Kỹ sư AI là gì? Công việc hằng ngày của một kỹ sư AI

Cuộc đua ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) của các doanh nghiệp, tổ chức đang ngày càng mạnh mẽ đòi hỏi nguồn lực kỹ sư AI cực lớn. Các kỹ sư AI sẽ đảm nhiệm vai trò phát triển phần mềm tích hợp AI để giải quyết các vấn đề thực tế - một công việc đòi hỏi tư duy và chuyên môn công nghệ cực kỳ cao.

Trong bài viết này, hãy cùng Trainocate Vietnam tìm hiểu về AI Engineer là gì, công việc hằng ngày của kỹ sư AI và cơ hội phát triển nghề nghiệp khi trở thành AI Engineer.

1. Kỹ sư AI là gì?

Công việc hằng ngày của kỹ sư AI thường xoay quanh ba mảng chính: làm việc với mô hình - làm việc với dữ liệu  - làm việc với hệ thống sản phẩm. Tùy từng dự án, tỷ lệ công việc có thể thay đổi, nhưng nhịp làm việc chung khá giống nhau trong đa số công ty.

Làm việc với mô hình AI để tạo ra tính năng thực tế

Mỗi ngày, kỹ sư AI thường phải thử nghiệm các mô hình khác nhau để đánh giá xem mô hình nào phù hợp nhất cho bài toán của doanh nghiệp, chẳng hạn như chatbot, phân loại dữ liệu, nhận diện hình ảnh hoặc tự động hóa nội dung. Họ điều chỉnh tham số, tinh chỉnh (fine-tune) mô hình hoặc xây dựng pipeline RAG để cải thiện chất lượng trả lời.

Nhiệm vụ này thường lặp lại hàng ngày vì mô hình luôn cần thử nghiệm liên tục để so sánh: mô hình A nhanh hơn, mô hình B chính xác hơn, mô hình C rẻ hơn… Kỹ sư AI phải tìm được điểm cân bằng tối ưu.

Xây dựng và chạy thử nghiệm (experiment) hàng ngày

Một phần quan trọng của công việc là chạy test. Kỹ sư AI tạo bộ dữ liệu mẫu, thử nhiều cấu hình mô hình khác nhau và ghi lại kết quả. Họ phân tích độ chính xác, lỗi mô hình và đưa ra điều chỉnh. Công việc thử nghiệm diễn ra liên tục, bởi mỗi thay đổi nhỏ đều có thể làm chất lượng AI tốt hơn hoặc tệ đi.

Xử lý và chuẩn hoá dữ liệu

Hằng ngày, kỹ sư AI xử lý rất nhiều dữ liệu: văn bản, hình ảnh, log, phản hồi người dùng. Họ dọn dẹp dữ liệu, gỡ lỗi dữ liệu sai, chuẩn hóa định dạng, tách nhãn, lọc trùng… Vì mô hình AI phụ thuộc mạnh vào dữ liệu, nên phần lớn thời gian là dành cho việc “nuôi” dữ liệu để đảm bảo đầu ra của mô hình tốt và ổn định.

Tích hợp mô hình vào hệ thống phần mềm

Ngoài thử nghiệm, kỹ sư AI còn phải đưa mô hình vào hệ thống thật. Họ viết API, kết nối mô hình với backend, thiết lập hạ tầng server hoặc GPU, và tối ưu tốc độ phản hồi để người dùng cuối có trải nghiệm mượt mà. Việc tích hợp đòi hỏi kiến thức phần mềm và hiểu mô hình để đảm bảo AI chạy ổn định. Không phải công ty nào cũng có ML Engineer tách biệt, nên kỹ sư AI thường kiêm luôn phần triển khai.

Giám sát mô hình đang chạy trong sản phẩm

Khi mô hình đã đi vào vận hành, kỹ sư AI cần theo dõi log, theo dõi hiệu suất và xử lý lỗi. Nếu AI trả kết quả sai, bị chậm, hoặc chi phí tăng bất thường, họ phải nhanh chóng điều chỉnh. Nhiều doanh nghiệp có dashboard nội bộ để kỹ sư AI giám sát, đánh giá tình trạng sử dụng và độ chính xác của mô hình theo thời gian.

Họp với team sản phẩm và trao đổi yêu cầu mới

Kỹ sư AI thường xuyên tham gia họp với Product Manager, đội backend hoặc các phòng ban nghiệp vụ để hiểu nhu cầu mới, giải thích cách AI hoạt động, hoặc đề xuất giải pháp tối ưu chi phí. Những cuộc họp này giúp AI phát triển đúng hướng và phù hợp với quy trình của doanh nghiệp.

Viết tài liệu, báo cáo và đánh giá mô hình

Việc ghi lại quy trình là cần thiết để đảm bảo tính khả năng tái tạo (reproducibility), giúp các thành viên khác trong nhóm và những người kế nhiệm dễ dàng duy trì và phát triển tiếp.

Cập nhật công nghệ mới mỗi ngày

Vì AI thay đổi liên tục, kỹ sư AI thường dành một phần thời gian để đọc tài liệu mới, cập nhật mô hình mới, tham khảo cách giải quyết mới. Thị trường AI biến đổi theo tuần, nên việc học là một phần bắt buộc của công việc hàng ngày.

3. Những kỹ năng cần thiết để trở thành AI Engineer

Kỹ sư AI là một công việc đòi hỏi nhiều thứ hơn chuyên môn kỹ thuật. Bạn phải có kỹ năng giao tiếp, khai thác vấn đề, xây dựng sản phẩm và chuyển hóa thành giải pháp thực tế - vì vậy bạn cần phải kết hợp tốt giữa chuyên môn và kỹ năng mềm để phối hợp với team và triển khai dự án hiệu quả.

Kỹ năng chuyên môn

• Toán học và thống kê: Đại số tuyến tính, xác suất, thống kê, giải tích.

• Lập trình và xử lý dữ liệu: Python, SQL, Pandas, NumPy, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.

• Kiến thức AI và ML: Machine Learning, Deep Learning, NLP, Computer Vision, fine-tuning mô hình.

• Thành thạo các công cụ và thư viện AI: TensorFlow, PyTorch, Keras, Hugging Face Transformers, Docker, cloud (AWS, GCP, Azure).

• Hiểu biết về hệ thống và phần mềm: Backend, database, API, giám sát mô hình, version control.

Kỹ năng mềm

• Tư duy phân tích và giải quyết vấn đề: Phân tích dữ liệu, đánh giá và tối ưu mô hình.

• Kỹ năng giao tiếp và phối hợp: Trao đổi với team đa ngành, giải thích kết quả AI cho người không chuyên.

• Tư duy sáng tạo và học hỏi liên tục: Cập nhật công nghệ mới, thử nghiệm mô hình, tìm giải pháp AI cho vấn đề thực tế.

• Quản lý dự án và thời gian: Lập kế hoạch triển khai mô hình, phân bổ tài nguyên, tối ưu tiến trình thử nghiệm.

4. Mức lương và cơ hội phát triển của kỹ sư AI

Nghề kỹ sư AI (AI Engineer) tại Việt Nam thuộc nhóm công việc có mức lương cao nhất trong ngành IT, nhờ vào nhu cầu lớn và tốc độ phát triển mạnh mẽ của AI trong nhiều lĩnh vực. Mức lương dao động tùy vào kinh nghiệm, vị trí công việc và quy mô công ty, nhưng nhìn chung luôn cao hơn lập trình viên truyền thống.

Mức lương tham khảo tại Việt Nam (theo Vietnamworks và VNExpress)

• Junior AI Engineer (0–2 năm kinh nghiệm): 10–20 triệu VND/tháng

• Mid-level AI Engineer (2–5 năm kinh nghiệm): 20–38 triệu VND/tháng

• Senior AI Engineer (5–8 năm kinh nghiệm): 25–40 triệu VND/tháng

• Manager / AI Lead: 30–45 triệu VND/tháng

• Senior/Lead làm cho công ty lớn hoặc remote quốc tế: 85–125 triệu VND/tháng

Cơ hội phát triển nghề nghiệp

• Nhu cầu tuyển dụng cao: Doanh nghiệp từ fintech, ngân hàng, thương mại điện tử đến y tế đều đang ứng dụng AI, tạo ra lượng lớn cơ hội việc làm.

• Lộ trình thăng tiến rõ ràng: Junior → Mid → Senior → Lead/Architect → Head of AI, với thu nhập và quyền ảnh hưởng ngày càng cao.

• Cơ hội đa dạng: Làm trong công ty công nghệ lớn, startup AI, doanh nghiệp truyền thống hoặc remote quốc tế; có thể phát triển chuyên môn sâu về NLP, Computer Vision, Large Language Models.

• Giá trị nghề nghiệp lâu dài: AI vẫn đang mở rộng, kỹ sư AI luôn là vị trí chiến lược và được săn đón trong nhiều năm tới.

Kết luận

Nhìn chung, nhu cầu tuyển dụng kỹ sư AI tại Việt Nam đang tăng mạnh, kéo theo cơn khát nhân lực AI chất lượng cao. Mức lương hấp dẫn, sự cạnh tranh gay gắt và áp lực từ các công ty muốn “AI hóa” sản phẩm khiến vị trí AI Engineer trở thành một trong những vai trò chiến lược trong thị trường công nghệ Việt Nam hiện nay.

Tham khảo thêm: Các khóa đào tạo AI tại Trainocate Vietnam