Phỏng Vấn Kỹ Thuật Đã Lỗi Thời? Kỹ Sư Tự Học Với Thập Kỷ Kinh Nghiệm Thực Chiến Chia Sẻ Góc Nhìn Độc Đáo

Lê Lân

15/06/2025

Kinh Nghiệm Thực Chiến và Tái Định Nghĩa Phỏng Vấn Kỹ Thuật Trong Kỷ Nguyên AI

Mở Đầu

Trong ngành công nghệ ngày nay, kỹ năng thực hành và khả năng thích ứng với công nghệ mới quan trọng hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, quy trình phỏng vấn kỹ thuật truyền thống lại chưa bắt kịp với thực tế này.

Tôi là Cristian Sarmiento, một Kỹ sư Full Stack với hơn 10 năm kinh nghiệm trong phát triển phần mềm, từ việc xây dựng mô phỏng vệ tinh đến thiết kế các giải pháp chăm sóc sức khỏe quy mô lớn. Tôi không có bằng cấp chính quy; tất cả kỹ năng đều được tôi trau dồi qua thực chiến và học hỏi từ những dự án thực tế. Điều này giúp tôi giải quyết các bài toán phức tạp ngoài đời thật một cách hiệu quả, nhưng lại khiến các buổi phỏng vấn kỹ thuật truyền thống trở nên khó khăn. Bởi những bài kiểm tra ấy thiên về khả năng nhớ thuật toán và lý thuyết nhiều hơn là tư duy giải quyết vấn đề thực tế.

Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ hành trình nghề nghiệp của mình, phân tích khoa học đằng sau phong cách học tập của tôi và đề xuất cách thay đổi quy trình phỏng vấn phù hợp với tương lai của ngành công nghệ — nơi trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại vai trò con người.

Hành Trình: Hơn Một Thập Kỷ Đổi Mới Thực Tiễn

Kinh nghiệm đa ngành và đa nền tảng

Trải qua nhiều vị trí và lĩnh vực, tôi luôn tập trung vào việc xây dựng những giải pháp hiệu quả và bền vững. Tại CareJourney by Arcadia, tôi dẫn dắt đội ngũ phát triển API serverless và micro frontends với Nest.js và React, tạo ra các hệ thống chăm sóc sức khỏe bảo mật và có khả năng mở rộng cao. Tôi quản lý hạ tầng AWS, đảm bảo tuân thủ chính sách, và phối hợp với các nhóm liên ngành để tích hợp công nghệ, nâng cao hiệu suất và trải nghiệm người dùng.

Khởi tạo bộ phận tự động hóa kiểm thử chất lượng

Trước đó, tại Darwoft, tôi xây dựng từ đầu bộ phận QA automation dựa trên kiến trúc tích hợp. Ban đầu một mình, đến nay đội đã phát triển tới 40 người, với khách hàng dựa vào kiến trúc mà tôi thiết kế. Tôi cũng từng là lập trình viên Python đơn lẻ, xây dựng ứng dụng Django, thiết kế cơ sở dữ liệu (Postgres, DynamoDB, Elasticsearch), và dùng JIRA API huấn luyện mô hình tăng hiệu quả nhóm.

Đóng góp trong ngành công nghiệp vệ tinh

Tại INVAP, tôi tham gia nhiều dự án vệ tinh quan trọng như SAOCOM 1A, 1B, ARSAT-1, ARSAT-2. Tôi phát triển các chức năng C++ cho mô phỏng sứ mệnh SAOCOM, tạo giao diện Python + Qt API, đồng thời quản lý vận hành hệ thống điện và nhiệt cho vệ tinh khi hoạt động trên quỹ đạo, đảm bảo hiệu năng tối ưu trong môi trường thực tế.

Trải nghiệm ở các môi trường khác

Kinh nghiệm tại CDSI, Nimbuzz, Globant củng cố kỹ năng kiểm thử và đảm bảo chất lượng trên nhiều nền tảng, từ trò chơi di động đến ứng dụng nhắn tin. Mỗi dự án là một bài học thực tiễn quý giá được tích lũy thông qua thử nghiệm và cải tiến, chứ không phải từ sách vở.

Kinh nghiệm đa dạng không chỉ thể hiện khả năng giải quyết vấn đề phức tạp, mà còn minh chứng hiệu quả thực tế mà tôi mang lại.

Khó Khăn Với Phỏng Vấn Kỹ Thuật Truyền Thống

Phỏng vấn không phản ánh cách làm việc thực tế

Phỏng vấn kỹ thuật thường yêu cầu ứng viên viết thuật toán trên bảng trắng hoặc giải các bài toán lý thuyết trong thời gian ngắn. Điều này gây áp lực lớn và khiến tôi khó thể hiện hết năng lực, mặc dù tôi đã sử dụng thành công những kiến thức này trong các dự án thực tế. Tôi học không bằng cách nhớ nguyên lý một cách riêng biệt, mà trau dồi qua ứng dụng thực tiễn.

Tập trung vào ghi nhớ thay vì giải quyết vấn đề

Quy trình phỏng vấn ưu tiên nhanh chóng hồi tưởng và nói máy móc kiến thức, điều mà không phải kỹ sư nào cũng phù hợp. Đối với tôi, tư duy hướng đến thiết kế hệ thống, gỡ lỗi, hợp tác nhóm mới là điểm mạnh. Nhưng phỏng vấn lại không đo lường được. Kết quả là tôi gặp khó khăn trong việc chứng minh giá trị bản thân chỉ trong vòng 60 phút trên giấy.

Phỏng vấn kỹ thuật hiện tại có nguy cơ đánh giá sai và bỏ sót những tài năng thực sự có kinh nghiệm thực tế sâu rộng.

Khoa Học Đằng Sau Phong Cách Học Tập Thực Hành

Lý thuyết xây dựng kiến thức

Jean Piaget - người đề xướng lý thuyết xây dựng kiến thức (constructivist learning theory), tin rằng con người học bằng cách tích cực tham gia tương tác với môi trường, không chỉ đơn thuần tiếp thu kiến thức thụ động. Tôi cũng áp dụng nguyên lý này trong từng dự án, khi thử nghiệm và hiệu chỉnh liên tục để phát triển giải pháp hiệu quả nhất.

Mô hình học tập trải nghiệm

David Kolb phát triển mô hình học tập trải nghiệm experiential learning, trong đó kiến thức được tạo ra qua sự chuyển đổi kinh nghiệm thành hiểu biết thực tế. Các nghiên cứu về học tập dự án trong lĩnh vực STEM đã chứng minh phương pháp này tăng khả năng ghi nhớ và áp dụng cao hơn so với giảng dạy truyền thống.

Ý nghĩa với kỹ sư công nghệ

Hơn 10 năm tôi phát triển hệ thống từ vệ tinh đến phần mềm đều phản ánh quan điểm này. Học tập qua kiểm thử thực tế các API hỏng còn hiệu quả hơn nhiều so với học trên sách vở. Việc làm trực tiếp và trải nghiệm là nguồn tri thức mạnh mẽ nhất.

Sự Thay Đổi Của Ngành Công Nghệ Trong Kỷ Nguyên AI

AI thay đổi vai trò kỹ sư

Cách đây một thập kỷ, công việc kỹ sư chủ yếu là giải quyết các bài toán kỹ thuật lặp đi lặp lại. Nhưng hiện tại, AI đã tự động hóa nhiều phần việc đơn giản. Thay vào đó, khả năng tư duy phản biện, sáng tạo, và kỹ năng thích nghi được đề cao hơn. Báo cáo "Future of Jobs" từ Diễn đàn Kinh tế Thế giới năm 2020 đã liệt kê đây là những kỹ năng quan trọng hàng đầu cho tương lai.

Nhu cầu đổi mới quy trình đánh giá nhân sự

Sự chuyển dịch này phù hợp với điểm mạnh của tôi: khả năng thích ứng, đổi mới theo công nghệ. Tôi đã từng triển khai công cụ AI ở Darwoft, hay tối ưu hóa vận hành vệ tinh tại INVAP. Khi AI xử lý các tác vụ thủ công, kỹ sư cần nhiều hơn khả năng thử nghiệm, học hỏi nhanh và điều chỉnh theo tình trạng thực tế. Khả năng ghi nhớ thuật toán truyền thống trở nên kém quan trọng khi làm việc cùng hệ thống AI thích ứng.

Tuy nhiên, quy trình phỏng vấn hiện nay chưa kịp cập nhật để đánh giá đúng năng lực thực tiễn cần thiết trong kỷ nguyên AI.

Tái Định Nghĩa Quy Trình Phỏng Vấn Kỹ Thuật

Dựa vào kinh nghiệm thực tế và xu hướng ngành, tôi đề xuất các cải tiến nhằm phù hợp hơn với môi trường làm việc hiện đại:

1. Thay Bảng Trắng Bằng Dự Án Thực Tế

Thay vì bài kiểm tra giải thuật gấp gáp, ứng viên nên được giao các bài toán thực tế, ví dụ như phát triển một ứng dụng nhỏ hoặc sửa lỗi cụ thể.

Cần thời gian vài ngày để triển khai, phản ánh công việc thực sự và giúp ứng viên trình bày khả năng hoàn thành công việc.

2. Tập Trung Vào Quá Trình Giải Quyết Vấn Đề

Nhà tuyển dụng nên hỏi về cách tiếp cận vấn đề, phân tích, thử nghiệm và điều chỉnh.

Tư duy và kỹ năng phản biện quan trọng hơn khả năng nhớ bài học thuật toán.

3. Tích Hợp Phiên Lập Trình Đôi (Pair Programming)

Làm việc theo cặp sẽ cho thấy khả năng viết code, giao tiếp và phối hợp nhóm theo thời gian thực.

Giảm áp lực so với làm bài kiểm tra đơn độc, tăng tính thực tế trong đánh giá.

4. Đánh Giá Qua Kinh Nghiệm Thực Tế

Xem xét portfolio hoặc phân tích sâu các dự án đã đóng góp sẽ minh họa rõ hơn năng lực và tác động của ứng viên.

Ví dụ như kiến trúc QA ở Darwoft hoặc trình mô phỏng SAOCOM.

5. Kiểm Tra Khả Năng Thích Ứng Với AI

Đặt câu hỏi về việc sử dụng công cụ AI và học các công nghệ mới.

Khả năng thử nghiệm và phát triển song hành cùng AI là kỹ năng cần được đánh giá.

Những cải tiến này sẽ giúp phát hiện và tận dụng được nhân tài thích ứng, sáng tạo trong kỷ nguyên công nghệ cùng AI.

Kết Luận

Tôi đã dành hơn một thập kỷ chứng minh rằng kinh nghiệm thực tiễn và học qua làm mới là con đường phát triển hiệu quả trong ngành công nghệ. Từ vệ tinh đến ứng dụng chăm sóc sức khỏe, tôi đã giải quyết những bài toán phức tạp và mang lại kết quả thực. Khoa học cũng đã xác nhận rằng phương pháp học này vượt trội so với cách tiếp nhận lý thuyết thuần túy. Với sự biến đổi do AI mang lại, tư duy phản biện, sự linh hoạt và khả năng tiếp thu nhanh càng trở nên quan trọng.

Thời điểm hiện tại là lúc để quy trình tuyển dụng phải thay đổi, ưu tiên đánh giá kỹ năng thực hành, sự hiểu biết sâu sắc qua trải nghiệm, chứ không chỉ dựa trên bài kiểm tra lý thuyết cứng nhắc. Là một kỹ sư đam mê thực hành, tôi không yêu cầu con đường tắt—mà chỉ mong một cơ hội thể hiện năng lực qua cách làm việc thực tế mà tôi luôn theo đuổi.

Tham Khảo

Piaget, J. (1950). The Psychology of Intelligence.

Kolb, D. A. (1984). Experiential Learning: Experience as the Source of Learning and Development.

Krajcik, J. S., & Blumenfeld, P. C. (2006). Project-based learning.

World Economic Forum (2020). The Future of Jobs Report.