InfoQ ra mắt khóa học và chứng nhận Kỹ sư AI trực tuyến dành cho các chuyên gia phần mềm cấp cao

InfoQ ra mắt khóa học và chứng nhận Kỹ sư AI trực tuyến dành cho các chuyên gia phần mềm cấp cao

Khi các kỹ thuật viên thăng tiến lên các vị trí cấp cao như Staff hay Principal, họ thường gặp phải một "nút thắt" nghề nghiệp: số lượng người trong tổ chức có khả năng tranh luận sâu sắc và thách thức tư duy của họ ngày càng ít đi. Các khóa học chứng nhận trực tuyến của InfoQ được xây dựng để lấp đầy khoảng trống này, nơi các nhóm nhỏ gồm kỹ sư cấp cao từ nhiều công ty và ngành công nghiệp khác nhau cùng nhau giải quyết các quyết định thực tế một cách bảo mật.

InfoQ đã chính thức ra mắt Chương trình Chứng nhận Kỹ sư AI (InfoQ Certified AI Engineering Program), một khóa học trực tuyến kéo dài 5 tuần với các buổi trực tiếp, 4 giờ mỗi tuần. Khóa học này dành riêng cho các kỹ sư cấp cao, kiến trúc sư phần mềm, kỹ sư nền tảng AI/ML, trưởng nhóm kỹ thuật và quản lý kỹ thuật đang làm việc trên các hệ thống AI sản xuất thực tế. Đợt đầu tiên sẽ bắt đầu vào ngày 25 tháng 7 năm 2026, với các buổi học trực tiếp hàng tuần vào thứ Bảy lúc 9:00 sáng PDT.

Chương trình được dẫn dắt bởi Hien Luu, Quản lý Kỹ thuật cấp cao tại Zoox và là tác giả của cuốn sách "MLOps with Ray" cũng như "Beginning Apache Spark 3". Tại Zoox, Luu phụ trách đội ngũ Nền tảng Học máy (Machine Learning Platform) và từng là diễn giả tại các hội nghị QCon về cơ sở hạ tầng AI/ML và kỹ thuật sản xuất.

"Hầu hết các đội nhóm đang đưa ra các quyết định về cơ sở hạ tầng, nền tảng và độ tin cậy cho các hệ thống AI sản xuất trước khi họ có các tiêu chuẩn nội bộ mạnh mẽ về việc thế nào là tốt. Khóa học này cung cấp cho các kỹ sư cấp cao cách áp dụng các khuôn khổ đã được chứng minh vào công việc của chính họ, với sự thách thức các giả định và đánh đổi từ những người đồng nghiệp có kinh nghiệm từ các tổ chức khác." — Hien Luu, Người điều phối Chương trình Chứng nhận Kỹ sư AI của InfoQ

Từ nguyên mẫu AI đến hệ thống sản xuất

Khi các đội nhóm chuyển đổi tính năng AI từ nguyên mẫu sang môi trường sản xuất (production), các câu hỏi kỹ thuật cốt lõi cũng thay đổi theo. Thách thức không còn chỉ là liệu hệ thống có hoạt động được một lần hay không, mà là liệu nó có thể duy trì hoạt động một cách dự đoán được dưới các ràng buộc của môi trường sản xuất và ở quy mô lớn hay không.

Đối với nhiều đội nhóm, các quyết định liên quan đến kiến trúc truy xuất (retrieval architecture), pipeline ngữ cảnh, điều phối tác nhân (agent orchestration), đánh giá (evaluation), ranh giới nền tảng, chi phí suy luận (inference cost), khả năng quan sát và quyền sở hữu vận hành thường được đưa ra lần đầu tiên, với rất ít người bên ngoài đội ngũ để có thể trao đổi và đối chiếu.

Trong mỗi khóa học, các kỹ sư cấp cao từ các công ty khác nhau sẽ áp dụng các khuôn khổ đã được chứng minh cho các quyết định kỹ thuật AI mà họ đang xử lý, và chia sẻ những gì hiệu quả cũng như những gì không hiệu quả trong môi trường bảo mật. Người tham gia sẽ rời đi với những cách tiếp cận mới hoặc sự xác nhận rằng các quyết định họ đang đưa ra là đúng đắn.

Nội dung đào tạo

Mỗi tuần, người tham gia sẽ tham gia một buổi học trực tuyến kéo dài 4 giờ với người điều phối và một nhóm nhỏ đồng nghiệp. Các buổi trực tiếp tập trung vào việc áp dụng các khuôn khổ vào các vấn đề thực tế từ công việc của người tham gia thay vì chỉ nghiên cứu các tình huống chung chung.

Tuần 1: Trở thành Đội ngũ Kỹ thuật Bản địa AI (AI-Native). Người tham gia sẽ xem xét nơi AI thay đổi thói quen kỹ thuật, tư duy sản phẩm và các đánh đổi kiến trúc, cũng như nơi các thực tiễn về khả năng phục hồi và quản lý rủi ro hiện có vẫn được áp dụng.

Tuần 2: Thiết kế và Xây dựng RAG và Context Pipelines. Các kiến trúc truy xuất, đồ thị tri thức và pipeline bộ nhớ vẫn giữ được tính chính xác khi dữ liệu thay đổi và độ phức tạp của truy vấn tăng lên.

Tuần 3: Thiết kế và Xây dựng AI Agents. Từ các công cụ đơn mục đích đến điều phối đa tác nhân (multi-agent orchestration), tập trung vào các đánh đổi giữa tính tự chủ và sự kiểm soát trong hệ thống sản xuất.

Tuần 4: Nền tảng và Cơ sở hạ tầng AI. Thiết kế lớp nền tảng cho hệ thống AI: những gì cần tập trung hóa, những gì cần liên kết (federate), và cách định tuyến khối lượng công việc theo lô và thời gian thực mà không chi tiêu quá mức cho suy luận.

Tuần 5: Xuất sắc Vận hành AI: Đánh giá, Tin cậy và Độ tin cậy. Các khuôn khổ đánh giá và kỷ luật vận hành giúp giữ cho các hệ thống AI đáng tin cậy sau khi triển khai.

Trong suốt khóa học, người tham gia sẽ phát triển một bài viết kỹ thuật tổng hợp (capstone). Tuần 5 bao gồm các bài thuyết trình về bản nháp bài viết của nhóm. Những bài viết xuất sắc nhất sẽ được đăng tải trên InfoQ. Tốt nghiệp chương trình, học viên sẽ nhận được chứng nhận Chương trình Kỹ sư AI của InfoQ, có thể thêm vào hồ sơ LinkedIn của mình.

Ngoài ra, InfoQ cũng thông báo về các khóa học trực tuyến sắp tới khác như Khóa học Kiến trúc phần mềm (bắt đầu ngày 10/6/2026) và Khóa học Kiến trúc sư Tổ chức (bắt đầu ngày 19/6/2026).