấy không hoàn thành đầy đủ chỉ tiêu được giao theo đúng deadline. Điều này đã dẫn đến việc team phải mất thêm 2 tháng để hoàn thành. Tuy vậy, khi được hỏi, bạn ấy chỉ im lặng không giải thích.
Khoảng thời gian sau này, sau khi tìm hiểu, Cẩn mới phát hiện ra rằng sở dĩ bạn ấy hay nghỉ làm và mất tập trung trong công việc là vì nhiều vấn đề gia đình. Vậy mà là một người dẫn dắt, Cẩn không nhận ra được vấn đề của thành viên, chỉ biết trách móc và đổ trách nhiệm. Vài tháng sau, bạn ấy cũng nghỉ làm ở công ty.
Kể từ lần đấy, Cẩn nhận ra rằng lãnh đạo con người là một việc vô cùng nhạy cảm và phức tạp, không thể giữ tư duy tư như vậy được.
Mình bắt đầu tìm hiểu những quyển sách về phong cách lãnh đạo và cách dùng người mà trong đó mình tâm đắc với nhất với cuốn “Nhà lãnh đạo xuất chúng” (Multipliers).
Cẩn cùng các thành viên trong team thư giãn sau giờ làm.
Bản thân mình cũng thay đổi rõ rệt hơn trong cả cách suy nghĩ lẫn hành động. Không chỉ gặp nhau ở công ty, mình và team còn hẹn gặp ngoài công việc: tán dóc ở quán cà phê, tham gia đá bóng chung, tổ chức tiệc tại gia… Mình để ý đến cảm xúc của đồng đội nhiều hơn chứ không chăm chăm vào hiệu suất công việc như trước nữa.
CTO (Chief Technology Officer) là chiếc ngai vàng mà bất cứ ai theo con đường IT cũng từng một lần ao ước.
Dù số lượng việc làm CTO được đăng tuyển không nhiều và mức lương cho vị trí này cực kỳ hấp dẫn (có thể ở mức 10.000USD/tháng) nhưng đây vẫn là 1 trong 5 nghề khát nhân sự mỗi năm vì thiếu cả về “chất” lẫn “lượng”.
Đọc bài phỏng vấn của ITviec với anh Nguyễn Hoàng Việt – CTO của TicketBox để biết:
IT HelpDesk là người xử lý các sự cố liên quan đến máy tính, máy in hoặc hệ thống công nghệ… cho người dùng (end-user) và là người kết nối giữa doanh nghiệp với end-user.
Người làm IT HelpDesk có thể nhận được mức lương cao nhất khoảng 30 triệu/tháng mà không cần phải quá lo lắng về vấn đề bằng cấp. Đây là con đường đáng cân nhắc cho những bạn muốn chuyển hướng sang ngành IT nhưng lại không đủ kiên nhẫn với việc học lập trình.
Đọc bài phỏng vấn của ITviec với anh Vũ Anh Tuấn – người có hơn 13 năm kinh nghiệm làm IT HelpDesk để biết:
IT HelpDesk là gì? Công việc của IT HelpDesk?
Kỹ năng và tố chất cần thiết để trở thành IT HelpDesk?
ERP là viết tắt của Enterprise Resource Planning, nói đơn giản là một hệ thống quản lý doanh nghiệp.
Full Stack là nhóm công việc rộng bao gồm cả frontend, backend, server, data v.v.
IT Security là nghề không mới nhưng không phải ai cũng biết rõ công việc của những người làm trong lĩnh vực này. 
DevOps là một văn hóa làm việc đề cao sự hợp tác, kéo hai giai đoạn phát triển (development) và vận hành (operations) xích lại gần nhau hơn. DevOps cần học nhiều một số ngôn ngữ lập trình cần thiết cho DevOps như: Python, Ruby, Lua Scripting và cả một số tool tùy theo yêu cầu công việc cụ thể. 
Docker là một nền tảng ở tầng OS (operating system) phục vụ cho việc chạy ảo hóa các dịch vụ/ứng dụng một cách nhanh chóng. Thông qua những chia sẻ từ chính Senior DevOps Engineer trong ngành, bài viết sau đây cho giúp bạn hiểu hơn về Docker là gì.
“IoT sẽ phát triển thành một ngành công nghiệp trị giá hơn 3.000 tỉ USD trong năm 2026.” – Dự báo được đưa ra bởi tạp chí Business Insider, dựa trên khảo sát thường niên về Internet of Things, phỏng vấn với 35 công ty, tập đoàn lớn về công nghệ.
AI là gì? AI (Artifical Intelligence – Trí tuệ nhân tạo) là mô hình, thuật toán được ứng dụng rộng rãi trong công nghệ máy tính hiện nay. Một AI Engineer có thể có mức lương khởi điểm lên đến hàng ngàn USD mỗi tháng.
CTO (Chief Technology Officer) là chiếc ngai vàng mà bất cứ ai theo con đường IT cũng từng một lần ao ước. 
IT HelpDesk là người xử lý các sự cố liên quan đến máy tính, máy in hoặc hệ thống công nghệ… cho người dùng (end-user) và là người kết nối giữa doanh nghiệp với end-user.