- Một kỹ sư dữ liệu mới vào nghề đang làm tại một công ty nhỏ trong ngành dầu khí và khoan thăm dò
- Được thuê làm kỹ sư dữ liệu tự do 6 tháng trước, và nhờ chất lượng công việc được ghi nhận nên hiện đang giữ vai trò tech lead, phụ trách thiết kế, triển khai và tuyển dụng cho dự án
- Vì công ty không phải là công ty công nghệ nên có rất ít đồng nghiệp thiên về kỹ thuật, và hầu như không có tương tác với họ
- Hiện đang báo cáo trực tiếp cho giám đốc của công ty; đây là một người rất tuyệt vời với hơn 40 năm kinh nghiệm tại các công ty dầu khí và khoan thăm dò lớn trên thế giới
- Tuy nhiên, vì không học được nhiều điều mang tính kỹ thuật từ đồng nghiệp hay người đi trước nên đang cảm thấy FOMO rất mạnh
- Tự học các nguyên tắc thiết kế, nhờ ChatGPT review code và cố gắng học hết sức có thể, nhưng lo sợ rằng vì không có sự phản biện chéo nghiêm ngặt nên sẽ không tạo ra được phần mềm đạt tiêu chuẩn cao nhất của ngành
- Nếu ai từng ở vị trí tương tự, mong được chia sẻ lời khuyên
[Tóm tắt các câu trả lời được upvote cao]
- Tôi đang nói về phát triển phần mềm, nhưng các lĩnh vực khác có lẽ cũng tương tự
- > "Hãy đọc thật nhiều về công nghệ bạn đang sử dụng"
- Khi mới bắt đầu đi làm, tôi đã xây dựng thói quen đọc nội dung kỹ thuật mỗi ngày
- Dành 20-30 phút mỗi ngày để đọc các bài viết trên DZone về Java, thiết kế phần mềm, kiến trúc, OOP
- Sự lặp lại và thói quen là điều quan trọng
- Điều nên tập trung
- Cố gắng hiểu đầy đủ mọi nội dung
- Đừng bỏ qua phần nào chưa hiểu; hãy đào sâu vào nó
- Phân tích chủ đề của bài viết một cách phản biện
- Xác định tác giả đang muốn truyền tải điều gì
- Nghĩ rằng "Nếu là mình viết, mình sẽ làm thế nào?"
- Tự áp dụng những gì có vẻ hữu ích và suy nghĩ cách vượt qua các giới hạn của nó
- Thỉnh thoảng, ngoài bài viết, hãy đọc cả sách IT để học sâu hơn
- Chúng mang lại góc nhìn sâu sắc hơn về một công nghệ hay chủ đề cụ thể
- Tiến xa hơn nữa bằng cách so sánh và khám phá công nghệ
- Tìm hiểu cách các pattern OOP có thể được thay thế bằng các pattern FP
- Hiểu điểm giống và khác nhau giữa class trong OOP và closure trong FP
- So sánh sự khác biệt giữa các paradigm khác nhau để mở rộng góc nhìn kỹ thuật của bản thân
- Ngoài ra, việc củng cố năng lực thực chiến nền tảng cũng rất quan trọng
- Trở thành chuyên gia về những kỹ năng cốt lõi trong công việc như quản lý transaction
- Thành thạo các khái niệm và kỹ thuật thiết yếu được dùng thường xuyên trong thực tế
- Cốt lõi là đem lý thuyết đã học áp dụng vào thực tế
- Tôi cũng từng ở trong hoàn cảnh tương tự vào đầu sự nghiệp
- Hãy tích cực đóng góp cho các dự án mã nguồn mở nổi tiếng
- Nếu chọn dự án mà bạn đã dùng rồi thì có thể tận dụng sự quen thuộc đó
- Cố gắng gửi các PR (Pull Request) chất lượng cao
- Qua đó bạn có thể nhận được code review miễn phí từ những kỹ sư giỏi nhất thế giới
- Quá trình review mang lại cơ hội học tập khổng lồ, và code của bạn có thể được dùng ở hàng nghìn đến hàng triệu công ty
- Hoạt động mã nguồn mở là một cách tuyệt vời để tích lũy kinh nghiệm thực tế
- Xác định những lĩnh vực bạn cảm thấy còn yếu và tập trung học chúng
- Ví dụ: networking, DSA (Data Structures & Algorithms), v.v.
- Học chủ đề đó và luyện tập đến khi bạn không còn xem nó là điểm yếu nữa
- Nếu bạn có team, team lead hoặc manager có thể giao những công việc giúp bù đắp điểm yếu đó một cách tự nhiên
- Nếu phải tự học một cách độc lập, bạn cần nhận diện điểm yếu của mình và tự vượt qua chúng
- Luôn làm hết sức ở nơi làm việc
- Cố gắng hết mình với các nhiệm vụ được giao
- Đây là thái độ cơ bản mà ai cũng có thể làm, nhưng nếu duy trì liên tục thì sẽ trở thành thói quen dẫn tới thành công
- Nếu chủ động nỗ lực, bạn có thể tạo ra nền tảng dẫn tới thành công trong bất kỳ môi trường nào
- Những bài học quan trọng cho sự phát triển bền vững
- Học cách học hiệu quả
- Điều quan trọng là xây dựng năng lực học tập liên tục và hiệu quả
- Công nghệ thay đổi rất nhanh, và tùy theo thị trường cũng như sở thích, bạn thường phải khám phá nhiều domain khác nhau
- Điều này có hai mặt
- Phước lành: dù bắt đầu muộn, bạn vẫn có thể lọt vào nhóm phần trăm hàng đầu nhờ nỗ lực và trí tuệ
- Lời nguyền: kể cả khi đã có kinh nghiệm, bạn vẫn phải liên tục học công nghệ mới
- Xây dựng chiến lược học tập bền vững để thích ứng linh hoạt với thay đổi của thị trường
- Rèn luyện năng lực phi kỹ thuật
- Các năng lực phi kỹ thuật sẽ tạo ra hiệu ứng lãi kép theo thời gian (cả thói quen tốt lẫn xấu đều vậy)
- Tính kỷ luật, tư duy và diễn đạt rõ ràng, sự chuyên nghiệp, độ tin cậy, chăm sóc sức khỏe thể chất/tinh thần, trở thành người đáng tin cậy, growth mindset, khả năng thích nghi và thành công trong mơ hồ và bất định, v.v.
- Kỹ năng giao tiếp: kỹ năng cộng tác hiệu quả, đưa và nhận phản hồi, mentoring và coaching, làm việc với người ở nhiều cấp độ khác nhau (cấp trên, cấp dưới, đồng nghiệp, v.v.)
- Phát triển mental model, năng lực giải quyết vấn đề, và kỹ năng ra quyết định/trade-off mang tính chiến lược thông qua việc đọc nhiều
- Tự học những điều trên, đồng thời quan sát hành vi của người khác để rút ra bài học
- Đọc sách và trò chuyện với người lạ trên các diễn đàn (như ở đây) để nuôi dưỡng góc nhìn sâu sắc hơn
2 bình luận
Có thể bạn sẽ trở thành ếch ngồi đáy giếng, nhưng ít nhất bạn cũng có thể trở thành chuyên gia về cách làm việc ở công ty đó. Vì sẽ phải tự mình va chạm với mọi thứ và xây dựng lại toàn bộ hạ tầng từ con số 0...
Ý kiến Hacker News
Những dấu hiệu cảnh báo dành cho một kỹ sư dữ liệu mới vào nghề
Có thể học từ mọi người và việc tự học một cách độc lập là rất quan trọng
Chia sẻ trải nghiệm tích cực về vị trí hiện tại của mình
Cần cân nhắc những cơ hội có thể phát triển ở vị trí hiện tại
Vẫn có thể tự học một cách độc lập ngay cả khi không có mentor
Có thể tăng tốc việc học thông qua cộng đồng trực tuyến và blog
Kinh nghiệm đưa ra quyết định kỹ thuật và đánh giá kết quả của chúng là rất quan trọng
Việc chuyển đến một môi trường tốt hơn có thể là điều quan trọng