🚀 Chương trình đào tạo thực chiến

Trở thành AI Forward Deployed Engineer toàn diện

Khung chương trình đào tạo thực chiến để phát triển kỹ sư từ nền tảng Software Engineer/BA sẵn có thành AI FDE toàn diện. Tập trung mạnh vào tư duy tuyến đầu, tốc độ triển khai, kỹ năng tư vấn và khả năng làm chủ các hệ thống AI/Agent thực chiến.

Xem chương trình Tìm hiểu thêm

📅

Thời lượng đào tạo

8 - 12 tuần

Đào tạo cuốn chiếu, vừa học vừa làm PoC

Mục tiêu đào tạo

Chương trình được thiết kế để chuyển đổi tư duy từ "nhận ticket rồi code" sang tư duy giải quyết bài toán kinh doanh sát sườn cùng lãnh đạo.

🧠

Tư duy tuyến đầu

Làm việc độc lập tại "tiền tuyến", xử lý các thay đổi yêu cầu liên tục từ sếp/doanh nghiệp mà không bị vỡ tiến độ.

⚡

Tốc độ triển khai

Đạt tốc độ triển khai thần tốc bằng cách kết hợp AI agents và các công cụ lập trình hiện đại.

🎯

Kỹ năng tư vấn

Cách thuyết trình tính khả thi kỹ thuật cho người không làm kỹ thuật và đánh giá chi phí - lợi ích.

📚 Lộ trình đào tạo

4 Giai đoạn đào tạo

Từ tư duy FDE đến kỹ năng triển khai thực chiến, mỗi giai đoạn được thiết kế để xây dựng nền tảng vững chắc cho AI Forward Deployed Engineer.

1

Phase 1: Tư duy FDE & Kỹ năng Tư vấn / BA cấp cao

Tuần 1 - Tuần 2

Mục tiêu: Thoát khỏi tư duy "nhận ticket rồi code" của kỹ sư thuần túy, chuyển sang tư duy giải quyết bài toán kinh doanh sát sườn cùng lãnh đạo.

1.1. Nghệ thuật Đặt câu hỏi & Khám phá Nỗi đau (Discovery & Pain Point Analysis)

• Học cách lắng nghe yêu cầu mơ hồ từ cấp quản lý/sếp và chuyển hóa thành bài toán kỹ thuật đo lường được.
• Kỹ thuật phân tích quy trình nghiệp vụ nội bộ (As-Is vs. To-Be Process Mapping).

1.2. Consultative Engineering (Kỹ thuật mang tư duy tư vấn)

• Cách thuyết trình tính khả thi kỹ thuật cho người không làm kỹ thuật (Non-technical stakeholders).
• Đánh giá chi phí - lợi ích (Cost-Benefit Analysis) trước khi quyết định dựng hệ thống.

1.3. Quản trị Kỳ vọng & Giao tiếp Tuyến đầu

• Cách làm việc độc lập tại "tiền tuyến", xử lý các thay đổi yêu cầu liên tục từ sếp/doanh nghiệp mà không bị vỡ tiến độ.

2

Phase 2: Nền tảng AI, LLM & Kiến trúc Dữ liệu Nội bộ

Tuần 3 - Tuần 5

Mục tiêu: Hiểu sâu công cụ AI trong tay để biết khi nào dùng cái gì, không bị phụ thuộc vào prompt đơn thuần.

2.1. Làm chủ LLM Ecosystem & Prompt/Context Engineering nâng cao

• Hiểu giới hạn của Context Window, Token, Latency và Chi phí API.
• Kỹ thuật Structured Outputs (JSON Mode, Pydantic) để AI trả về dữ liệu chuẩn xác tích hợp vào hệ thống.

2.2. Retrieval-Augmented Generation (RAG) thực chiến cho Doanh nghiệp

• Xây dựng hệ thống tìm kiếm tài liệu nội bộ (PDF, Notion, Database) để AI có "não" gắn liền với domain của doanh nghiệp.
• Vector Database, Embedding models, Hybrid Search và xử lý tài liệu lộn xộn (Chunking strategy).

2.3. Data Integration & Tool Calling

• Cách cho LLM gọi API nội bộ, kết nối SQL/NoSQL databases để truy vấn dữ liệu thực tế theo thời gian thực.

3

Phase 3: AI Agents & Vibecoding Acceleration

Tuần 6 - Tuần 8

Mục tiêu: Đạt tốc độ triển khai thần tốc (Rapid Prototyping) bằng cách kết hợp AI agents và các công cụ lập trình hiện đại.

3.1. Thiết kế & Triển khai AI Agents

• Mô hình Agentic Workflow (Planning, Reflection, Tool use, Multi-agent collaboration).
• Thực hành với các framework quản lý Agent (như LangGraph, CrewAI, hoặc các native agent tools).
• Xây dựng các con agent tự động hóa quy trình (ví dụ: Agent tự tổng hợp báo cáo tuần, Agent tự động phân loại và phản hồi yêu cầu IT).

3.2. Vibecoding & AI-Driven Development

• Thành thạo các AI coding assistants hàng đầu để tối ưu tốc độ viết code, sinh ra các bản PoC chỉ trong vài giờ thay vì vài tuần.
• Kỹ năng kiểm soát chất lượng code do AI sinh ra (bảo mật, không dính lỗi logic ngầm).

4

Phase 4: Kỹ năng Triển khai, Vận hành & Kiểm thử Tuyến đầu

Tuần 9 - Tuần 10

Mục tiêu: Đảm bảo "lính tiên phong" tự làm được từ A-Z, tự test sạch sẽ trước khi bàn giao cho sếp/nội bộ.

4.1. Rapid Prototyping & Infrastructure on-the-fly

• Dựng nhanh môi trường chạy thử trên Docker, VPS, hoặc các Serverless functions (AWS Lambda/Cloudflare Workers).
• Tích hợp công cụ tự động hóa no-code/low-code (như n8n) làm mạch nối nhanh giữa các API và AI agents.

4.2. Testing & Evaluation cho hệ thống AI

• Cách test các hệ thống phi định tính (như LLM outputs) bằng unit test, evaluation datasets (LLM-as-a-judge).
• Xử lý lỗi ngoại lệ (Edge cases) khi AI "ảo giác" (hallucination) trong môi trường doanh nghiệp.

4.3. Bàn giao & Đào tạo nội bộ

• Viết tài liệu nhanh (Micro-docs), làm video demo ngắn gọn và hướng dẫn trực tiếp cho các phòng ban sử dụng sản phẩm vừa dựng.

🏆 Đồ án tốt nghiệp

Capstone Project - Đồ án Tốt nghiệp Thực chiến

Để hoàn thành chương trình, học viên phải trực tiếp giải quyết một "Pain Point" thực tế ngay trong tổ chức/doanh nghiệp của mình.

1

Đề bài

Lắng nghe một yêu cầu hiện hữu từ Giám đốc hoặc Trưởng phòng.

2

Thực hiện

Tự dùng kỹ năng BA/Consulting chốt yêu cầu → Thiết kế kiến trúc giải pháp → Dùng Vibecoding/AI Agents dựng sản phẩm hoàn chỉnh → Tự Test và Demo trực tiếp cho sếp nghiệm thu trong vòng 1 đến 2 tuần.

Sẵn sàng bắt đầu?

Đăng ký ngay để nhận thông tin chi tiết về chương trình đào tạo sắp khai giảng.

Họ và tên

Email

Số điện thoại

Vị trí hiện tại