FUNiX P5 - AI-Native OJT Level 3 - Phiên bản đầy đủ

Giới thiệu khóa học chi tiết

FUNiX P5 - AI-Native OJT Level 3 - Phiên bản đầy đủ là chương trình đào tạo trong công việc (On-the-Job Training) được xây dựng theo mô hình Pilot Project, giúp học viên phát triển năng lực thiết kế, xây dựng, triển khai và vận hành một hệ thống phần mềm hoàn chỉnh theo quy trình thực tế tại doanh nghiệp. Chương trình được triển khai với sự tham gia của doanh nghiệp, mentor chuyên môn, hệ thống milestone, quy trình nghiệm thu và hồ sơ năng lực được xác thực, tạo điều kiện để học viên trải nghiệm đầy đủ vòng đời phát triển sản phẩm.

Khác với Level 1 và Level 2, nơi học viên chủ yếu hoàn thiện một phân hệ hoặc một nhóm chức năng riêng biệt, Level 3 yêu cầu học viên xây dựng một hệ thống thử nghiệm hoàn chỉnh có khả năng hoạt động end-to-end. Học viên không còn được đánh giá bởi khả năng hoàn thành một chức năng riêng lẻ mà bởi năng lực thiết kế kiến trúc, tích hợp nhiều thành phần kỹ thuật, vận hành hệ thống và bảo vệ sản phẩm trước hội đồng chuyên môn.

Chương trình được triển khai theo hình thức kết hợp giữa học trực tuyến và làm việc onsite tại doanh nghiệp. Học viên có thể thực hiện dự án theo hình thức cá nhân hoặc nhóm nhỏ từ 2–4 thành viên tùy theo phạm vi đề bài và vai trò được phân công. Mỗi dự án tập trung xây dựng một hệ thống thử nghiệm theo một trong các lĩnh vực nghiệp vụ, bảo đảm tính hoàn chỉnh của một giải pháp end-to-end nhưng vẫn phù hợp với quy mô và thời lượng đào tạo.

Trong khoảng thời gian từ 20–24 tuần với cường độ trung bình 22–26 giờ mỗi tuần, học viên sẽ từng bước chuyển hóa yêu cầu nghiệp vụ thành một hệ thống có thể cài đặt, vận hành, kiểm thử và trình diễn. Toàn bộ quá trình được hỗ trợ bởi AI Agent, mentor FUNiX, mentor doanh nghiệp và hội đồng nghiệm thu nhằm tạo ra trải nghiệm học tập gần nhất với môi trường làm việc thực tế.

Đầu ra của chương trình hướng tới mức Job-ready, đồng thời tạo nền tảng để học viên đạt khả năng Placeable ở các vị trí đầu vào nếu đạt mức đánh giá Tốt trở lên và đáp ứng các yêu cầu tuyển dụng cụ thể của doanh nghiệp.

Thông tin tổng quan

Hạng mục	Mô tả
Tên đầy đủ	FUNiX P5 - AI-Native OJT Level 3 - Phiên bản đầy đủ
Tên tiếng Anh	AI-Native On-the-Job Training Level 3 - Full Pilot Project
Bản chất	Đào tạo trong công việc theo mô hình Pilot Project, có doanh nghiệp, mentor, milestone, nghiệm thu và hồ sơ năng lực xác thực.
Hình thức	Kết hợp trực tuyến và onsite tại doanh nghiệp; có thể làm cá nhân hoặc nhóm nhỏ từ 2–4 học viên.
Phạm vi	Xây dựng một hệ thống thử nghiệm end-to-end theo một lĩnh vực nghiệp vụ cụ thể.
Thời gian	20–24 tuần; trung bình 22–26 giờ mỗi tuần.
Onsite	Tối thiểu 48 giờ tại doanh nghiệp và là điều kiện hoàn thành chương trình.
Mức đầu ra	Job-ready và hướng tới Placeable ở vị trí đầu vào nếu đạt mức đánh giá Tốt trở lên.

Xu hướng công nghệ và bối cảnh nghề nghiệp

Phát triển phần mềm hiện đại đang chuyển dịch mạnh từ xây dựng các ứng dụng đơn lẻ sang thiết kế các hệ thống có khả năng mở rộng, tích hợp nhiều dịch vụ và khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong toàn bộ vòng đời phát triển sản phẩm. Doanh nghiệp ngày càng ưu tiên các kỹ sư có khả năng giải quyết bài toán nghiệp vụ theo góc nhìn hệ thống, đồng thời biết ứng dụng AI để nâng cao năng suất và chất lượng phát triển.

Frontend, API Gateway, backend service, database, cache, Message Queue, worker, AI service, logging và hạ tầng triển khai ngày càng trở thành những thành phần phổ biến trong các sản phẩm hiện đại. Việc hiểu từng công nghệ riêng lẻ không còn đủ; kỹ sư cần có khả năng kết nối chúng thành một giải pháp hoàn chỉnh có thể vận hành và mở rộng.

Bên cạnh đó, AI, Machine Learning, Deep Learning và đặc biệt là Large Language Model (LLM) đang trở thành thành phần quan trọng của nhiều sản phẩm số. Xu hướng AI-native không chỉ yêu cầu tích hợp AI vào sản phẩm mà còn yêu cầu sử dụng AI Agent như một cộng sự trong phân tích yêu cầu, phát triển, kiểm thử và tối ưu giải pháp trong khi vẫn duy trì trách nhiệm kiểm chứng của con người.

Ý nghĩa của Level 3 - Phiên bản đầy đủ

Level 3 không phải là phiên bản mở rộng hình thức của Level 1 hoặc Level 2 mà là một cấp độ sản phẩm hoàn toàn khác.

Nếu ở các cấp độ trước học viên chủ yếu làm việc ở cấp độ module hoặc tính năng riêng lẻ thì tại Level 3, trọng tâm chuyển sang cấp độ hệ thống. Học viên phải hiểu mối quan hệ giữa frontend, API Gateway, backend service, database, cache, queue, worker, AI service và môi trường triển khai.

Đây là quá trình chuyển đổi từ tư duy module-level sang system-level; từ việc hoàn thành nhiệm vụ kỹ thuật riêng lẻ sang khả năng chịu trách nhiệm đối với toàn bộ giải pháp.

Nhu cầu và mục tiêu chương trình

• Xây dựng một Pilot Project hoàn chỉnh từ yêu cầu nghiệp vụ đến hệ thống có thể cài đặt, vận hành, kiểm thử và trình diễn.
• Phân rã bài toán thành nhiều thành phần hệ thống và thiết kế kiến trúc tổng thể.
• Lựa chọn cơ chế giao tiếp đồng bộ hoặc bất đồng bộ phù hợp với từng luồng xử lý.
• Quản lý dữ liệu, tối ưu hiệu năng và xử lý lỗi trong quá trình vận hành.
• Thiết lập khả năng quan sát hệ thống thông qua logging và monitoring.
• Tích hợp AI, ML, DL, LLM hoặc RAG vào luồng nghiệp vụ phù hợp.
• Sử dụng AI Agent trong quá trình phát triển nhưng bảo đảm mọi đầu ra đều được kiểm chứng bởi con người.
• Rèn luyện kỹ năng phối hợp với mentor, doanh nghiệp và nhóm dự án.
• Hình thành tư duy phát triển sản phẩm ở cấp độ hệ thống.

Quy mô sản phẩm và phạm vi kỹ thuật

• 01 Frontend Application.
• 01 API Gateway.
• Từ 03–05 Backend Services.
• Database.
• Cache.
• Message Queue.
• Worker xử lý bất đồng bộ.
• Dashboard quản trị hoặc quan sát hệ thống.
• AI Service hoặc LLM Service tích hợp vào sản phẩm.
• Docker Compose và môi trường triển khai hoàn chỉnh.
• Logging, monitoring và runbook vận hành.

Thời lượng chương trình

Hạng mục	Thời lượng
Định hướng nghề nghiệp	4 giờ
Hội nhập và trải nghiệm doanh nghiệp	24 giờ
Brain Engineer nâng cao	72 giờ
Domain và kỹ năng nghề	72 giờ
Pilot Project	344 giờ
Tổng cộng	Khoảng 516 giờ

Đối tượng học viên

• Học viên đã hoàn thành Level 1 hoặc Level 2 với kết quả tốt hoặc có năng lực tương đương thông qua bài sàng lọc và hồ sơ dự án.
• Sinh viên CNTT năm cuối, người mới tốt nghiệp, thực tập sinh nâng cao hoặc người mới vào nghề muốn phát triển theo định hướng Backend, Full-stack, DevOps hoặc AI-native.
• Học viên định hướng Business Analyst, Product Owner, QA/QC hoặc AI/LLM Engineer nhưng có khả năng phối hợp trong môi trường Pilot Project kỹ thuật.
• Người có khả năng duy trì 22–26 giờ học tập và làm dự án mỗi tuần trong khoảng 20–24 tuần.
• Người có khả năng tham gia đầy đủ các hoạt động onsite bắt buộc tại doanh nghiệp.

Năng lực nền tảng tối thiểu

Nhóm năng lực	Yêu cầu đầu vào
Lập trình	Có khả năng xây dựng ứng dụng nhỏ bằng ít nhất một ngôn ngữ hoặc framework; hiểu OOP, cấu trúc dữ liệu, xử lý lỗi và debug.
Web và API	Hiểu HTTP, REST API, JSON, xác thực cơ bản, frontend-backend integration và API testing.
Dữ liệu	Thiết kế bảng dữ liệu, viết SQL, hiểu transaction, index, migration và seed data.
Git và cộng tác	Sử dụng branch, Pull Request, xử lý conflict, code review, issue/task và commit history.
Kiểm thử	Biết viết test case, test API, unit test cơ bản, ghi bug và regression testing.
AI-native	Biết sử dụng AI có kiểm chứng; hiểu prompt, hallucination, LLM, RAG hoặc ML cơ bản.
Docker	Có kiến thức Dockerfile và Docker Compose cơ bản hoặc cam kết hoàn thành học phần bổ sung trước dự án.
Kỹ năng nghề	Đọc tài liệu tiếng Anh kỹ thuật, báo cáo tiến độ, tiếp nhận phản hồi và trình bày giải pháp.

Thiết bị và môi trường làm việc

• Máy tính đủ khả năng chạy IDE, database, nhiều container và công cụ kiểm thử.
• Khuyến nghị cấu hình RAM từ 16 GB trở lên đối với dự án đầy đủ.
• Có thể cài đặt Docker, Git, runtime, framework, database client, API tool và công cụ performance test.
• Có kết nối Internet ổn định cho review trực tuyến.
• Có khả năng tham gia onsite theo lịch doanh nghiệp.
• Tuân thủ các quy định liên quan đến dữ liệu, tài khoản, bảo mật và công cụ AI của doanh nghiệp.

Đầu ra chương trình

Sau khi hoàn thành chương trình, học viên sẽ sở hữu:

• Mã nguồn dự án.
• SRS và tài liệu yêu cầu.
• Tài liệu kiến trúc hệ thống.
• ERD.
• API Contract và Event Contract.
• Docker Compose.
• Báo cáo kiểm thử và hiệu năng.
• AI Report.
• Runbook vận hành.
• Slide và video demo sản phẩm.
• Hồ sơ năng lực phục vụ tuyển dụng.

Phương pháp đánh giá

• Điều kiện đủ để bảo vệ sản phẩm.
• Điểm sản phẩm và tài liệu chiếm 60% tổng điểm.
• Điểm bảo vệ chiếm 40% tổng điểm.
• Điểm đạt tối thiểu là 70/100.
• Học viên phải đạt các tiêu chí cốt lõi của chương trình để được công nhận hoàn thành.

Lý do nên tham gia chương trình

AI-Native OJT Level 3 mang đến cơ hội trải nghiệm toàn bộ vòng đời phát triển của một sản phẩm công nghệ hiện đại từ phân tích yêu cầu, thiết kế kiến trúc, phát triển, kiểm thử, triển khai đến vận hành và bảo vệ sản phẩm.

Chương trình giúp học viên chuyển đổi từ tư duy hoàn thành một nhiệm vụ kỹ thuật sang tư duy chịu trách nhiệm cho toàn bộ hệ thống; từ góc nhìn của một lập trình viên đơn lẻ sang góc nhìn của một kỹ sư phần mềm trong môi trường doanh nghiệp thực tế.

Việc tích hợp AI vào cả quy trình phát triển và sản phẩm giúp học viên từng bước hình thành năng lực làm việc theo định hướng AI-native, đáp ứng yêu cầu ngày càng phổ biến của thị trường công nghệ hiện đại.

Nguyên tắc triển khai

Pilot Project phải chứng minh được giá trị của giải pháp và tính hợp lý của kiến trúc hệ thống thay vì theo đuổi số lượng công nghệ sử dụng. Mỗi thành phần trong hệ thống cần có mục đích rõ ràng, dữ liệu cụ thể, phương pháp kiểm thử phù hợp và vai trò xác định trong toàn bộ luồng xử lý end-to-end của sản phẩm.

Mục tiêu của chương trình không phải là xây dựng một hệ thống production hoàn chỉnh mà là chứng minh được tính khả thi của giải pháp, khả năng thiết kế hệ thống và năng lực phối hợp trong môi trường làm việc thực tế.