Road map AI Engineer

🎯 Tổng quan roadmap (6–12 tháng nếu học nghiêm túc)

🧱 Phase 0 — Foundation (BẮT BUỘC)

1. Python (engineering mindset)

• Numpy, Pandas

• OOP + typing

• Virtual env (venv, poetry)

• Viết được data pipeline nhỏ

• Clean code, modular

2. Math (đủ dùng, không học lan man)

• Linear Algebra (vector, matrix)

• Probability (Bayes, distribution)

• Calculus (gradient là đủ)

• Gradient descent

• Loss function

⚙️ Phase 1 — Machine Learning Core

Kiến thức cần có

• Regression (Linear, Logistic)

• Tree (Random Forest, XGBoost)

• Overfitting / Regularization

Tools

• scikit-learn

Project bắt buộc

• Predict giá nhà

• Credit scoring

• Fraud detection basic

• Biết train → evaluate → tuning

• Hiểu metric: accuracy, precision, recall, F1

🧠 Phase 2 — Deep Learning

Framework chính

• PyTorch (khuyên dùng)

• hoặc TensorFlow

Kiến thức

• Neural Network cơ bản

• Backpropagation

• Optimizer (Adam, SGD)

Architecture cần biết

• CNN (Computer Vision)

• RNN / LSTM

• Transformer (QUAN TRỌNG)

• Image classifier (CNN)

• Text classifier (LSTM / Transformer)

🔍 Phase 3 — Specialization (NLP / CV)

1. NLP Track (phù hợp JD)

Tools

• Hugging Face Transformers

Kiến thức

• Tokenization

• Embedding

• Attention

Model cần biết

• BERT

• GPT (basic understanding)

• Chatbot đơn giản

• Sentiment analysis pipeline

• Summarization tool

2. Computer Vision Track

Tools

• OpenCV

Kiến thức

• Image preprocessing

• Object detection (YOLO)

• Face detection

• Object detection API

🏗 Phase 4 — MLOps & Production (KEY để pass JD)

1. Data Pipeline

• ETL (Extract → Transform → Load)

• Batch vs Streaming

2. Model lifecycle

• Training

• Evaluation

• Deployment

• Monitoring

Tools

• Docker

• FastAPI (serve model)

• Airflow (pipeline)

Cloud

• Amazon Web Services

• Google Cloud Platform

• Train model → deploy API → gọi từ frontend

🧪 Phase 5 — Real-world Projects (QUYẾT ĐỊNH)

1. End-to-end NLP system

• Crawl data

• Train model

• Deploy API

• Dashboard

2. CV system

• Detect object realtime

• API + frontend demo

3. Data pipeline

• Auto training job mỗi ngày

• Logging + monitoring

📊 Skill mapping → JD

⚠️ Sai lầm phổ biến (tránh ngay)

1. ❌ Học quá nhiều theory, không build project

2. ❌ Chỉ biết train model, không deploy

3. ❌ Không hiểu data pipeline

4. ❌ Copy notebook, không hiểu logic

🚀 Lộ trình học theo ngày (gợi ý thực tế)

Daily (2–4h/ngày)

• 60% build project

• 30% học concept

• 10% đọc paper / docs

📦 Stack đề xuất (chuẩn để đi làm)

• Python

• PyTorch

• HuggingFace

• FastAPI

• Docker

• PostgreSQL / Redis

• AWS