Khó tuyển nhân sự AI: tại sao Daily Opt chưa bao giờ đăng tin tuyển người?

Tiếp nối bài phân tích về cách giải thích “AI không chỉ là Machine Learning” của CTO Daily Opt – Bùi Quốc Trung.  Trong bài viết này chúng tôi muốn phân tích về thực trạng việc tuyển dụng nhân sự AI tại Việt Nam.

ai-tri-tue-nhan-tao-la-gi-nhung-ung-dung

Ảnh: nguồn Internet

Hiện nay, tình trạng khát nhân sự chất lượng về phần mềm nói chung và AI nói riêng đang là một chủ đề nóng ở Việt Nam cũng như trên toàn thế giới. Từ các công ty lớn có thương hiệu lâu năm trên thị trường Việt Nam, các công ty có vốn đầu tư nước ngoài cho tới các công ty nhỏ có nhu cầu thực sự lớn chấp nhận  mức đãi ngộ đặc biệt, tìm được nhân sự AI chất lượng cao có khả năng làm việc độc lập, hiệu quả là một việc khó như mò kim đáy bể. Rất nhiều lí do có thể kể ra nhưng lí do thuyết nhất có lẽ là chưa xây dựng được mô hình và môi trường thích hợp để tạo điều kiện cho loại hình nhân lực còn mới và rất nóng này.

1. Các nhóm nhân sự về AI

marketshare-1-1508303901

Ảnh: nguồn Internet

Có thể chia nhân sự AI ra làm 2 nhóm lớn:

  • Nhóm 1 – Nhân sự beginner về AI: như đã đề cập trong bài viết trước, “AI không chỉ là Machine Learning” theo cách hiểu thông thường, dễ bị nhầm lẫn. AI có thể là hệ thống có các đặc điểm: Suy nghĩ giống con người (systems that think like humans); Suy nghĩ có logic, hợp lý (system that think rationally); Hành động giống con người (system that act like humans); và Hành động có logic, hợp lý (system that act rationally). (định nghĩa về AI – trí tuệ nhân tạo của hai học giả lớn trong ngành trí tuệ nhân tạo Stuart Russell và Peter Norvig xuất bản trong sách “Artificial Intelligence: A Mordern Approach”). Quay lại việc tuyển dụng nhân sự cho AI, từ việc hiểu AI chỉ đơn thuần là Machine Learning (Máy Học), nhân sự về AI trong nhóm này có thể chia ra làm 2 loại:
    • Nhân sự tổng hợp dữ liệu thô và lọc các thông tin quan trọng theo biểu mẫu cho trước. Nhân sự thuộc nhóm này có thể là bất kì ai đầu tư thời gian và kiên trì trong việc tổng hợp dữ liệu theo yêu cầu cho trước. Bởi yêu cầu đơn giản nên chi phí các công ty đầu tư cho nhân sự thuộc nhóm này cao hay thấp có phụ thuộc lớn vào khối lượng dữ liệu cần tổng hợp cũng như số lượng nhân sự cần cho việc tổng hợp đó. Nhân sự nhóm này dễ tuyển dụng.
    • Nhân sự có kiến thức cơ bản chung về Machine Learning. Nhân sự thuộc nhóm này có thể là những người mới bắt đầu có kinh nghiệm với Machine Learning, hoặc các kỹ sư phần mềm chuyển qua làm Machine Learning. Với kiến thức cơ bản Machine Learning, họ có thể dễ dàng mô phỏng các ví dụ, tìm các Open Source và chạy các ứng dụng đơn giản, phần lớn với các yêu cầu chuẩn và không đòi hỏi cao về việc tùy chỉnh và xây dựng model mới. Nhân sự nhóm này có đặc thù khá giống nhân sự phần mềm nói chung, khá khó tuyển dụng theo 2 nghĩa: chọn được đúng người và nhân sự chịu về làm việc với công ty tuyển dụng.

 

  • Nhóm 2 – Nhân sự expert (chuyên gia) về AI: nhóm nhân sự này thuộc các profile hiếm, không chỉ về Machine Leaning mà còn bao trùm các lĩnh vực khác nhau của AI (tham khảo thêm trong bài Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) không chỉ là Học Máy (Machine Learning)), rất khó tuyển dụng được họ.
    • Để được thừa nhận là expert (chuyên gia) về AI tại thị trường Việt Nam rất khó. Vì môi trường R&D của phần lớn các công ty công nghệ chưa được đầu tư, phát triển đúng mức và không thực sự có nhiều mô hình hiệu quả kết hợp giữa doanh nghiệp và các nhóm nghiên cứu trường Đại Học.
    • Một expert về AI tại Việt Nam ngoài việc đòi hỏi khả năng nghiên cứu vượt trội (tự xây dựng và điều chỉnh mô hình, khả năng phân tích dữ liệu cao), còn cần có nhiều năm kinh nghiệm làm việc trong các doanh nghiệp, chịu được tốt áp lực công việc, cũng như có khả năng thích nghi tốt với các môi trường khác nhau.
    • Những nhân sự thuộc nhóm này thường được các công ty săn đón về làm Tech Lead hoặc thậm chí CTO hay co-founder trong doanh nghiệp của mình. Daily Opt không phải là ngoại lệ.

2. Điều gì tạo nên nhân sự AI chất lượng cao

Hiện nay theo trào lưu AI, rất nhiều công ty trên thị trường thừa nhận mình có khả năng về AI nhưng các doanh nghiệp này thường lờ đi, không đề cập tới cấu trúc nhân sự về AI của mình thuộc nhóm nào trong 2 nhóm được nêu trong phần trước.

Để có thể đào tạo ra các AI expert trong nhóm 2, các kiến thức nền tảng cần có phải kể đến:

  • Kiến thức nền tảng mạnh về cấu trúc dữ liệu và giải thuật
  • Kiến thức nền tảng mạnh về toán và các mô hình thống kê
  • Khả năng tư duy lập trình mạnh, có thể độc lập phát triển các giải pháp đặc thù từ các yêu cầu mới chứ không chỉ đơn thuần là tìm Open Source và tùy chỉnh lại.

Những kiến thức này có thể tự học, tự trau dồi nhưng xét một cách toàn diện thì ngành học Khoa Học Máy Tính đào tạo ra những ứng viên lí tưởng nhất. Có một điều khá bất ngờ tại Việt Nam là ngành Công Nghệ Phần Mềm lại được ưa chuộng, hút sinh viên hơn ngành  Khoa Học Máy Tính. Bất ngờ này suy cho cùng lại rất logic khi số lượng các công ty làm về Software Outsourcing chiếm ưu thế tuyệt đối tại thị trường Việt Nam.

3. Tại sao Daily Opt chưa bao giờ đăng tin tuyển người? 

Daily Opt được xây dựng theo một mô hình đặc biệt hướng tới việc phát triển giải pháp tối ưu cho các doanh nghiệp: từ logistics, tới việc lập kế hoạch planing/scheduling, và đưa ra các dự báo, dự đoán forecasting/prediction. Bản thân việc phát triển các giải pháp tối ưu đã đòi hỏi sự kết hợp giữa các profile chuyên gia từ các lĩnh vực khác nhau của AI như Data Analytics, Optimisation, Machine Learning hay cả Computer Vision trong một số yêu cầu đặc biệt liên quan tới xử lí ảnh, video.

Xét trên một khía cạnh khác, bản thân các chuyên gia về AI cũng gặp rất nhiều khó khăn trong việc phát triển mô hình, đội ngũ để mang tới hiệu quả cho các dự án về AI, tối ưu. Việc tối ưu chính mô hình của mình nhằm tạo điều kiện phát triển tối đa cho các chuyên gia về AI đã tạo ra điểm khác biệt cho Daily Opt. Theo đó, các nhóm chuyên gia về Data Analytics và Consulting sẽ làm việc trực tiếp với khách hàng trong Consulting team để giúp họ thực hiện bước khó khăn nhất – định nghĩa đúng các vấn đề cần giải quyết. Tại Daily Opt, các chuyên gia về Optimisation, Machine Learning, Computer Vision được giảm tải bớt rất nhiều các tasks nặng về quan hệ khách hàng đã được các Consulting team thực hiện rất tốt.

Việc tuyển dụng và đào tạo đội ngũ chuyên gia kế cận của Daily Opt bắt đầu như các AI/Algorithm Engineer được chú ý một cách đặc biệt thông qua nguồn cung cấp là các kỹ sư thực tập về Khoa Học Máy Tính chủ yếu tới từ trung tâm đào tạo hàng đầu Việt Nam là ĐH Bách Khoa HN. Việc tuyển chọn, tuyển dụng đội ngũ thực tập này được chọn lựa rất cẩn trọng, kĩ lưỡng từ danh sách các ứng viên tiềm năng AI có mong muốn gia nhập Daily Opt, có đam mê học hỏi và được thử việc qua các dự án AI thực tế với khách hàng chứ không qua việc đăng tuyển đại trà, ồ ạt, thông thường. Đúng với phương châm tối ưu xuyên xuốt của Daily Opt, phải tối ưu từ chính nội bộ của mình trước khi có thể đem lại các giải pháp tối ưu cho khách hàng.

Có một tín hiệu đáng mừng mà chúng tôi nhận thấy trong quá trình tuyển dụng tại Daily Opt, đó là việc các nhân lực AI giỏi và tiềm năng thường đặt mục tiêu lâu dài để phát triển bản thân lên cao hơn vấn đề lương bổng ban đầu. Nhiều bạn từ chối hoặc bỏ các công việc có mức lương cao hơn rất nhiều ở những công ty danh tiếng để gia nhập Daily Opt.

Từ góc nhìn tuyển dụng nhân lực và số lượng các yêu cầu về giải pháp tối ưu Daily Opt nhận được từ các khách hàng, thực tế này cho thấy mục tiêu tạo ra một làn sóng về ứng dụng và phát triển các giải pháp tối ưu của Daily Opt đã đạt được những thành công ban đầu rất đáng ghi nhận.

______________________

 

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Đăng xuất /  Thay đổi )

Google photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google Đăng xuất /  Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất /  Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất /  Thay đổi )

Connecting to %s