1. Blog/
  2. Các hoạt động của Cybersoft

Lập trình viên và nguy cơ bị ‘deprecated’: Làm gì để sự nghiệp không bị lỗi thời trong kỷ nguyên AI?

121 Lượt xem

Lập trình viên: Trang bị gì để không bị “commit lỗi” trong sự nghiệp?

Lập trình viên: Trang bị gì để không bị “commit lỗi” trong sự nghiệp? Năm 2017, tôi là một coder mới ra trường, lương 10 triệu/tháng, tự hào lắm. Mỗi tháng để dành được vài triệu, nghĩ rằng cứ code tốt, dự án chạy ổn, thì sự nghiệp sẽ “xanh”. Tôi tập trung gõ code, tối ưu thuật toán, nhưng chẳng nghĩ xa hơn về việc trang bị kỹ năng hay định hướng dài hạn. Bạn bè rủ học thêm cloud, AI, hay soft skills, tôi gạt đi: “Thôi, cứ focus vào code cho chắc.”

Tám năm sau – năm 2025, tôi nhìn lại. Ngành công nghệ giờ như tàu lượn siêu tốc: lúc thịnh, offer lương nghìn đô bay vèo vèo; lúc suy, startup đóng cửa, big tech sa thải hàng loạt. AI thì tiến nhanh như tên lửa, “cướp” kha khá job ở mảng code cơ bản. Tôi vẫn có việc, nhưng không ít đồng nghiệp bị “timeout” – không phải vì code dở, mà vì thiếu kỹ năng, tư duy, và sự chuẩn bị để thích nghi.

Thực tế phũ phàng: Ngành IT không “an toàn” như bạn nghĩ

  • 2017: Một lập trình viên chỉ cần biết HTML, CSS, JavaScript là đủ để có job tốt. Lương fresher 8–12 triệu, senior 30–40 triệu.
  • 2025: Fresher giờ cạnh tranh với AI, cạnh tranh với nhau, và cả với các dev offshore từ Ấn Độ, Philippines. Job yêu cầu không chỉ code, mà còn DevOps, cloud, AI integration, và cả soft skills như quản lý dự án, giao tiếp khách hàng.

Lạm phát kinh tế, suy thoái, và AI phát triển đã làm nhiều vị trí bị thay thế. Theo báo cáo từ VietnamWorks, nhu cầu tuyển dụng AI Engineer tăng 28% từ 2023–2025, nhưng job lập trình cơ bản giảm 15% vì tự động hóa.

Sự thật là: nếu bạn chỉ biết gõ code mà không có “architecture” cho sự nghiệp, bạn sẽ sớm bị “deprecated” – giống như một thư viện không được cập nhật.

Lập trình viên bị đào thải vì đâu?

  • Bạn chỉ biết code, không biết “nghiệp vụ”: Code đẹp nhưng không hiểu business logic hay cách tối ưu quy trình, bạn chỉ là “code monkey”. Khi AI có thể sinh code nhanh hơn, bạn sẽ mất lợi thế.
  • Thiếu kỹ năng đa năng: Công ty giờ cần dev biết cả backend, frontend, một chút DevOps, và hiểu AI. Nếu bạn chỉ ôm một stack, bạn dễ bị thay thế.
  • Không cập nhật xu hướng: Cloud (AWS, Azure), AI (NLP, Computer Vision), và low-code platforms đang lên. Không học, bạn sẽ lạc hậu.
  • Tư duy “ổn định”: Nghĩ rằng cứ làm tốt job hiện tại là đủ, không chịu học thêm, không chuẩn bị cho “crash” của ngành.

Vậy coder cần trang bị gì để không bị “out of memory”?

Là lập trình viên, bạn đã quen debug lỗi trong code. Bây giờ, hãy debug “hệ thống sự nghiệp” của mình. Dựa trên kinh nghiệm và những gì tôi thấy từ các đồng nghiệp vượt qua sóng gió, đây là “architecture” để bạn đứng vững:

Xây nền tảng (Foundation)

  • Tư duy lập trình: Hiểu rõ cấu trúc dữ liệu, thuật toán, OOP, và design pattern. Đây là “core” để bạn làm chủ công nghệ, kể cả khi AI hỗ trợ code.
  • Toán và logic: Đừng ngại học lại xác suất, thống kê, linear algebra. Chúng là “API” để bạn hiểu và tối ưu các mô hình AI.
  • Dự án thực tế: Làm 5–10 dự án trên GitHub, từ web đơn giản (blog, portfolio) đến ứng dụng tích hợp AI (chatbot, image classifier). Dự án là “proof” cho năng lực của bạn.

Học công cụ và công nghệ mới (Tools & Tech)

  • Cloud: AWS, Azure, hoặc Google Cloud. Hầu hết công ty giờ chạy trên cloud, biết một nền tảng là lợi thế lớn.
  • AI & Automation: Học cách tích hợp API của GPT, Gemini, hoặc các mô hình open-source như LLaMA. Hiểu prompting để sử dụng AI hiệu quả.
  • DevOps: Làm quen với Docker, Kubernetes, CI/CD. DevOps giúp bạn triển khai code nhanh, ổn định, và “bán” được giá trị cho công ty.
  • Low-code/No-code: Zapier, Make.com, hoặc Power BI giúp bạn tự động hóa quy trình, đặc biệt nếu làm việc với khách hàng phi kỹ thuật.

Phát triển kỹ năng mềm (Soft Skills)

  • Giao tiếp và quản lý dự án: Biết trình bày ý tưởng, làm việc nhóm, và quản lý deadline. Một dev giỏi code nhưng không giải thích được code cho khách hàng thì khó thăng tiến.
  • Tư duy sản phẩm: Hiểu business logic, phân tích yêu cầu, và đề xuất giải pháp. Ví dụ: thay vì chỉ code API, hãy nghĩ cách API đó giúp công ty tiết kiệm chi phí hoặc tăng doanh thu.
  • GitHub portfolio với 5–10 dự án chất lượng

Tư duy dài hạn (Long-term Mindset)

  • Diversify kỹ năng: Đừng chỉ là “React dev” hay “Python dev”. Học thêm một mảng phụ (AI, DevOps, hoặc data analysis) để tăng giá trị.
  • Xây dựng network: Tham gia cộng đồng (meetup, Kaggle, GitHub), kết nối với senior, học hỏi từ họ. Network tốt giúp bạn tìm job dễ hơn khi thị trường khó khăn.
  • Chuẩn bị cho AI: AI không thay thế bạn, nhưng nó sẽ thay đổi cách bạn làm việc. Hãy dùng AI như một công cụ (như VS Code hay Git), không phải là đối thủ.

Hạn chế rủi ro (Risk Mitigation)

  • Side projects: Làm dự án cá nhân hoặc freelance để có thu nhập dự phòng, đồng thời xây CV.
  • Học liên tục: Dành 5–10 giờ/tuần học kỹ năng mới. Ví dụ: tham gia khóa học AI trên Coursera hoặc workshop của CyberSoft để nắm bắt xu hướng.
  • Portfolio mạnh: Một GitHub với 5–10 dự án chất lượng (có README rõ ràng, code sạch) sẽ giúp bạn nổi bật khi phỏng vấn.

Điều tôi tiếc nhất: Không phải vì tôi từng chỉ biết code – ai cũng cần thời gian để bắt đầu. Mà là vì tôi chậm nhận ra rằng sự nghiệp không chỉ là gõ code, mà là xây dựng một “hệ thống” kỹ năng, tư duy, và network. Nếu từ 2017, tôi vừa code vừa học cloud, AI, và soft skills, thì giờ tôi không chỉ giữ được job, mà có thể đã là tech lead, hoặc thậm chí có side project kiếm thêm vài nghìn đô mỗi tháng.

Kết luận

Ngành IT không còn “an toàn” như 2017. Muốn tồn tại và phát triển, dev phải có architecture sự nghiệp: code giỏi, hiểu business, biết AI/Cloud, có network và portfolio mạnh. CyberSoft sẽ giúp bạn làm điều đó bằng phương pháp học thực chiến – làm thật – kết nối thật.

Đăng ký tham gia ngay để nhận ưu đãi!

#CyberSoft#AIOffice#KỹNăngAI#LợiThếCạnhTranh#PhátTriểnSựNghiệp#NângCaoKỹNăng#LàmViệcHiệuQuả

200+

Đối tác

8500+

Học viên

92%

Có việc làm
sau khoá học

6

Chi nhánh

TOP
Messenger Icon