Job, career, công việc, thị trường lao động
by: Vietnam PhamPosted on:

Tình hình việc làm ngành Machine Learning / Data Science: Cơn sốt đã hạ nhiệt?

Số người xem bài viết (Post Views): 41

Bạn đang mong muốn trở thành một Data Scientist hay chuyên gia Machine Learning? Chắc hẳn bạn cũng đang lo lắng về tình hình việc làm trong ngành này, đúng không?

Theo Click Digital, thị trường việc làm ngành Machine Learning/Data Science đang có những thay đổi đáng chú ý. Vậy thực hư ra sao, liệu ngành này có còn hot như trước hay không? Hãy cùng Click Digital tìm hiểu và đưa ra những lời khuyên hữu ích cho bạn!

Sự thật về việc làm ngành ML/DS: Cơn sốt đã hạ nhiệt?

Bạn có thể thấy rằng, việc làm ngành Machine Learning/Data Science ở Úc và Việt Nam hiện nay đang có những khó khăn nhất định. Mọi người thường nhắc đến những công ty lớn như AWS, Atlassian hay TikTok như những “cánh cửa vàng” cho các bạn trẻ. Tuy nhiên, thực tế là những công ty này chủ yếu tuyển dụng nhân sự ở mức độ trung cấp đến cao cấp (mid-senior level).

Hầu hết các công ty vừa và nhỏ lại không tuyển dụng hoặc có tuyển thì yêu cầu khá cao, gần như không phù hợp với sinh viên mới ra trường. Điều này khiến nhiều bạn sinh viên mới tốt nghiệp gặp khó khăn trong việc tìm kiếm việc làm.

Liệu thực sự ngành này ít việc làm hay chỉ là bạn chưa tìm đúng chỗ?

Thực trạng việc làm ngành ML/DS: Cần tỉnh táo nhìn nhận!

Machine Learning
Machine Learning
  • Sự thật phũ phàng: Thị trường hiện nay đang cần những người có kinh nghiệm thực tế, có thể giải quyết vấn đề và mang lại giá trị cho doanh nghiệp.
  • Lý do khiến sinh viên mới ra trường khó kiếm việc:
    • Thiếu kinh nghiệm thực tế: Các công ty muốn tìm người có thể làm việc ngay, mang lại lợi nhuận, chứ không phải đào tạo lại từ đầu.
    • Yêu cầu cao: Công ty cần người giỏi, có thể giải quyết được những vấn đề phức tạp.
    • Sự cạnh tranh khốc liệt: Số lượng người học ngành này ngày càng tăng, dẫn đến cạnh tranh khốc liệt trên thị trường việc làm.

Có bạn sẽ thắc mắc là: Có nên học lên Thạc sĩ không?

Học lên thạc sĩ không phải là giải pháp tối ưu. Nhiều trường đại học xem việc đào tạo là một ngành kinh doanh, họ chỉ quan tâm đến việc kiếm tiền, không đảm bảo chất lượng giáo dục và khả năng tìm việc sau khi tốt nghiệp. Hơn nữa, học thạc sĩ không đồng nghĩa với việc bạn sẽ dễ dàng tìm được việc làm. Thực tế, ở Châu Âu, thị trường việc làm ML/DS cũng rất cạnh tranh, và để tìm được việc, bạn cần có bằng cấp cao hơn như thạc sĩ hoặc tiến sĩ cùng với kinh nghiệm thực tế.

Bảng so sánh ưu nhược điểm của việc học lên Thạc sĩ và tích lũy kinh nghiệm thực tế

Yếu tốHọc lên Thạc sĩTích lũy kinh nghiệm thực tế
Ưu điểm– Nâng cao kiến thức chuyên môn
– Mở rộng mạng lưới
– Tăng khả năng cạnh tranh		– Có kinh nghiệm thực tế
– Nắm bắt nhu cầu thị trường
– Nhanh chóng gia nhập ngành nghề
Nhược điểm– Chi phí cao
– Thời gian học dài
– Không đảm bảo tìm được việc làm
– Có thể không phù hợp với nhu cầu thị trường		– Thu nhập thấp
– Có thể gặp khó khăn trong việc tìm kiếm cơ hội
– Năng lực chuyên môn có thể bị hạn chế
Phù hợp với– Những người muốn nghiên cứu chuyên sâu
– Những người muốn theo đuổi con đường học thuật
– Những người có khả năng tài chính tốt		– Những người muốn nhanh chóng gia nhập ngành nghề
– Những người thích học hỏi và làm việc thực tế
– Những người có khả năng tự học và thích nghi nhanh

Hãy thay đổi chiến lược!

Thay vì học lên, bạn nên tập trung vào việc tích lũy kinh nghiệm thực tế để tăng giá trị bản thân, xin làm project thực tế (thậm chí không lương cũng được, thường sẽ học được nhiều kinh nghiệm thực tế hơn là việc học lên thạc sỹ).

Lời khuyên cho bạn: Cách thức để gia tăng khả năng tìm việc

  • Làm việc không lương: Hãy tìm kiếm cơ hội làm việc miễn phí tại các công ty, dù là những công việc nhỏ nhặt như gán nhãn dữ liệu, làm HTML/CSS, …
  • Học hỏi kiến thức thực tế: Hãy tập trung vào những kiến thức thực tế mà các công ty đang cần, chẳng hạn như kiến thức về React, Kafka, …
  • Xây dựng Portfolio: Hãy tạo ra một portfolio gồm những dự án thực tế, chứng minh kỹ năng của bạn. Điều này có thể bao gồm các dự án cá nhân, tham gia vào các cuộc thi lập trình, …
  • Tham gia các cộng đồng: Hãy tham gia vào các cộng đồng về Machine Learning/Data Science để học hỏi kinh nghiệm và kết nối với những người có kinh nghiệm.

Ngoài ra:

  • Hãy tìm hiểu kỹ về thị trường việc làm: Trước khi quyết định học ngành nào, hãy tìm hiểu kỹ về thị trường việc làm và những kỹ năng cần thiết.
  • Hãy chủ động: Hãy chủ động tìm kiếm cơ hội việc làm, tham gia các hội thảo, và kết nối với những người trong ngành.
  • Đừng nản lòng: Thị trường việc làm luôn có sự cạnh tranh, nhưng nếu bạn có đủ kiến thức, kỹ năng và sự kiên trì, bạn sẽ thành công.

Bạn có thể xem xét theo đuổi ngành nghề Data Engineer nếu gặp khó khăn trong việc tìm kiếm việc làm ngành ML/DS. Data Engineer là một ngành nghề liên quan đến ML/DS và có nhiều cơ hội việc làm hơn.

Để tìm được việc làm trong ngành ML/DS, bạn cần có những kỹ năng cơ bản về lập trình, kiến thức về Machine Learning, Deep Learning, và khả năng giải quyết vấn đề.

Bảng phân tích yếu tố ảnh hưởng đến việc tìm kiếm việc làm ngành ML/DS

Yếu tốẢnh hưởngGiải pháp
Kinh nghiệm thực tếCực kỳ quan trọng. Các công ty ưu tiên người có thể giải quyết vấn đề thực tế và tạo giá trị ngay.Làm việc không lương, tham gia dự án cá nhân, thực tập, volunteer,…
Kỹ năng chuyên mônCần nắm vững kiến thức về Machine Learning, Deep Learning, phân tích dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,…Học hỏi kiến thức qua các khóa học trực tuyến, sách, tham gia các cộng đồng, thực hành các dự án cá nhân,…
Kỹ năng lập trìnhCần thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong ngành ML/DS (Python, R, Java,…).Học lập trình, luyện tập code thường xuyên, tham gia các cuộc thi lập trình,…
PortfolioGiúp thể hiện kỹ năng và kinh nghiệm thực tế qua các dự án đã làm.Xây dựng portfolio với các dự án cá nhân, dự án thực tập, volunteer,…
Mạng lướiGiúp kết nối với những người trong ngành, tìm kiếm cơ hội việc làm và học hỏi kinh nghiệm.Tham gia các cộng đồng ML/DS, kết nối với người trong ngành qua các hội thảo, sự kiện,…
Sự cạnh tranhThị trường ML/DS rất cạnh tranh.Nâng cao kỹ năng, xây dựng portfolio ấn tượng, tạo dựng mạng lưới, chủ động tìm kiếm cơ hội,…
Thị trường việc làmNhu cầu tuyển dụng ML/DS đang thay đổi, các công ty lớn thường tuyển dụng nhân sự cấp cao.Tìm hiểu kỹ thị trường, nắm bắt nhu cầu tuyển dụng, chọn ngành nghề phù hợp,…
Khả năng thích nghiNgành ML/DS luôn thay đổi, cần khả năng học hỏi và thích nghi nhanh chóng.Luôn cập nhật kiến thức mới, theo dõi các xu hướng mới, tự học, …

Bảng so sánh ưu nhược điểm của việc theo đuổi ML/DS và Data Engineer

Yếu tốMachine Learning/Data ScienceData Engineer
Chuyên mônTập trung vào việc xây dựng và huấn luyện các mô hình ML/DL để giải quyết các vấn đề phức tạpXây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu, đảm bảo hiệu quả lưu trữ, xử lý và truy xuất dữ liệu
Kỹ năngPhân tích dữ liệu, xây dựng mô hình, huấn luyện mô hình, kiểm tra và đánh giá mô hình, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khoa học máy tínhLập trình, quản lý cơ sở dữ liệu, kiến trúc dữ liệu, thiết kế hệ thống, xử lý dữ liệu lớn, khoa học máy tính
Cơ hội việc làmCạnh tranh cao, chủ yếu ở các công ty lớn, đòi hỏi kinh nghiệm và kỹ năng caoCơ hội việc làm đa dạng hơn, cả ở các công ty lớn và nhỏ, có thể theo đuổi nhiều hướng phát triển khác nhau
Mức lươngThường cao hơn so với Data EngineerThường thấp hơn so với ML/DS, nhưng vẫn có mức lương hấp dẫn
Thách thứcCần cập nhật kiến thức liên tục, sử dụng các công nghệ mới, giải quyết các vấn đề phức tạpQuản lý lượng dữ liệu lớn, bảo mật dữ liệu, xây dựng hệ thống hiệu quả, cập nhật công nghệ mới

Nhận xét

Ngành Machine Learning và Data Science đang là một lĩnh vực đầy tiềm năng với mức lương hấp dẫn và cơ hội phát triển nghề nghiệp rộng mở. Tuy nhiên, việc tìm kiếm việc làm trong ngành này không hề dễ dàng, đặc biệt với những người mới ra trường. Cạnh tranh khốc liệt, yêu cầu kinh nghiệm thực tế cao và sự thay đổi nhanh chóng của thị trường khiến nhiều bạn trẻ gặp khó khăn. Chìa khóa để thành công trong ngành này chính là việc không ngừng học hỏi, trau dồi kỹ năng, xây dựng portfolio ấn tượng, tạo dựng mạng lưới và chủ động tìm kiếm cơ hội. Hãy nhớ rằng, sự kiên trì, sự nỗ lực và sự thích nghi là những yếu tố quan trọng giúp bạn thành công trong hành trình chinh phục ngành Machine Learning và Data Science.

Kết luận: Chìa khóa thành công trong ngành ML/DS

  • Tập trung vào việc học hỏi và trau dồi kỹ năng thực tế: Hãy làm những dự án cá nhân, tham gia vào các cuộc thi, … để nâng cao kỹ năng của mình.
  • Xây dựng mạng lưới: Hãy kết nối với những người trong ngành để học hỏi kinh nghiệm và tìm kiếm cơ hội việc làm.
  • Luôn cập nhật kiến thức: Ngành Machine Learning/Data Science đang phát triển rất nhanh, bạn cần phải luôn cập nhật kiến thức mới để theo kịp xu hướng.
  • Biết cách thể hiện bản thân: Hãy học cách viết CV, tham gia phỏng vấn hiệu quả và thể hiện kỹ năng của bạn một cách chuyên nghiệp.

Hãy nhớ rằng, thành công trong ngành Machine Learning và Data Science là một hành trình dài. Không có con đường tắt nào cho sự thành công!

Lưu ý: Bài viết này dựa trên những ý kiến và kinh nghiệm cá nhân. Mọi người có thể có những quan điểm khác nhau.

[++++]

Related posts:

Machine LearningNhững công cụ và kỹ thuật cần biết để bắt đầu học machine learning Dịch vụ Quảng cáo Ngành AI, marketing cho sản phẩm machine learningDịch vụ Quảng cáo Ngành AI, Công ty Marketing sản phẩm Machine Learning OpenAI, ChatGPTOpenAI đã sử dụng 1 triệu giờ video YouTube để đào tạo mô hình AI cho ChatGPT. Google lên tiếng nói gì về việc làm này? Những Crypto Trend / Narrative đáng chú ýBáo cáo tình hình các crypto narrative năm 2024 (và quý 4/2024): Cơn sốt nào đã và đang khuấy động thị trường? AI LearningĐiểm yếu, hậu quả khi AI tự học từ dữ liệu do chính nó tạo ra: Sự vô nghĩa, sụp đổ đến từ vòng lặp tử thần của LLM và mô hình tạo sinh ChatPwCChatPwC là gì? Trợ lý AI riêng cho ngành kiểm toán của PwC Make money, richTổng hợp cách kiếm tiền với ngành Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) / LLM Make money, richNgành Web3 bùng nổ: Thu nhập cao hơn 128% so với ngành tài chính truyền thống, 92% làm việc từ xa và nhiều người nhận lương bằng tiền điện tử In-Context Learning (ICL) trong LLM: Học trong ngữ cảnh cho Mô hình ngôn ngữ lớnIn-Context Learning (ICL) trong LLM: Học trong ngữ cảnh cho Mô hình ngôn ngữ lớn Công dụng của Blockchain trong ngành Khoa họcCông dụng của Blockchain trong ngành Khoa học (Decentralized Science – DeSci) Vitalik Buterin, co-founder Ethereum ETHVitalik Buterin: Tại sao mọi người lại nhiệt tình với tiền Meme đến vậy? Các khía cạnh tốt và xấu của tiền meme là gì? NVIDIA ra mắt Blackswell GPUNVIDIA thông báo ra mắt Blackwell GPU để trao quyền cho máy tính thế hệ tiếp theo chạy AI trên các mô hình LLM Image to Code, Screenshot-to-CodeTính năng Screenshot-to-Code của OpenAI ChatGPT: Chuyển ảnh chụp màn hình thành đoạn mã code Death, cái chết, ngưng hoạt độngSốc: AI dự đoán thời điểm chết của 1 người. Đan Mạch ra mắt Máy tính tử vong, với mô hình AI life2vec Zero-knowledge Machine Learning5 ứng dụng của Zero-knowledge Proof vào Machine Learning Decentralized Artificial Intelligence (DAI): Giải pháp Minh bạch Dữ liệu AIDecentralized Artificial Intelligence (DAI): Giải pháp Minh bạch Dữ liệu AI; Kết hợp Blockchain và Machine Learning Ethereum Spot ETFNhân viên SEC và các nhà phát hành Ethereum ETF thảo luận về tệp S-1, vẫn còn nhiều việc phải làm Elon MuskElon Musk nói AI có xác suất 20% tiêu diệt loài người, chuyên gia khác nhận định 100% rủi ro, vì AI quá thông minh, hơn hẳn con người Elon MuskElon Musk dự đoán AI sẽ vượt qua trí tuệ con người vào năm tới AI LearningAI đang học cách lừa dối con người FutureNgôn ngữ học liệu còn quan trọng trong thời đại Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)? 6 Vai trò của ngôn ngữ học trong NLP công việc marketing online là làm gìCông việc marketing online là làm gì? kiếm tiền tại nhà7 Cách Làm Việc Kiếm Tiền Thu Nhập Tại Nhà Mùa Dịch Corona / Covid 19 Quantization, Quanta hóa1.58 bit Quanta hóa – Làm cho Quanta hóa cực đoan trở nên dễ dàng OKX dẫn đầu thị trường NFT, vượt Blur và Open Sea nhờ cơn sốt Bitcoin OrdinalsOKX dẫn đầu thị trường NFT, vượt Blur và Open Sea nhờ cơn sốt Bitcoin Ordinals Wenwencoin ($WEN)Solana lập kỷ lục nhờ cơn sốt Airdrop $WEN 🔥 Solana (SOL)Volume giao dịch Solana đạt mức cao nhất 2 năm trong cơn sốt memecoin MemecoinGiữa cơn sốt Meme coin, dự án nào trên Solana đáng quan tâm? MemecoinVốn hóa Meme coin vượt $70 tỷ. Cơn sốt meme trend chưa dừng lại BlindboxKết hợp Blindbox và Blockchain NFT: Bí mật tạo nên cơn sốt mới!

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *