TỪ NHÂN VIÊN TÀI CHÍNH ĐẾN SOFTWARE ENGINEER

Hôm nay Engineer Pro tổ chức buổi webinar với chủ đề "TỪ NHÂN VIÊN TÀI CHÍNH ĐẾN SOFTWARE ENGINEER". Buổi chia sẻ do anh Harry một trong những founder của Engineer Pro điều phối. Khách mời là anh Sơn Lê, kỹ sư đang làm việc tại Amazon AWS Aurora.

Xem chi tiết ngay tại đây:

Xin chào mọi người. Hôm nay Engineer Pro có buổi webinar. Mình là Harry, một trong những founder. Khách mời hôm nay là bạn Sơn Lê, đồng nghiệp mình tại Amazon AWS Aurora. Sơn có thể giới thiệu ngắn về bản thân được không?

Chào mọi người. Mình hiện là engineer ở Amazon. Trước đây mình làm nhiều công ty nhỏ và startup, tổng cộng khoảng 7 năm kinh nghiệm. Xuất phát điểm của mình không phải computer science mà là học Ngoại Thương ở Việt Nam. Sau đó mình sang Canada học tiếp ngành tài chính và làm một thời gian liên quan tới kế toán, reconciliation.

Cơ duyên nào đưa anh đến với con đường software engineer?

Mình tốt nghiệp Ngoại Thương, không phải top nhưng cũng ổn. Ra trường làm ở Ford Hải Dương một thời gian rồi sang Canada học tiếp. Ở Canada, mình học tài chính và kế toán vì cần bằng để xin việc. Mình làm ở một công ty kế toán, rồi vào Bank làm back office. Công việc lặp đi lặp lại, nhiều Excel, ít code.

Sau đó mình cảm thấy chán. Mình bắt đầu tự động hóa công việc bằng Python viết script để rút ngắn thời gian chuẩn bị báo cáo từ 8 giờ xuống còn 3 giờ. Nhờ vậy mình có thêm thời gian để học thêm các kỹ năng kỹ thuật.

Khi làm cho một vài startup, các kỹ sư chính nghỉ, mình buộc phải nhận thêm nhiệm vụ: quản lý GitHub, host, VPN, QA, setup deployment PHP... Dần dần mình học nhiều hơn qua thực tế. Mình còn tham gia hackathon. Dù không đoạt giải lớn, nhưng solution mình làm được chú ý. Sếp nhận ra năng lực và mời mình chuyển sang vị trí engineer tại Electa một công ty về thiết bị y tế laser điều trị ung thư.

Từ Electa, mình tiếp tục vào fintech và rồi đến Amazon vào năm 2024. Quãng đường này không thẳng mà nhiều bước: tài chính → startup → fintech → Amazon.

Lộ trình học tập của anh diễn ra như thế nào?

Khi mới bắt đầu, mình không biết phải học gì. Mình xem nhiều video cơ bản, làm từ những bài đơn giản nhất. Sau vài năm tự mò, mình cảm thấy cần nền tảng vững hơn nên đăng ký học Master ngành liên quan (năm 2020). Thời gian đó là vừa làm vừa học, rất căng.

Master giúp mình hệ thống lại kiến thức cơ bản: cấu trúc dữ liệu, thuật toán, design từ gốc lên. Kiến thức nền tảng này giúp mình hiểu rõ hơn khi đọc và thiết kế hệ thống lớn.

Anh đã học những kỹ năng gì để phỏng vấn và có cơ hội thăng tiến đến vị trí như hiện tại?

Để chuyển từ nhân viên tài chính sang engineer trong fintech, mình tập luyện coding rất nhiều: khoảng vài trăm tới hơn 500 bài LeetCode. Mình áp dụng chiến lược theo chủ đề: với mỗi topic làm khoảng 30–40 bài (30 bài dễ, 10 bài trung bình, 5 bài khó). Khi đã sâu đủ, mình chuyển sang random để kiểm tra khả năng áp dụng. Cách này tạo muscle memory khi gặp pattern quen, bạn biết phải dùng cấu trúc dữ liệu và thuật toán nào.

Ngoài ra trước phỏng vấn mình luôn nghĩ trước giải pháp, phân tích complexity (time & space) rồi mới gõ code. Đừng nhảy vào gõ code ngay khi đọc đề đó thường dẫn đến code lộn xộn, mất thời gian, dễ fail.

Những điều gì cần có để chuẩn bị để có được vị trí trong ngành?

Mental: Không bỏ cuộc. Hành trình chuyển ngành dài, cần quyết tâm.
Mục tiêu rõ ràng: ngắn hạn (vào được công ty tech), trung hạn (trở thành engineer thực thụ), dài hạn (hạnh phúc với nghề).
Kiến thức cơ bản: thuật toán, cấu trúc dữ liệu.
Kỹ năng phỏng vấn: luyện code có hệ thống, rèn kỹ năng trình bày, giải thích.
Kỹ năng mềm: giao tiếp, phù hợp văn hóa team, khả năng làm việc nhóm.

Technical quan trọng nhưng personal skill (cách bạn tương tác với interviewer, cách đặt vấn đề, phép lịch sự, thái độ) có thể quyết định bạn có được nhận hay không. Có nhiều trường hợp code tốt nhưng bị loại vì không phù hợp với team.

Bootcamp có thật sự quan trọng không?

Bootcamp giúp người mới có điểm bắt đầu, nhưng thường nhiều học viên có project cuối na ná nhau. Khi tuyển dụng, người phỏng vấn dễ nhận ra nếu project chỉ là template bootcamp. Điều quan trọng không phải là tên bootcamp hay số lượng project, mà là bạn hiểu sâu về project, hiểu lý do chọn giải pháp, nhận biết trade-offs và có thể giải thích được.

Nếu bạn vào bootcamp, đừng chạy theo số lượng. Hãy chạy theo chất lượng: chọn một vài bài tập, hiểu thật sâu, biết vì sao chọn design đó, biết alternative và lý do loại bỏ.

Cách học đề xuất để vượt qua vòng phỏng vấn

Học theo topic, đi sâu: 30–40 bài mỗi chủ đề.
Khi đã nắm vững, random đề để kiểm tra khả năng tổng hợp.
Trước khi gõ code, phải nghĩ xong giải pháp, ước lượng complexity.
Tập viết comment, mô tả bước biến đổi cơ bản trước khi hiện thực.

Nếu chỉ giải được vài bài mỗi topic rồi chán, bạn sẽ không đủ độ sâu để vượt phỏng vấn.

Cách viết CV và side-project để vượt qua vòng CV?

CV phải rõ ràng: điều chỉnh theo job (ví dụ job yêu cầu Java thì không nên ghi toàn Go).
Nếu khả năng viết CV kém, có thể thuê người chỉnh. Dù hiện nay có AI hỗ trợ, nhưng hãy kiểm tra kỹ.
Side-project có giá trị nếu bạn hiểu rõ cái mình làm. Không nên để toàn project bootcamp giống nhau. Nhà tuyển dụng quan tâm quá trình tư duy, algorithm và design hơn là tên framework.

AI trong công việc engineering góc nhìn thực tế

Kinh nghiệm ở Amazon và trong thực tế:

AI hữu ích như công cụ tra cứu nhanh, brainstorming, giúp tạo template, hoặc kiểm tra mã nguồn cơ bản.
Tuy nhiên AI hay hallucinate sản phẩm đưa ra có thể sai hoặc thiếu context. Các model khác nhau cũng cho kết quả khác nhau.
AI không có trách nhiệm với hệ thống. Khi bạn deploy code do AI sinh ra, bạn phải chịu trách nhiệm bảo trì, on-call và xử lý incident.
AI không thay thế người hiểu context dài hạn của hệ thống. Nhiều quyết định engineering dựa trên context lịch sử, incident hay trade-offs, mà AI không thể tự hiểu hết.

Việc dùng agent chạy background để làm nhiều task: đôi khi để AI chạy tự động trong một tuần để chỉnh nhiều file, sau khi push lên sản phẩm có thể phát sinh nhiều bug và bạn sẽ mất thêm thời gian fix. Vì vậy, AI chỉ nên dùng như công cụ hỗ trợ; con người vẫn phải plan, design và review.

Ví dụ về responsibility & context

Ví dụ về một hệ thống xử lý mã số thuế cho khách hàng. Nếu trước đây hệ thống xử lý theo cách A nhưng nay cơ quan thuế yêu cầu thay đổi, developer phải hiểu context và quyết định đúng cho sản phẩm. AI không có khả năng hiểu toàn bộ lịch sử quyết định, nên không thể tự động đưa ra lựa chọn phù hợp mà không có sự giám sát.

CS fundamentals và những gì nên học để tiến sâu trong ngành?

Khi được hỏi phần CS cơ bản nào nên tập trung, mình luôn ưu tiên DSA data structures và algorithms. Đây là nền tảng giúp bạn giải quyết nhiều vấn đề trong phỏng vấn.

Các môn khác như OS, networking, distributed systems, DBMS quan trọng khi bạn hướng đến các vị trí chuyên sâu (ví dụ database, backend, hệ phân tán). Tuy nhiên để pass phỏng vấn ở nhiều vị trí, DSA là yếu tố then chốt.

Những insight về thị trường và kinh nghiệm tuyển dụng

Mình từng apply và phỏng vấn cho nhiều công ty: fintech, crypto, các công ty lớn. Thời điểm 2023 là giai đoạn khốc liệt với layoff hàng loạt.
Có lúc mình đỗ Google nhưng timing không phù hợp, hoặc chờ đợi quá lâu nên mất cơ hội.
Ở startup, nhiều khi bạn phải làm nhiều vai: từ dev tới ops, từ QA tới product. Điều này giúp bạn tích lũy trải nghiệm thực tế nhưng cũng có rủi ro.

Anh có lời khuyên gì về mental & career dành cho các bạn khác không?

Nental là quan trọng nhất. Hãy nhìn nghề nghiệp như một hành trình dài. Đặt mục tiêu rõ ràng và kiên trì. Đừng sợ việc bỏ thời gian học. Nếu bạn bỏ cuộc, bạn sẽ tiếc sau này.

Buổi chia sẻ kết thúc với lời khuyên tổng hợp: chăm chỉ, kiên trì, học bản chất, luyện code có hệ thống, rèn kỹ năng giao tiếp và hiểu công việc thực tế. Anh Sơn nhấn mạnh trách nhiệm của engineer: đừng nhìn số lượng code như tài sản; hãy coi mã nguồn như một trách nhiệm cần duy trì, không phải thứ để khoe. Dùng AI như công cụ, nhưng đừng để AI làm mất đi tư duy nền tảng và trách nhiệm của chính bạn.

_________________________________

Engineer Pro là một trung tâm đào tạo các khóa học chuyên sâu dành cho các software engineer. Với 100% giảng viên đến từ các Big Tech như Google, Amazon, Shopee, TikTok, … Engineer Pro đảm bảo chất lượng giảng dạy và lộ trình học tập rõ ràng, từ cơ bản đến nâng cao, giúp học viên tự tin ứng tuyển vào các vị trí software engineer trong ngành công nghệ này.

Thông tin liên hệ: