Bằng khoa học máy tính vẫn chưa chết
(spectrum.ieee.org)- Tỷ lệ thất nghiệp gần đây của sinh viên tốt nghiệp CS tại Mỹ là 6,1%, khá cao, nhưng nếu đánh giá cùng với thất nghiệp/thiếu việc làm/thu nhập giai đoạn đầu sự nghiệp thì khoa học máy tính và kỹ thuật máy tính vẫn thuộc nhóm ngành có kết quả tốt trên thị trường lao động
- Vấn đề nằm ở pipeline tuyển dụng cho người mới hơn là ở tấm bằng: từ cuối năm 2023 đến cuối năm 2024, số tin tuyển dụng kỹ sư phần mềm mới ra trường tăng khoảng 47%, nhưng số tuyển dụng thực tế lại giảm khoảng 73%, đồng thời các tin tuyển dụng ma không có ý định tuyển thật cũng lan rộng
- Để có công việc đầu tiên, thay vì nộp đơn ngẫu nhiên, cách hiệu quả hơn là tận dụng mối quan hệ thực tế và sự giới thiệu, đồng thời tích lũy kinh nghiệm có thể kiểm chứng tại các startup chấp nhận mức rủi ro tương tự người mới
- Không phải dự án đồ chơi, mà cần tự tạo ra kinh nghiệm bằng sản phẩm đã triển khai có người dùng thực, đóng góp mã nguồn mở, hoặc công việc giải quyết vấn đề cho doanh nghiệp nhỏ, và phải có khả năng giải thích rõ các quyết định kỹ thuật cùng lý do đằng sau
- Việc dùng Cursor hay Copilot đã trở thành năng lực cơ bản; các kỹ sư hiểu cách hệ thống AI vận hành và được triển khai như chia nhỏ tài liệu/embedding/cơ sở dữ liệu vector/RAG/hệ thống đa tác tử có thể tạo khác biệt
Chỉ nhìn thống kê thì tình hình của người học CS có vẻ xấu đi
- Theo thống kê của Ngân hàng Dự trữ Liên bang New York, tỷ lệ thất nghiệp gần đây của sinh viên tốt nghiệp tại Mỹ là 6,1% với CS và 7,5% với kỹ thuật máy tính
- So với 3,2% của ngành triết học và 3,0% của ngành lịch sử nghệ thuật, các con số của CS và kỹ thuật máy tính có vẻ cao hơn
- Tuy nhiên, ở một số ngành có tỷ lệ thất nghiệp thấp, con số này có thể thấp vì công việc đó không cần bằng đại học hoặc vì người học chấp nhận việc làm không liên quan đến chuyên ngành
Nếu tính cả thiếu việc làm thì cách đánh giá sẽ khác
- Nếu tính thêm thiếu việc làm — tức làm những công việc không cần bằng đại học — thì người học khối kỹ thuật có tỷ lệ dưới 20%, thấp hơn mức trung bình 42% của toàn bộ sinh viên tốt nghiệp gần đây
- Nếu đánh giá đồng thời tỷ lệ thất nghiệp/thiếu việc làm/thu nhập đầu sự nghiệp, CS và kỹ thuật máy tính vẫn thuộc nhóm có hiệu quả tổng thể tốt trên thị trường lao động
- Vấn đề không hẳn là bản thân tấm bằng đã mất giá trị, mà là con đường để sinh viên tốt nghiệp bước vào công việc đầu tiên đã yếu đi
Tin tuyển dụng cho người mới và tuyển dụng thực tế đang tách rời nhau
- Từ cuối năm 2023 đến cuối năm 2024, số tin tuyển dụng được gắn nhãn
entry-level software engineerđã tăng khoảng 47% - Trong cùng giai đoạn, số tuyển dụng người mới thực tế lại giảm khoảng 73%
- Các tin tuyển dụng ma (ghost jobs) được đăng để công ty trông như đang tăng trưởng cũng gia tăng, khiến số lượng tin đăng không còn phản ánh đúng cơ hội thực tế
- Việc tìm được cánh cửa chính thức để vào vị trí người mới đã khó hơn, nhưng không có nghĩa là cơ hội gia nhập đã biến mất
Thay vì chỉ nộp đơn công khai, cần mở rộng mạng lưới quan hệ thực tế
- Khoảng 26% lời mời làm việc đến từ giới thiệu, nên một lời giới thiệu ấm có thể tác động mạnh hơn nhiều so với việc nộp hàng trăm đơn qua các cổng tuyển dụng
- Cần nhìn lại mạng lưới quan hệ thực tế như bạn học, giáo sư, người quen từ kỳ thực tập trước, họ hàng... và tìm người đang làm ở công ty có tuyển hoặc biết người có quyền ra quyết định
- Mục tiêu không chỉ là được ghi tên người giới thiệu, mà là kết nối với người thực sự tham gia vào quyết định tuyển dụng
Tận dụng sự đối xứng về rủi ro giữa người mới và startup
- Một kỹ sư mới chưa có kinh nghiệm là một quyết định tuyển dụng nhiều rủi ro với công ty; ngược lại, startup cũng mang rủi ro như đãi ngộ có thể thấp, khả năng tồn tại không chắc chắn và kỳ vọng hiệu suất cao
- Vì hai bên cùng chấp nhận mức rủi ro tương tự, giữa người mới và startup có thể hình thành lợi ích chung
- Ở startup, bạn có thể học rất nhanh và trải nghiệm phạm vi công việc rộng; kinh nghiệm đó sau này có thể chuyển hóa thành kinh nghiệm thực tế mà các công ty lớn yêu cầu
- Công việc đầu tiên không nên được xem là đích đến cuối cùng lâu dài, mà là giai đoạn để chứng minh năng lực và học hỏi
Đừng chờ được tuyển, hãy tự tạo ra kinh nghiệm
- Doanh nghiệp muốn ứng viên đã có kinh nghiệm, nhưng lại không cho người mới cơ hội để có kinh nghiệm đó — đây là một nghịch lý
- Để thoát khỏi vòng lặp này, cần tạo ra sản phẩm được dùng trong thực tế như dự án đã triển khai, đóng góp mã nguồn mở, hoặc phần mềm giải quyết vấn đề thật cho doanh nghiệp nhỏ hay gia đình
- Người tuyển dụng thường hoài nghi với các dự án chỉ để luyện tập, nên bạn cần có khả năng giải thích vì sao mình đưa ra các quyết định về thiết kế và triển khai trong một ứng dụng giải quyết vấn đề thật
Đừng chỉ dùng công cụ AI, hãy học AI engineering
- Khả năng dùng các công cụ như Cursor hay Copilot đã trở thành kỳ vọng cơ bản, và chỉ riêng điều đó thì khó tạo khác biệt giữa các ứng viên
- Ngay cả trong giới kỹ sư senior đang làm thực tế cũng có nhiều người chưa từng tự xây dựng pipeline RAG hay hệ thống đa tác tử
- Những năng lực thực tế cần có để tạo khác biệt gồm:
- Cách chia tài liệu thành các đơn vị phù hợp
- Cách tạo embedding
- Cách lưu trữ và truy xuất trong cơ sở dữ liệu vector
- Cách kết nối kết quả truy xuất với ứng dụng đang vận hành thực tế
- Trong năm 2025, số tin tuyển dụng liên quan đến AI và khoa học dữ liệu đã tăng 163%, và đang thiếu những kỹ sư không chỉ biết viết prompt mà còn hiểu cả cách hệ thống vận hành bên trong
Tập trung vào năng lực bền vững thay vì thị trường khó đoán
- Gần như không ai dự đoán chính xác được làn sóng tuyển dụng bùng nổ năm 2021 và đợt điều chỉnh sau đó, nên rất khó tối ưu hóa sự nghiệp bằng cách dự đoán chu kỳ tuyển dụng tiếp theo
- Thay vì bám vào tình hình thị trường, cần xây dựng năng lực kỹ thuật bền vững để hiểu rõ hệ thống và suy luận mạch lạc
- Công việc đầu tiên không quyết định toàn bộ sự nghiệp, và vị trí bạn bắt đầu không nhất thiết là nơi bạn sẽ đến cuối cùng
3 bình luận
Bài viết nên đọc cùng
Chẳng phải 5 giai đoạn của cái chết gì đâu, nhưng gom lại thế này thì đúng là hài không chịu được.
Điều này hơi buồn cười... Hồi thì nói lập trình là tương lai rồi mở các trung tâm dạy lập trình, đến giờ (sau COVID) lại nói AI đã xuất hiện và cứ chao đảo, nên tôi từng nghĩ đúng là họ chẳng nhìn xa được. Như có thể thấy qua bài viết, có vẻ đây cũng không phải tình hình riêng của Hàn Quốc.
Chỉ riêng lĩnh vực IT mà tôi biết đã như vậy, nên tôi cũng tò mò không biết các lĩnh vực khác có đang lúng túng kiểu này không...
Có thể thấy những thay đổi mà AI đang mang lại cho xã hội cũng khá mang tính đột biến.