People at Chợ Tốt #18 Người làm AI chưa bao giờ ngừng sự tò mò

Nếu từng tham gia một buổi workshop hay training nội bộ có anh Phát Nguyễn xuất hiện, FRUITie sẽ nhận ra một “pattern” khá quen thuộc: anh luôn đặt câu hỏi.

Cách anh đặt câu hỏi, đào sâu vấn đề, tìm lời giải đáp cho các hiện tượng xung quanh mình, gợi nên hình ảnh một người kỹ sư luôn nỗ lực phát triển, hướng đến phiên bản tốt hơn - một Fast Growth Ambassador chính hiệu. Và có lẽ chính tinh thần đó đã dẫn anh đi qua rất nhiều cột mốc khác nhau trong hành trình trở thành ML Expert tại Chợ Tốt ngày hôm nay.

Từ một sinh viên Cơ Điện Tử, đến hành trình du học sinh AI tại Đài Loan, rồi làm việc tại nhiều môi trường công nghệ lớn tại Việt Nam và bây giờ là Chợ Tốt. Mỗi chặng đường đều là một lần anh tự “level up” chính mình.

Nhưng điều thú vị là: anh Phát không nhìn AI như một thứ hào nhoáng, với anh AI đơn giản là công cụ giúp con người giải quyết vấn đề tốt hơn.

Từ chàng sinh viên Cơ Điện Tử đến niềm yêu thích với AI

Ít ai nghĩ rằng hành trình đến với AI/ML của anh Phát lại bắt đầu từ ngành Cơ Điện Tử thời sinh viên.

Anh kể hồi năm 4 đại học, trong một lần nghe thầy nói về neural network và các ứng dụng của nó, anh bắt đầu bị cuốn vào lĩnh vực này. “Lúc đó AI còn khá mới ở Việt Nam, nhưng mình thấy chủ đề này rất thú vị. Mình muốn hiểu thêm về nó nên quyết định học tiếp thạc sĩ”. Mang theo sự tò mò đó, anh chọn sang Đài Loan du học theo diện học bổng.

Nhắc về khoảng thời gian này, điều anh nhớ nhất không chỉ là kiến thức AI, mà là những kỹ năng đã thay đổi cách anh nhìn nhận vấn đề sau này. Sống xa nhà giúp anh học được sự tự lập và khả năng thích nghi với môi trường mới. Nhưng thứ ảnh hưởng mạnh nhất đến công việc sau này của anh là tư duy phản biện. “Giáo sư đào tạo cho mình tư duy phản biện với bất kỳ vấn đề nào. Nhờ vậy mà sau này mình ứng dụng tư duy đó vào công việc và học được rất nhiều thứ.”

Sau khi tốt nghiệp, thay vì tiếp tục ở lại nước ngoài, anh quyết định quay về Việt Nam. Lý do cũng rất đơn giản: “Mình muốn hiểu cách các công ty xây dựng những ứng dụng, dịch vụ phục vụ cho người dùng Việt”. Có lẽ cũng từ đó, hành trình “nâng cấp bản thân” của anh chính thức bắt đầu.

Mỗi môi trường là một lần “unlock” thêm kỹ năng mới

Điều thú vị khi nghe anh Phát kể về hành trình nghề nghiệp là mỗi cột mốc như một nấc thang giúp anh mở thêm một level kỹ năng mới:

• Nơi đầu tiên anh làm sau khi về Việt Nam là một công ty công nghệ tại Đà Nẵng. Ở đây, lần đầu tiên anh được đem những gì mình học áp dụng vào thực tế. “Đó là lúc mình hiểu cách một kỹ sư đưa hệ thống ra đời thực”.
• Môi trường tiếp theo là nơi anh được làm việc với những anh chị có open mindset. Anh được thử nhiều AI stack khác nhau, học cách xây dựng sản phẩm và tiếp cận công nghệ với góc nhìn rộng hơn.
• Rồi đến một nền tảng ví điện tử lớn. Đây là lần đầu tiên anh được xây dựng và triển khai dịch vụ cho một ứng dụng có hàng triệu người dùng.
• Có nơi lại là môi trường giúp anh trưởng thành về khả năng phối hợp liên phòng ban và xây dựng sản phẩm từ số 0.

Và hiện tại, Chợ Tốt là nơi giúp anh tiếp tục “unlock” thêm một phiên bản mới của chính mình. “Tại đây mình phát triển thêm rất nhiều, từ việc trực tiếp xây dựng Machine Learning model, thiết kế hệ thống, phân tích dữ liệu cho đến ứng dụng AI để xây dựng sản phẩm cho người dùng và tối ưu công việc hằng ngày. Từ lâu mình đã luôn thắc mắc sao LLM hoạt động và sao LLM được ứng dụng, đến nay mình được làm rồi nè.”

Một ngày của ML Expert ở Chợ Tốt có gì?

Nghe tới ML Expert, nhiều người sẽ hình dung đến những thứ gì đó rất “hack não”.

Anh Phát đã giới thiệu một định nghĩa rất đơn giản về nghề ML của mình: AI/ML là công cụ hỗ trợ con người đưa ra quyết định. Người làm AI/ML sẽ giống như dạy cho máy tính cách quan sát, học từ dữ liệu, rồi đưa ra gợi ý giúp con người quyết định nhanh và tốt hơn.

Khi kể về một ngày làm việc của mình, anh Phát cũng mô tả rất đời thường: “Đầu ngày là nạp ly cà phê sữa đã. Sau đó là list các công việc còn tồn trong sprint, sắp xếp thứ tự ưu tiên rồi giải quyết từng thứ một. Có lúc anh implement service, có lúc fix bug, có lúc review code, có lúc thảo luận giải pháp cùng đồng nghiệp, có lúc lại ngồi “vọc vạch data” rồi train model”. Nghe thì đơn giản, nhưng phía sau đó là một khối lượng lớn việc cần tư duy, thử nghiệm và liên tục cập nhật kiến thức. 

Bởi theo anh, cái khó nhất của nghề này là: “Không phải cái gì mình cũng biết”. AI thay đổi quá nhanh, kỹ thuật mới xuất hiện liên tục, cách vận hành hệ thống luôn có những thứ cần học thêm. Có những lúc model chạy chưa tốt, có lúc hệ thống chưa ổn định, có lúc mất rất nhiều thời gian mới tìm ra nguyên nhân của vấn đề.

Nhưng thay vì hoảng, anh chọn cách bình tĩnh đi từng bước. “Mình phải xem xét vấn đề, tìm hiểu từ code, cách vận hành hệ thống, các thiết lập,… Điều quan trọng là phải bình tĩnh và đi từng bước một. Đặc biệt, không ngại thử sai để tìm ra cách đúng, tốt và phù hợp cho mình tại thời điểm đó”.

Niềm vui lớn nhất: thấy thứ mình xây dựng thật sự giúp được người dùng

Trong cuộc trò chuyện, anh Phát hào hứng chia sẻ về niềm vui của nghề: Không phải vị trí công việc, không phải công nghệ mới, không phải những thuật ngữ AI nghe thật “cool”.

Mà là: “Mình thấy vui khi hệ thống mình làm nó chạy thật”.

Và vui hơn nữa là: “Cái mình làm giúp user nhiều hơn và user tin tưởng dùng feature mình xây dựng nhiều hơn”.

Đó cũng là khoảnh khắc thấy rõ nhất tinh thần User First trong cách anh làm việc. Với người làm product và engineering, nhiều khi cảm giác hạnh phúc nhất không nằm ở việc viết ra một đoạn code đẹp, mà là khi sản phẩm mình tạo ra thật sự tạo được giá trị cho người dùng.

Trong thời đại AI, điều quan trọng vẫn là khả năng học và chọn đúng thứ để học

Làm trong lĩnh vực AI giữa thời điểm công nghệ thay đổi từng ngày, anh Phát lại có góc nhìn khá thú vị: Anh không cố thử tất cả.

“Mình nghĩ không nên thử tất cả mà nên chọn ra một hướng để đi và nghiên cứu ứng dụng đúng cái mình đang cần.”

Theo anh, khi bắt đầu từ vấn đề và mục tiêu cụ thể, mình sẽ dễ dàng khoanh vùng được tài liệu và kiến thức cần tìm hiểu. Anh thường tham khảo từ các blog kinh nghiệm của Google, Anthropic hoặc tham gia các cộng đồng Discord để theo dõi cách mọi người ứng dụng AI vào thực tế.

Còn với chính công việc hằng ngày, AI hiện tại đã trở thành một cộng sự đúng nghĩa. “Mình dùng AI để summary repo code, hỗ trợ viết spec, plan, requirement, implement code và làm automation nữa. Nhờ vậy, mình có thể release feature nhanh hơn, giảm thời gian cho những công việc lặp lại để tập trung nhiều hơn vào việc review chất lượng code.”

Điều thú vị là càng làm việc với AI, anh càng tin rằng mindset mới là thứ quan trọng nhất: Mấu chốt để phát triển là phải có đam mê và chấp nhận cái mới. Bởi chỉ khi thật sự muốn làm điều gì đó tốt hơn, con người mới chủ động đi tìm hiểu, thử nghiệm và nâng cấp bản thân.

—

Đây là câu chuyện của anh Phát Nguyễn - ML Expert tại Chợ Tốt.

Ở anh có sự kết hợp khá đặc biệt giữa chuyên môn công nghệ, tinh thần học hỏi và sự tò mò đơn thuần với mọi thứ xung quanh.

Qua từng môi trường, từng hệ thống, từng dự án, anh đều chọn cách bước tiếp và nâng cấp bản thân thêm một chút. Có lẽ đó cũng là hình ảnh rất rõ của một Engineer trong thời đại AI hôm nay:

• Không ngừng học.
• Không ngại cái mới.
• Và luôn tìm cách dùng công nghệ để tạo ra giá trị thật cho con người.