# Lộ trình nhanh nhất để thành AI engineer năm 2026

[Jean Lee](https://homus.dev/speakers/jean-lee) · [Jean Lee](https://homus.dev/orgs/jean-lee)

> Một cựu engineering manager ở Meta vạch lộ trình thành AI engineer: học nền tảng, build sớm, tự làm project, vượt vòng lọc hồ sơ, dùng AI đúng cách.

Topics: Workflow, Coding Agents

Canonical: https://homus.dev/talks/how-id-become-an-ai-engineer-in-2026-from-an-ex-meta-engineer

## 1. Thứ thật sự giúp bạn được tuyển, không phải thêm khoá học

Jean Lee mở đầu bằng một khẳng định: nếu bạn đang cố trở thành AI engineer và có được việc làm trong năm 2026 (video đăng ngày 23/09/2026), bạn không cần bỏ ra nhiều năm để hoàn thành mọi khoá học, gom bằng cấp và chứng chỉ, rồi build vô tận các project. Thứ bạn cần là biết điều gì thực sự giúp bạn được tuyển.

![Jean Lee nói trước camera, dòng chữ AI Engineering ở cuối khung hình](https://homus.dev/photos/6gOvvOXaARA-0003.jpg)

Jean Lee trong phòng làm việc ở đầu video, với dòng chữ "AI Engineering" chạy ở cuối khung hình.

Theo chị, có quá nhiều người vẫn đang chơi "trò chơi cũ". Họ nghĩ rằng chỉ cần học đúng lớp, đạt điểm tốt và build vài project AI cơ bản thì tự động sẽ có việc. Chị nói thẳng: tuyển dụng không còn vận hành như vậy nữa.

![Hình minh hoạ kiểu trò chơi: nhân vật có 3551 điểm nhưng 0 job offer, phía trước là đồng xu 4.0 GPA](https://homus.dev/photos/6gOvvOXaARA-0007.jpg)

Hình minh hoạ kiểu video game: nhân vật đã gom được 3.551 điểm và đang chạy tới một đồng xu "4.0 GPA", nhưng ô "Job offers" vẫn là 0.

Chị tự giới thiệu: chị tên là Jean Lee, đã làm trong ngành tech hơn 20 năm, từ một kỹ sư thời đầu ở WhatsApp cho tới quản lý và tuyển người cho các team engineering ở Meta (phần mô tả video ghi chị là kỹ sư thứ 19 của WhatsApp). Vì đã ngồi ở phía bên kia bàn tuyển dụng, chị đã thấy chính xác vì sao những kỹ sư giỏi vẫn bị từ chối. Và chị nhấn mạnh: việc bạn thấy mình bế tắc không phải là lỗi của bạn.

Lời hứa của video: chị sẽ đưa ra con đường nhanh nhất mà chính chị sẽ đi nếu bắt đầu ngay hôm nay để trở thành AI engineer, chứng minh được rằng mình làm được việc, và được tuyển.

## 2. Bản đồ cũ: đi hết từng level theo thứ tự

Để dễ hình dung, Jean đề nghị coi hành trình tới một công việc AI engineering như bản đồ của một video game. Cách chơi cũ là cách bạn được dạy ở trường: bạn phải hoàn thành từng level một, đúng thứ tự.

![Slide The Job Formula: Right classes, Good grades, Basic AI projects, cộng lại bằng Job](https://homus.dev/photos/6gOvvOXaARA-0023.jpg)

"Công thức kiếm việc" mà nhiều người vẫn tin: học đúng lớp, điểm tốt, vài project AI cơ bản, cộng lại thì ra một công việc. Đây chính là lối nghĩ Jean nói đã lỗi thời.

Level 1 là bằng cử nhân (bachelor's degree). Level 2 là bằng thạc sĩ (master's degree). Level 3 là tiến sĩ (PhD). Mỗi level đi kèm những người gác cổng (gatekeepers): giáo sư, kỳ thi, các môn bắt buộc. Bạn phải vượt qua họ rồi mới được đi tiếp sang level kế.

![Bản đồ mê cung từ Start tới Dream Job, có ổ khoá ở Bachelor's và PhD, gai nhọn sau Master's](https://homus.dev/photos/6gOvvOXaARA-0109.jpg)

Bản đồ cũ: một mê cung đi từ "Start" tới "Dream Job", có ổ khoá ở "Bachelor's" và "PhD", gai nhọn chắn đường sau "Master's" và ngay trước đích, cùng nhiều nhánh cụt.

## 3. Đi tìm việc làm hay đi hoàn thành 100% bản đồ?

Vấn đề, theo Jean, là đôi khi người ta bị lẫn lộn mục tiêu. Bạn đang cố có được một công việc, hay đang cố hoàn thành trọn bản đồ? "Hoàn thành bản đồ" ở đây giống như cố học hết mọi lý thuyết khoa học máy tính (CS theories) hay cố đạt GPA 4.0. Bạn có thể đi hết con đường này, biết tất tần tật về thuật toán, nhưng điều đó chưa chắc dẫn bạn tới một công việc.

Chị kể gần đây đọc được một bài trên Reddit của một sinh viên khoa học máy tính, đại ý: không ai mình quen còn thực sự viết code nữa, tất cả đều dùng AI, có phải bây giờ mọi chuyện là như vậy không?

![Bài đăng trên subreddit r/cscareerquestions: CS student here, no one I know actually writes code anymore](https://homus.dev/photos/6gOvvOXaARA-0134.jpg)

Bài đăng trên r/cscareerquestions: một sinh viên CS viết rằng AI làm toàn bộ việc code, không phải phần lớn mà là tất cả; cả lớp chỉ mô tả bài toán, nhận lời giải đầy đủ từ AI, rồi đọc code, lần theo logic và sửa nhỏ khi có gì hỏng. Viết code từng dòng một "đơn giản là không xảy ra".

Với Jean, đây thực sự là điều tệ nhất có thể xảy ra trên bản đồ cũ. Con đường đó dài, tốn kém, chậm, và chưa chắc là cách tốt nhất để tới được mục tiêu của bạn.

## 4. Bản đồ mới: một focus run, học vừa đủ khi cần

Vậy nếu bản đồ cũ đã hỏng, bản đồ mới trông thế nào? Jean trả lời: bạn có thể đổi cách chơi. Bạn không cần thu thập mọi thành tích (achievement) hay hoàn thành 100% bản đồ. Thay vào đó, ta sẽ lập một kế hoạch tập trung hơn, chỉ ưu tiên những gì quan trọng nhất cho mục tiêu có được việc làm.

Chị nói rõ: tất nhiên có việc làm không phải là mục tiêu duy nhất trong đời, và nếu đó không phải mục tiêu của bạn thì có lẽ video này không dành cho bạn. Chị làm video để trả lời một câu hỏi cụ thể mà khán giả của chị hỏi suốt: làm thế nào để thực sự trở thành AI engineer và có được việc làm?

Với một số người, cách này có thể giống như gian lận, như thể bạn đang bỏ qua những bước mà ai cũng bảo bạn nên đi. Nhưng mục tiêu của lượt chơi tập trung này (focus run) không phải là biết hay học mọi thứ, mà là học vừa đủ, nghĩa là bạn học thứ gì đó khi bạn cần tới nó.

Rồi chị nói về chuyện bị phân tâm. Thật lòng, thế giới hiện đại có quá nhiều thứ gây xao nhãng. Có đủ loại nhiệm vụ phụ (side quest) bạn có thể làm, nhưng rất có thể chính những side quest đó đang kéo bạn ra xa mục tiêu.

Bản đồ mới theo thứ tự các chương trong video: ba trial, một hidden level, rồi main quest. Những side quest không phục vụ mục tiêu có việc làm thì để sang bên.

## 5. Trial 1: nền tảng gồm Python, data structures và AI concepts

Thử thách đầu tiên trên bản đồ mới là gì? Thay vì dành nhiều năm học hàng chục framework, ngôn ngữ và thư viện, vừa dễ choáng ngợp vừa chưa chắc đã có ích cho bạn, bạn sẽ tập trung vào các kỹ năng cốt lõi.

**Thứ nhất là Python.** Theo Jean (tính đến lúc video đăng, 09/2026), đây là ngôn ngữ số một mà gần như mọi công ty tuyển vị trí AI đều yêu cầu.

**Tiếp theo là data structures và algorithms.** Nếu bạn muốn vào big tech, thật sự không có đường nào né được phần này. Chị nói đáng tiếc là, tính đến lúc video đăng, đây vẫn là yêu cầu ở phần lớn các công ty. Tất nhiên có một số ít công ty không đòi hỏi, và nếu bạn chấp nhận giới hạn việc tìm việc của mình trong nhóm công ty đó thì cứ làm, đó là lựa chọn của bạn.

**Khi đã có Python và data structures, bạn học các AI concepts.** Bạn cần nói được model là gì, RAG là gì, inference nghĩa là gì, và agent hoạt động thế nào. Bạn cũng cần biết dùng các công cụ cốt lõi như [PyTorch](https://pytorch.org/) hoặc [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/).

![Slide Key Concepts: Model, RAG, Inference](https://homus.dev/photos/6gOvvOXaARA-0343.jpg)

Slide "Key Concepts" hiện dần từng mục: Model, RAG, Inference. Đây là những khái niệm Jean nói bạn phải giải thích được trước khi sang bước build.

Khi đã có nền tảng đó, bạn phải bước sang bước tiếp theo.

## 6. Trial 2: bắt đầu build ngay từ ngày đầu tiên

Bước tiếp theo là bắt đầu build. Theo Jean, một trong những sai lầm lớn nhất của người mới là chờ tới khi thấy mình "sẵn sàng" rồi mới build. Chị thừa nhận chuyện này một phần phụ thuộc vào tính cách: có những người có lẽ sẽ không bao giờ thấy mình thật sự sẵn sàng. Nhưng tới một lúc nào đó, bạn chỉ cần nhảy vào và làm.

Chị hiểu rằng bắt đầu một project từ con số không có thể rất đáng sợ khi bạn còn chẳng biết bắt đầu từ đâu. Bạn sẽ mắc lỗi, code của bạn sẽ lộn xộn, và bạn sẽ thấy mình như kẻ giả mạo (imposter). Nhưng bạn phải bắt đầu build càng sớm càng tốt, kể cả khi đó chỉ là một script đơn giản.

Phép so sánh Jean dùng: học code bằng cách build giống học ngoại ngữ bằng cách nói, bug chỉ là những câu sai ngữ pháp.

Chị so sánh việc này với học một ngôn ngữ mới bằng cách nói luôn, thay vì chỉ học thuộc ngữ pháp. Lúc đầu có lẽ bạn sẽ nói rất tệ. Bạn sẽ gặp bug, giống như khi nói ngôn ngữ mới mà sai ngữ pháp. Nhưng không sao cả, người ta vẫn hiểu bạn. Và đó chính là cách bạn thật sự giỏi lên.

Từ 20 năm làm trong ngành, đã tuyển và quản lý hàng trăm kỹ sư, Jean nói có một điều chị thấy lặp lại liên tục: những ứng viên được tuyển nhanh nhất không phải người xem nhiều nội dung nhất, mà là người build nhiều thứ nhất.

## 7. Trial 3, mini-boss: project đầu tiên của chính bạn

Sau khi đã luyện tập với các project có hướng dẫn, trong một khoá học nào đó, tới lúc làm bài kiểm tra thật đầu tiên. Đây là project không lấy từ tutorial nào cả, mà là thứ mới do chính bạn nghĩ ra.

![Slide First Project: Small, Specific, Solves a personal problem](https://homus.dev/photos/6gOvvOXaARA-0623.jpg)

Ba tiêu chí cho project đầu tiên trên slide: nhỏ (Small), cụ thể (Specific), và giải quyết một vấn đề của chính bạn (Solves a personal problem).

Project đầu tiên nên thật nhỏ, cụ thể, và giải quyết một vấn đề mà chính bạn gặp phải. Lý do chị khuyên học qua khoá học trước rồi mới làm bước này: nếu bỏ qua để nhảy thẳng vào bước này, mọi thứ có thể rất choáng ngợp.

Ở bước này, khi build từ đầu, bạn không cố làm một mạng xã hội mới từ con số không (trên màn hình hiện dòng "Don't build a new social network"). Thay vào đó, hãy nghĩ tới những ý tưởng thật mà chính bạn sẽ dùng. Ví dụ, bạn có thể viết một script scrape trang web yêu thích để theo dõi cập nhật, hoặc build một bot gửi cho bạn bản tin thời tiết mỗi sáng.

Một số bạn có thể còn chật vật ngay cả với việc nghĩ ra ý tưởng. Nếu vậy, bạn có thể lướt các trang như [Product Hunt](https://www.producthunt.com/) để tìm cảm hứng. Nhưng đừng build cả sản phẩm; hãy build một phiên bản mini của thứ bạn thấy thật sự thú vị trên đó.

![Trang Product Hunt với danh sách các sản phẩm ra mắt trong ngày](https://homus.dev/photos/6gOvvOXaARA-0653.jpg)

Trang Product Hunt với bảng xếp hạng các sản phẩm ra mắt trong ngày (một app desktop mã nguồn mở cho open-weight model, một nền tảng review spec, một công cụ mockup 3D...), nguồn ý tưởng Jean gợi ý cho ai chưa nghĩ ra project.

Một lần nữa, mục tiêu là đi trọn một vòng: từ ý tưởng, tới code, tới một thứ chạy được mà bạn có thể publish cho người thật dùng. Chị giải thích: sự tự tin thật sự chỉ đến sau khi bạn đã tự mình trải qua thành công. Trước đó bạn có thể cảm thấy tự tin, nhưng đó là thứ tự tin chưa từng được thử thách, một cảm giác khác hẳn.

## 8. Tự làm không cần AI trước, như học cộng bằng quả táo

Jean nói thêm: và đừng chỉ dùng AI để làm mọi thứ hộ bạn. Chị nghĩ như vậy còn tệ hơn cả "tutorial hell" (vòng luẩn quẩn chỉ xem tutorial). Nếu bạn tự build được mà không cần AI trước, chị biết nghe thì có vẻ rất cổ lỗ, nhưng cứ thử xem, biết đâu bạn lại thích.

Chị kể hồi lần đầu học linked list ở trường, sinh viên được yêu cầu làm mà không dùng thư viện. Tất nhiên ngoài đời thực bạn vẫn dùng thư viện, nhưng khi tự tay làm, bạn học được điều gì đó.

Hai phép so sánh trong phần này: học cộng bằng những quả táo trước khi bấm máy tính, và tự code tay trước khi giao việc cho AI.

Nó giống như học phép cộng: bạn không bắt đầu bằng việc bấm số vào máy tính. Tất nhiên máy tính cho bạn đáp án đúng, nhưng có lý do để trường học dạy bạn đếm bằng những vật thật trước, như cộng những quả táo. Bạn cần hiểu phép cộng về bản chất nghĩa là gì, rồi mới dùng máy tính làm hộ.

Bản thân Jean dùng Claude Code hoặc Codex gần như mỗi ngày, và chị đã thấy chúng mắc khá nhiều lỗi. Nhưng vì đã quen code bằng tay, chị có thể chất vấn chúng, tranh luận với chúng, và sửa những chỗ chúng làm sai. Chị sẽ không làm được điều đó nếu không thật sự hiểu những nền tảng của việc lập trình.

Bạn có thể bỏ qua nền tảng mà vẫn trót lọt một thời gian, chị nói, nhưng chị đảm bảo rằng nó sẽ đuổi kịp bạn khi bạn làm việc trên những hệ thống production quy mô lớn thật, phục vụ hàng tỷ người dùng.

Bước này giống như đánh bại các mini-boss trên bản đồ. Giờ bạn đã sẵn sàng cho hidden level.

## 9. Hidden level: vượt qua những người gác cổng

Bạn đã học kỹ năng, đã build vài project hay, đưa chúng vào resume và bắt đầu nộp đơn. Rồi bạn chẳng nghe hồi âm gì. Đây là hidden level: vượt qua những người gác cổng.

![Sơ đồ ba bước Learn, Project, Resume nối bằng mũi tên](https://homus.dev/photos/6gOvvOXaARA-0843.jpg)

Con đường đã đi tới đây: Learn, rồi Project, rồi Resume. Sau bước Resume mới là cửa ải khó nhất: được một người thật đọc hồ sơ.

Trước hết, bạn cần vượt qua các máy quét resume tự động (ATS scanner) và tới được trước mắt người thật. Cách tốt nhất để làm việc này là có quan hệ, có người quen (connections).

Jean kể chính chị đã phỏng vấn thực tập cho bạn bè, con gái của bạn bè, con trai của bạn bè. Nhưng điều đó không có nghĩa là họ được tuyển tự động; họ vẫn phải qua vòng phỏng vấn. Cái lợi của việc có quan hệ là bạn được trao một cơ hội để chứng minh bản thân.

Nhưng có thể bạn giống chị: không có ai mở cánh cửa đó cho bạn. Khi mới bắt đầu, chị không có quan hệ nào để giới thiệu mình với các công ty hay dâng cơ hội cho mình "trên đĩa bạc". Nên chị phải tự tìm cách.

## 10. Không có quen biết thì tự tạo: hội thảo, hackathon, resume, interview

Jean chia sẻ vài điều đã giúp chị. Một là bạn có thể đi các hội thảo (conference) và hackathon. Kết nối với mọi người bạn gặp trên LinkedIn, và cho họ biết bạn đang tìm việc.

Ý chị là: khi bạn tự giới thiệu, người ta thường hỏi "Bạn làm gì?". Đây là câu hỏi rất phổ biến ở hội thảo hay hackathon. Khi được hỏi như vậy, bạn trả lời: "Mình đang trên thị trường lao động, đang tìm cơ hội". Đó là một cách để xây dựng quan hệ.

Nhưng như chị đã nói, kể cả có quan hệ, bạn vẫn phải qua vòng lọc resume và qua phỏng vấn. Quan hệ giúp bạn đi vòng qua máy quét ATS tự động và giảm khả năng hồ sơ bị tự động ném vào đống bị từ chối trước khi tới tay một con người.

Cách Jean chẩn đoán: nếu không có buổi phỏng vấn nào thì resume là vấn đề; nếu có phỏng vấn mà không qua thì cần luyện LeetCode.

Nếu vẫn không có buổi phỏng vấn nào, nhiều khả năng resume của bạn là vấn đề. Còn nếu bạn có phỏng vấn mà không qua được, bạn cần luyện LeetCode.

Nếu resume là vấn đề, bạn cần đưa đúng những thứ cần có lên đó, và trình bày kinh nghiệm của mình cho đúng cách. Theo chị, có một cách khá chuẩn hoá, có hệ thống để làm việc này. Jean cũng giới thiệu cuốn cẩm nang viết resume của chính chị, hướng dẫn dùng AI để cải thiện resume cho qua được ATS scanner và viết phần kinh nghiệm có sức nặng hơn.

## 11. Main quest: dùng AI ở chỗ làm cho hiệu quả

Giờ quay lại main quest. Còn một phần chưa bàn tới: dùng AI trong công việc. Jean khẳng định chị hoàn toàn nghĩ ai cũng nên học cách dùng các AI tool. Chị không hề bảo bạn tránh chúng. Không dùng chúng thì giống như không dùng máy tính khi làm toán: không hiệu quả. Nhưng cũng như mọi công cụ khác, bạn cần học cách dùng chúng cho hiệu quả.

![Slide 4 Ways to Use AI: Plan, Work in small chunks, Build a system, Review everything](https://homus.dev/photos/6gOvvOXaARA-1120.jpg)

Slide "4 Ways to Use AI" với đủ bốn mục: Plan, Work in small chunks, Build a system, Review everything.

Chị đưa ra một danh sách gạch đầu dòng nhanh về cách dùng AI để code:

- **Plan.** Lên kế hoạch cực kỳ quan trọng. Bạn muốn lên plan trước khi bắt đầu code.

- **Work in small chunks.** Làm việc theo từng phần nhỏ, vì AI (tính đến lúc video đăng) vẫn chưa giỏi việc làm trọn một thứ chỉ trong một lần (one-shot).

- **Build a system.** Xây cho mình một hệ thống: đó là tất cả những lớp an toàn và rào chắn (guard) bạn tự đặt ra để dùng AI hiệu quả hơn.

- **Review everything.** Review mọi thứ AI đưa cho bạn. Theo chị, tính đến lúc video đăng (09/2026), bạn chưa thể tin nó một cách mù quáng.

Nếu muốn đi sâu hơn vào từng điểm, Jean nói chị có một video khác bàn kỹ về chủ đề này, và hẹn gặp lại người xem ở đó.

## Nguồn và liên kết

- Tên gốc: How I'd Become an AI Engineer in 2026 (From an ex-Meta Engineer)
- Sự kiện: [YouTube](https://homus.dev/events/youtube)
- Video gốc: [https://www.youtube.com/watch?v=6gOvvOXaARA](https://www.youtube.com/watch?v=6gOvvOXaARA)

- Kênh YouTube Jean Lee (Jean Lee): [youtube.com/channel/UCelp2mfpa0fors7HePAodoA](https://www.youtube.com/channel/UCelp2mfpa0fors7HePAodoA)

- Python, ngôn ngữ Jean đặt đầu tiên trong phần nền tảng: [python.org](https://www.python.org/)

- PyTorch, một trong hai công cụ cốt lõi Jean nêu: [pytorch.org](https://pytorch.org/)

- TensorFlow, công cụ cốt lõi còn lại: [tensorflow.org](https://www.tensorflow.org/)

- Product Hunt, nơi Jean gợi ý tìm ý tưởng cho project đầu tiên: [producthunt.com](https://www.producthunt.com/)

Nguồn: https://homus.dev/talks/how-id-become-an-ai-engineer-in-2026-from-an-ex-meta-engineer · cập nhật 2026-10-19