Làm thế nào để trở thành GenAI Engineer: Chia sẻ từ Head of Solution Architect (AWS Việt Nam)

Anh Hưng, một kỹ sư, nhà lãnh đạo kỹ thuật và là người đã đồng hành cùng hơn 40.000 thành viên công nghệ tại Việt Nam và ASEAN trên hành trình Cloud và AI đầu tiên, sẽ giúp chúng ta “giải mã” con đường trở thành một Gen AI Engineer thế hệ mới.

Lắng nghe chia sẻ trực tiếp từ anh Hưng trong video dưới đây:

Cùng ITviec recap nội dung giá trị từ buổi phỏng vấn nhé!

Gen AI Engineer vs. AI Engineer: Khác biệt chính ở đâu?

Nếu AI Engineer truyền thống tập trung vào việc xây dựng, huấn luyện mô hình từ đầu và đòi hỏi kiến thức sâu về toán, thống kê, thì GenAI Engineer lại gần với vai trò của một Software Engineer / Developer có thêm chuyên môn về AI. Nhiệm vụ chính của họ là tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào ứng dụng hiện có để giải quyết bài toán kinh doanh cụ thể.

	AI Engineer	GenAI Engineer
Định nghĩa & Mục tiêu công việc chính	Tập trung vào phát triển và huấn luyện các mô hình Machine Learning ngay từ đầu. Các bạn có thể làm việc sâu và cần những kiến thức về toán, về thống kê, các thuật toán Machine Learning. Ngoài ra thì trong nhánh AI Engineer còn có các bạn thuộc Machine Learning Operation, đóng vai trò xây dựng các pipeline machine learning from end-to-end.	Cần các bạn tích hợp các tính năng của GenAI vào các ứng dụng hiện có để giải quyết bài toán cụ thể của doanh nghiệp.
Yêu cầu kỹ năng	Thường sẽ yêu cầu kỹ năng về toán Hiểu được các model machine learning Python, R, Big Data	Cần có kiến thức về các mô hình tạo sinh như GPT, Claude Có kỹ năng về prompt engineering, fine-tuning để tối ưu hóa các mô hình ngôn ngữ lớn đạt kết quả tốt hơn hoặc chạy với thời gian nhanh hơn, giảm chi phí. Cần kỹ năng về phát triển ứng dụng, tích hợp API để build ứng dụng GenAI giúp doanh nghiệp giải quyết một bài toán cụ thể.

Điều này có nghĩa là, một GenAI Engineer sẽ không cần biết quá sâu về cách thức hoạt động của model hay toán học phức tạp. Thay vào đó, họ cần:

• Kỹ năng Software Development vững chắc để xây dựng ứng dụng end-to-end.
• Hiểu biết về các công cụ phổ biến như Amazon Bedrock, LangChain, Hugging Face.
• Kiến thức về Cloud để triển khai ứng dụng nhanh chóng và hiệu quả.
• Kỹ năng về Prompt Engineering và Fine-tuning để tối ưu hiệu suất và chi phí của mô hình.

Những hiểu lầm phổ biến của các Software Engineer, Developer khi tiếp cận GenAI

Anh Hưng cũng chỉ ra 3 hiểu lầm phổ biến mà nhiều người đang mắc phải:

Hiểu lầm #1: Prompt Engineering rất đơn giản

Thực tế, đây là một kỹ năng phức tạp, đòi hỏi sự hiểu biết về các pattern và best practice để tạo ra kết quả nhất quán và có thể tái lập được (reproduce).

Hiểu lầm #2: Gen AI sẽ thay thế lập trình viên

Anh Hưng nhấn mạnh Gen AI không “thay thế” (replace) mà là “giảm thiểu” (reduce) công sức, giúp tăng năng suất lên đến 40-50%. Thực tế, những kỹ sư càng senior, càng hiểu sâu về code sẽ càng tận dụng GenAI hiệu quả hơn.

Hiểu lầm #3: Chỉ cần biết dùng API là đủ

Để xây dựng một ứng dụng GenAI ở cấp độ doanh nghiệp (production-ready), bạn cần hiểu sâu về hành vi, giới hạn của model, cách tối ưu chi phí, độ trễ (latency), và các vấn đề bảo mật.

Lộ trình trở thành GenAI Engineer dành cho các bạn Software Engineer/Developer

Đối với một Software Engineer hay Developer, con đường chuyển dịch sang GenAI Engineer khá rõ ràng:

• Nền tảng vững chắc: Nắm vững kiến thức cơ bản về lập trình, cấu trúc dữ liệu, thuật toán.
• Học kiến thức nền về GenAI: Tìm hiểu về LLMs, prompt engineering, vector database và các kiến trúc ứng dụng Gen AI phổ biến.
• Bắt tay vào làm: Đừng chờ đến khi “đủ giỏi” mới bắt đầu. Hãy xây dựng những sản phẩm MVP (Minimum Viable Product) giải quyết vấn đề của chính bạn, sau đó nâng cấp lên các bài toán phức tạp hơn cho doanh nghiệp. Chính những sản phẩm này sẽ là điểm khác biệt lớn trong CV của bạn.

AWS First Cloud Journey: Đồng hành cùng thế hệ lãnh đạo kỹ thuật tương lai

Anh Hưng cũng chia sẻ về First Cloud Journey, một chương trình do anh sáng lập từ năm 2020 trong cộng đồng AWS Study Group. Đây không chỉ là một khóa học, mà là một “gia đình” đồng hành lâu dài, với mục tiêu xây dựng thế hệ lãnh đạo kỹ thuật tương lai cho Việt Nam.

• Học đi đôi với hành: Học viên được học lý thuyết về cloud, sau đó lập nhóm để xây dựng 5 sản phẩm MVP giải quyết các bài toán thực tế.
• Phát triển toàn diện: Chương trình không chỉ tập trung vào kỹ thuật mà còn rèn luyện kỹ năng mềm, kỹ năng làm việc nhóm, và cả sự “lì đòn” trong môi trường cạnh tranh cao.
• Kết quả thực tế: Chỉ sau 6 tháng đến 1 năm học tập nghiêm túc, nhiều bạn đã có được những vị trí công việc hấp dẫn. Chương trình đã hỗ trợ khoảng 200 bạn được mentor và tuyển dụng bởi các lãnh đạo IT – hiện đang giữ vị trí giám đốc kỹ thuật tại các công ty đối tác hoặc khách hàng của AWS.

Lời kết: Đừng đợi “đủ giỏi” mới bắt đầu

Qua những chia sẻ tâm huyết của anh Nguyễn Gia Hưng, có thể thấy con đường trở thành GenAI Engineer không phải là một điều gì đó quá xa vời, đặc biệt đối với các Software Engineer hoặc Developer.

Lời khuyên quan trọng nhất mà chúng ta có thể ghi nhớ chính là: Đừng đợi đến khi cảm thấy “đủ giỏi” mới bắt đầu.

Thay vì hoang mang, lo lắng, hãy bắt tay vào xây dựng những sản phẩm đầu tiên, dù là nhỏ nhất, để giải quyết vấn đề của chính mình. Chính những sản phẩm đó, cùng với khả năng học hỏi không ngừng và tư duy hệ thống, sẽ tạo nên sự khác biệt lớn trong hồ sơ của bạn và là lợi thế cạnh tranh trong thời đại AI bùng nổ như hiện nay.

—————————————

Bạn đã sẵn sàng hành động cho hành trình trở thành GenAI Engineer? Dù bạn muốn ứng tuyển, tự học hay cần một người đồng hành, đây là những bước tiếp theo dành cho bạn:

• Tìm kiếm cơ hội việc làm: Ghé thăm ITviec.com để cập nhật công việc AI, Data và GenAI Engineer mới nhất từ các công ty hàng đầu. ➡️ Xem việc làm GenAI Engineer trên ITviec
• Tham gia chương trình thực chiến: Đăng ký tham gia First Cloud Journey để được hướng dẫn bài bản, xây dựng sản phẩm thực tế và kết nối với cộng đồng AI uy tín. Đợt tuyển sinh mới dự kiến bắt đầu vào giữa tháng 8. ➡️ Theo dõi thông tin tại AWS Study Group và First Cloud Journey

Trong buổi phỏng vấn độc quyền thuộc chuỗi video “AI, Data Expert Interview” được thực hiện bởi ITviec, anh Nguyễn Gia Hưng, Head of Solution Architect tại Amazon Web Service Việt Nam, đã mang đến những góc nhìn thực tế và sâu sắc về lộ trình, vai trò của GenAI Engineer.

Anh Hưng, một kỹ sư, nhà lãnh đạo kỹ thuật và là người đã đồng hành cùng hơn 40.000 thành viên công nghệ tại Việt Nam và ASEAN trên hành trình Cloud và AI đầu tiên, sẽ giúp chúng ta “giải mã” con đường trở thành một Gen AI Engineer thế hệ mới.

Lắng nghe chia sẻ trực tiếp từ anh Hưng trong video dưới đây:

Cùng ITviec recap nội dung giá trị từ buổi phỏng vấn nhé!

Gen AI Engineer vs. AI Engineer: Khác biệt chính ở đâu?

Nếu AI Engineer truyền thống tập trung vào việc xây dựng, huấn luyện mô hình từ đầu và đòi hỏi kiến thức sâu về toán, thống kê, thì GenAI Engineer lại gần với vai trò của một Software Engineer / Developer có thêm chuyên môn về AI. Nhiệm vụ chính của họ là tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào ứng dụng hiện có để giải quyết bài toán kinh doanh cụ thể.

	AI Engineer	GenAI Engineer
Định nghĩa & Mục tiêu công việc chính	Tập trung vào phát triển và huấn luyện các mô hình Machine Learning ngay từ đầu. Các bạn có thể làm việc sâu và cần những kiến thức về toán, về thống kê, các thuật toán Machine Learning. Ngoài ra thì trong nhánh AI Engineer còn có các bạn thuộc Machine Learning Operation, đóng vai trò xây dựng các pipeline machine learning from end-to-end.	Cần các bạn tích hợp các tính năng của GenAI vào các ứng dụng hiện có để giải quyết bài toán cụ thể của doanh nghiệp.
Yêu cầu kỹ năng	Thường sẽ yêu cầu kỹ năng về toán Hiểu được các model machine learning Python, R, Big Data	Cần có kiến thức về các mô hình tạo sinh như GPT, Claude Có kỹ năng về prompt engineering, fine-tuning để tối ưu hóa các mô hình ngôn ngữ lớn đạt kết quả tốt hơn hoặc chạy với thời gian nhanh hơn, giảm chi phí. Cần kỹ năng về phát triển ứng dụng, tích hợp API để build ứng dụng GenAI giúp doanh nghiệp giải quyết một bài toán cụ thể.

Điều này có nghĩa là, một GenAI Engineer sẽ không cần biết quá sâu về cách thức hoạt động của model hay toán học phức tạp. Thay vào đó, họ cần:

• Kỹ năng Software Development vững chắc để xây dựng ứng dụng end-to-end.
• Hiểu biết về các công cụ phổ biến như Amazon Bedrock, LangChain, Hugging Face.
• Kiến thức về Cloud để triển khai ứng dụng nhanh chóng và hiệu quả.
• Kỹ năng về Prompt Engineering và Fine-tuning để tối ưu hiệu suất và chi phí của mô hình.

Những hiểu lầm phổ biến của các Software Engineer, Developer khi tiếp cận GenAI

Anh Hưng cũng chỉ ra 3 hiểu lầm phổ biến mà nhiều người đang mắc phải:

Hiểu lầm #1: Prompt Engineering rất đơn giản

Thực tế, đây là một kỹ năng phức tạp, đòi hỏi sự hiểu biết về các pattern và best practice để tạo ra kết quả nhất quán và có thể tái lập được (reproduce).

Hiểu lầm #2: Gen AI sẽ thay thế lập trình viên

Anh Hưng nhấn mạnh Gen AI không “thay thế” (replace) mà là “giảm thiểu” (reduce) công sức, giúp tăng năng suất lên đến 40-50%. Thực tế, những kỹ sư càng senior, càng hiểu sâu về code sẽ càng tận dụng GenAI hiệu quả hơn.

Hiểu lầm #3: Chỉ cần biết dùng API là đủ

Để xây dựng một ứng dụng GenAI ở cấp độ doanh nghiệp (production-ready), bạn cần hiểu sâu về hành vi, giới hạn của model, cách tối ưu chi phí, độ trễ (latency), và các vấn đề bảo mật.

Lộ trình trở thành GenAI Engineer dành cho các bạn Software Engineer/Developer

Đối với một Software Engineer hay Developer, con đường chuyển dịch sang GenAI Engineer khá rõ ràng:

• Nền tảng vững chắc: Nắm vững kiến thức cơ bản về lập trình, cấu trúc dữ liệu, thuật toán.
• Học kiến thức nền về GenAI: Tìm hiểu về LLMs, prompt engineering, vector database và các kiến trúc ứng dụng Gen AI phổ biến.
• Bắt tay vào làm: Đừng chờ đến khi “đủ giỏi” mới bắt đầu. Hãy xây dựng những sản phẩm MVP (Minimum Viable Product) giải quyết vấn đề của chính bạn, sau đó nâng cấp lên các bài toán phức tạp hơn cho doanh nghiệp. Chính những sản phẩm này sẽ là điểm khác biệt lớn trong CV của bạn.

AWS First Cloud Journey: Đồng hành cùng thế hệ lãnh đạo kỹ thuật tương lai

Anh Hưng cũng chia sẻ về First Cloud Journey, một chương trình do anh sáng lập từ năm 2020 trong cộng đồng AWS Study Group. Đây không chỉ là một khóa học, mà là một “gia đình” đồng hành lâu dài, với mục tiêu xây dựng thế hệ lãnh đạo kỹ thuật tương lai cho Việt Nam.

• Học đi đôi với hành: Học viên được học lý thuyết về cloud, sau đó lập nhóm để xây dựng 5 sản phẩm MVP giải quyết các bài toán thực tế.
• Phát triển toàn diện: Chương trình không chỉ tập trung vào kỹ thuật mà còn rèn luyện kỹ năng mềm, kỹ năng làm việc nhóm, và cả sự “lì đòn” trong môi trường cạnh tranh cao.
• Kết quả thực tế: Chỉ sau 6 tháng đến 1 năm học tập nghiêm túc, nhiều bạn đã có được những vị trí công việc hấp dẫn. Chương trình đã hỗ trợ khoảng 200 bạn được mentor và tuyển dụng bởi các lãnh đạo IT – hiện đang giữ vị trí giám đốc kỹ thuật tại các công ty đối tác hoặc khách hàng của AWS.

Lời kết: Đừng đợi “đủ giỏi” mới bắt đầu

Qua những chia sẻ tâm huyết của anh Nguyễn Gia Hưng, có thể thấy con đường trở thành GenAI Engineer không phải là một điều gì đó quá xa vời, đặc biệt đối với các Software Engineer hoặc Developer.

Lời khuyên quan trọng nhất mà chúng ta có thể ghi nhớ chính là: Đừng đợi đến khi cảm thấy “đủ giỏi” mới bắt đầu.

Thay vì hoang mang, lo lắng, hãy bắt tay vào xây dựng những sản phẩm đầu tiên, dù là nhỏ nhất, để giải quyết vấn đề của chính mình. Chính những sản phẩm đó, cùng với khả năng học hỏi không ngừng và tư duy hệ thống, sẽ tạo nên sự khác biệt lớn trong hồ sơ của bạn và là lợi thế cạnh tranh trong thời đại AI bùng nổ như hiện nay.

—————————————

Bạn đã sẵn sàng hành động cho hành trình trở thành GenAI Engineer? Dù bạn muốn ứng tuyển, tự học hay cần một người đồng hành, đây là những bước tiếp theo dành cho bạn:

• Tìm kiếm cơ hội việc làm: Ghé thăm ITviec.com để cập nhật công việc AI, Data và GenAI Engineer mới nhất từ các công ty hàng đầu. ➡️ Xem việc làm GenAI Engineer trên ITviec
• Tham gia chương trình thực chiến: Đăng ký tham gia First Cloud Journey để được hướng dẫn bài bản, xây dựng sản phẩm thực tế và kết nối với cộng đồng AI uy tín. Đợt tuyển sinh mới dự kiến bắt đầu vào giữa tháng 8. ➡️ Theo dõi thông tin tại AWS Study Group và First Cloud Journey