Trách Nhiệm Cốt Lõi Của Một Kỹ Sư AI Năm 2025

Chào các bạn, và chào mừng trở lại với series “AI Engineer Roadmap”! Trong các bài viết trước, chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu Kỹ Sư AI Là Gì, phân biệt rõ sự khác nhau giữa Kỹ sư AI và Kỹ sư ML, nhìn nhận vai trò quan trọng của Kỹ sư AI trong phát triển sản phẩm hiện nay, và thậm chí là những khái niệm phức tạp hơn như AI vs AGI. Nếu bạn đang định hướng sự nghiệp trong lĩnh vực đầy hứa hẹn này, việc hiểu rõ bạn sẽ làm gì hàng ngày, hàng tuần là cực kỳ quan trọng.

Năm 2025 đang đến rất gần, và lĩnh vực AI tiếp tục tiến bộ với tốc độ chóng mặt. Vai trò của một Kỹ sư AI ngày càng mở rộng, không chỉ dừng lại ở việc xây dựng mô hình. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào những trách nhiệm cốt lõi mà một Kỹ sư AI cần đảm đương trong năm 2025, giúp bạn có cái nhìn rõ ràng hơn về con đường sự nghiệp này.

1. Toàn Diện Vòng Đời Phát Triển AI (End-to-End AI Lifecycle)

Một trong những thay đổi lớn nhất trong vai trò của Kỹ sư AI hiện đại là sự dịch chuyển từ chỉ tập trung vào việc “train model” sang việc quản lý toàn bộ vòng đời phát triển AI. Đến năm 2025, điều này sẽ càng trở nên phổ biến và thiết yếu hơn.

Thu thập, Tiền xử lý và Quản lý Dữ liệu

Mô hình AI chỉ tốt khi dữ liệu của nó tốt. Kỹ sư AI năm 2025 không chỉ nhận dataset “sạch” từ Data Scientist. Họ thường xuyên tham gia vào quá trình:

• Thu thập dữ liệu: Thiết kế pipeline để thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau (database, API, logs…).
• Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch, chuyển đổi, chuẩn hóa, và xử lý dữ liệu bị thiếu hoặc nhiễu.
• Gán nhãn dữ liệu: Phối hợp với các chuyên gia tên miền hoặc xây dựng các công cụ hỗ trợ gán nhãn hiệu quả.
• Quản lý phiên bản dữ liệu: Sử dụng các công cụ Data Versioning (như DVC) để theo dõi và quản lý các phiên bản của dataset, đảm bảo khả năng tái lặp (reproducibility).

Trách nhiệm này đòi hỏi kiến thức vững chắc về database, ETL, và các công cụ quản lý dữ liệu lớn.

Xây dựng, Huấn luyện và Đánh giá Mô hình

Đây vẫn là trái tim của công việc, nhưng với sự phát triển của các framework và mô hình có sẵn, trọng tâm có thể dịch chuyển một chút:

• Lựa chọn kiến trúc mô hình: Hiểu và lựa chọn mô hình phù hợp nhất với bài toán và dữ liệu (ví dụ: Transformer cho NLP, CNN cho Vision, mô hình GNN cho dữ liệu đồ thị…).
• Huấn luyện mô hình: Cấu hình, thực thi quá trình huấn luyện, sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa (tối ưu hóa thuật toán, tối ưu hóa phần cứng…).
• Điều chỉnh siêu tham số (Hyperparameter Tuning): Sử dụng các kỹ thuật và công cụ tự động để tìm ra bộ siêu tham số tốt nhất.
• Đánh giá mô hình: Không chỉ dựa vào accuracy hay loss, mà còn các metrics chuyên sâu hơn tùy thuộc vào bài toán (precision, recall, F1-score, AUC, MAE, RMSE…), và quan trọng là hiểu ý nghĩa thực tiễn của các metrics này.

Nắm vững các framework phổ biến như TensorFlow, PyTorch, scikit-learn là điều kiện tiên quyết.

2. Đưa AI Vào Thực Tế: Triển Khai và Vận Hành (MLOps)

Việc xây dựng mô hình chỉ là bước đầu. Biến mô hình từ một file .pkl hay .pth trong notebook thành một dịch vụ chạy ổn định, hiệu quả trong môi trường production là trách nhiệm ngày càng quan trọng của Kỹ sư AI, và đây chính là cốt lõi của MLOps.

Kỹ sư AI năm 2025 cần phải có khả năng:

• Đóng gói mô hình: Sử dụng Docker hoặc các công nghệ container hóa khác để đóng gói mô hình cùng với môi trường chạy của nó.
• Triển khai mô hình: Đưa mô hình đã đóng gói lên các nền tảng cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP AI Platform), hoặc các hệ thống on-premise, Kubernetes cluster.
• Thiết kế API cho mô hình: Xây dựng các API (ví dụ: sử dụng FastAPI, Flask) để các ứng dụng khác có thể dễ dàng tương tác và sử dụng mô hình.
• Theo dõi hiệu suất (Monitoring): Thiết lập hệ thống giám sát để theo dõi hiệu suất của mô hình trong môi trường production (latency, throughput), và quan trọng là theo dõi sự suy giảm hiệu suất của mô hình theo thời gian (model drift, data drift).
• Tự động hóa (Automation): Xây dựng pipeline CI/CD cho các dự án AI, tự động hóa việc huấn luyện lại mô hình, triển khai các phiên bản mới.

MLOps không chỉ là kỹ năng kỹ thuật mà còn là tư duy về quy trình và vận hành. Đây là điểm giao thoa mạnh mẽ giữa AI Engineering và Software Engineering.

# Ví dụ đơn giản về việc đóng gói mô hình inference bằng FastAPI
# main.py
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import joblib # Hoặc torch, tensorflow

app = FastAPI()

# Giả định model đã được train và lưu
model = joblib.load("my_model.pkl")

class InputData(BaseModel):
    features: list # Tùy thuộc input của model

class Prediction(BaseModel):
    prediction: float # Hoặc type output của model

@app.post("/predict/", response_model=Prediction)
def predict(data: InputData):
    # Tiền xử lý data nếu cần
    processed_data = [data.features] # Chuyển list thành shape phù hợp cho model

    # Inference
    prediction = model.predict(processed_data)[0]

    return {"prediction": prediction}

# Để chạy: uvicorn main:app --reload
# Sau đó build Docker image từ file này và dependencies

Đoạn code trên minh họa cách một Kỹ sư AI có thể tạo một API đơn giản để ứng dụng khác gọi tới và lấy kết quả dự đoán từ mô hình. Đây là một phần thiết yếu của việc đưa AI vào thực tế.

3. Tích Hợp AI Vào Hệ Thống Phần Mềm

AI thường không tồn tại độc lập. Nó cần được tích hợp mượt mà vào các sản phẩm và dịch vụ hiện có. Đây là nơi Kỹ sư AI thực sự phát huy vai trò kỹ sư phần mềm của mình.

Trách nhiệm này bao gồm:

• Thiết kế kiến trúc: Cùng với đội ngũ Software Engineer để thiết kế kiến trúc hệ thống sao cho các dịch vụ AI có thể giao tiếp hiệu quả với các thành phần khác (backend, frontend, mobile).
• Phát triển API và Microservices: Xây dựng các dịch vụ độc lập chứa mô hình AI, tuân thủ các nguyên tắc thiết kế microservice.
• Đảm bảo khả năng mở rộng (Scalability): Thiết kế hệ thống để có thể xử lý lượng truy cập lớn khi nhu cầu sử dụng mô hình tăng lên.
• Đảm bảo độ tin cậy (Reliability): Xử lý lỗi, đảm bảo dịch vụ AI luôn sẵn sàng.

Kỹ năng về kiến trúc phần mềm, phát triển backend, hiểu biết về các giao thức giao tiếp (REST, gRPC) là cực kỳ quan trọng ở đây. Đây cũng là điểm cho thấy sự giao thoa với vai trò Kỹ sư AI trong phát triển sản phẩm mà chúng ta đã nói tới.

4. Đảm Bảo AI Có Trách Nhiệm và Đạo Đức (Responsible AI)

Khi AI ngày càng có ảnh hưởng sâu sắc đến xã hội, việc đảm bảo các hệ thống AI hoạt động một cách có trách nhiệm và tuân thủ đạo đức là một trách nhiệm *cốt lõi* vào năm 2025, không còn là một điều “nice-to-have”.

Điều này bao gồm:

• Giảm thiểu thiên vị (Bias Mitigation): Xác định và xử lý các nguồn thiên vị trong dữ liệu và mô hình có thể dẫn đến kết quả không công bằng cho các nhóm người dùng khác nhau.
• Tính minh bạch và khả năng giải thích (Explainability and Interpretability): Sử dụng các kỹ thuật (như LIME, SHAP) để hiểu tại sao mô hình đưa ra một quyết định cụ thể, đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực nhạy cảm (y tế, tài chính, tuyển dụng).
• Bảo vệ quyền riêng tư (Privacy Preservation): Áp dụng các kỹ thuật như federated learning hoặc differential privacy khi làm việc với dữ liệu nhạy cảm.
• Độ mạnh mẽ và an toàn (Robustness and Safety): Xây dựng mô hình có khả năng chống lại các cuộc tấn công adversarial và hoạt động an toàn trong các tình huống bất ngờ.
• Tuân thủ quy định: Hiểu và tuân thủ các quy định pháp lý liên quan đến AI (như GDPR, các đạo luật về AI sắp tới).

Kỹ sư AI năm 2025 cần có kiến thức về các framework và công cụ Responsible AI (như AI Fairness 360 của IBM, InterpretML của Microsoft) và tư duy phản biện về tác động xã hội của công nghệ mình tạo ra.

# Ví dụ: Sử dụng library AIF360 để kiểm tra bias trong dataset
# Giả định bạn có dataset và định nghĩa protected_attributes

from aif360.datasets import StandardDataset
from aif360.metrics import BinaryLabelDatasetMetric

# Load dataset của bạn, định nghĩa cột nhãn và các thuộc tính nhạy cảm (protected attributes)
# Ví dụ: credit dataset, 'loan_granted' là nhãn, 'gender', 'race' là protected_attributes
dataset = StandardDataset(
    df=your_dataframe,
    label_names=['loan_granted'],
    favorable_label=1, # Giả sử 1 là kết quả 'tốt' (vd: được vay)
    protected_attribute_names=['gender', 'race'],
    privileged_classes=[['Male'], ['White']] # Giả sử Male và White là nhóm 'ưu tiên' theo mặc định
)

# Tính metric bias cho dataset
metric_dataset = BinaryLabelDatasetMetric(dataset,
                                          unprivileged_groups=[{'gender': 0}], # Ví dụ: 0 là Female
                                          privileged_groups=[{'gender': 1}])   # Ví dụ: 1 là Male

disparate_impact = metric_dataset.disparate_impact()
statistical_parity_difference = metric_dataset.statistical_parity_difference()

print(f"Disparate Impact (Gender): {disparate_impact}")
print(f"Statistical Parity Difference (Gender): {statistical_parity_difference}")

# disprate_impact < 0.8 hoặc > 1.25 thường được coi là có bias đáng kể
# statistical_parity_difference khác 0 cũng chỉ ra bias

Đoạn code này chỉ là một ví dụ nhỏ về cách bắt đầu kiểm tra bias trong dữ liệu, một bước quan trọng trong việc xây dựng AI có trách nhiệm.

5. Tối Ưu Hóa Hiệu Năng và Chi Phí

Trong môi trường production, hiệu năng của mô hình (tốc độ suy luận, lượng tài nguyên sử dụng) và chi phí vận hành là cực kỳ quan trọng. Kỹ sư AI cần có khả năng tối ưu hóa các khía cạnh này.

Điều này bao gồm:

• Tối ưu hóa mô hình: Áp dụng các kỹ thuật như model compression, quantization, pruning để giảm kích thước và tăng tốc độ suy luận mà không ảnh hưởng quá nhiều đến hiệu quả.
• Chọn lựa phần cứng phù hợp: Hiểu sự khác biệt giữa CPU, GPU, TPU và các chip AI chuyên dụng khác để triển khai mô hình trên nền tảng tối ưu nhất.
• Tối ưu hóa code inference: Sử dụng các thư viện suy luận hiệu quả (như ONNX Runtime, TensorRT) hoặc các kỹ thuật batching, caching.
• Quản lý tài nguyên cloud: Thiết kế hệ thống có khả năng tự động mở rộng (auto-scaling) dựa trên tải, sử dụng các chiến lược tiết kiệm chi phí trên cloud.

6. Hợp Tác Liên Chức Năng (Cross-functional Collaboration)

Kỹ sư AI không làm việc đơn độc. Họ là cầu nối giữa Data Scientist (những người khám phá và xây dựng mô hình thử nghiệm), Software Engineer (những người xây dựng hệ thống sản phẩm), Product Manager (những người định nghĩa yêu cầu và giá trị kinh doanh), và các chuyên gia tên miền (những người hiểu sâu về lĩnh vực ứng dụng).

Kỹ sư AI năm 2025 cần có kỹ năng giao tiếp xuất sắc, khả năng làm việc hiệu quả trong môi trường Agile, và tư duy giải quyết vấn đề chung của toàn đội.

7. Học Hỏi Liên Tục và Cập Nhật Kiến Thức

Đây có lẽ là trách nhiệm không bao giờ thay đổi, nhưng với tốc độ phát triển của AI, nó càng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Các mô hình mới, kỹ thuật mới, công cụ mới xuất hiện hàng tháng.

Kỹ sư AI cần dành thời gian để:

• Đọc các bài báo nghiên cứu mới (ví dụ: trên arXiv).
• Học các framework và thư viện mới.
• Theo dõi xu hướng ngành (ví dụ: Generative AI, Edge AI, Foundation Models).
• Tham gia các khóa học, hội thảo.

Việc liên tục học hỏi không chỉ giúp bạn duy trì năng lực cạnh tranh mà còn mở ra những cơ hội mới để áp dụng AI vào các bài toán phức tạp hơn.

Bảng Tóm Tắt: Trách Nhiệm Chính và Kỹ Năng Tương Ứng

Để dễ hình dung, đây là bảng tóm tắt một số trách nhiệm cốt lõi và các kỹ năng/kiến thức liên quan:

Kết Luận

Vai trò của một Kỹ sư AI vào năm 2025 là một vai trò đa diện, đòi hỏi sự kết hợp giữa kiến thức chuyên sâu về Machine Learning, kỹ năng kỹ sư phần mềm vững chắc, khả năng vận hành hệ thống, và sự nhạy bén về đạo đức và tác động xã hội của AI.

Nếu bạn đang đi trên lộ trình học Kỹ sư AI 2025, hãy nhớ rằng việc thành thạo chỉ một khía cạnh là chưa đủ. Bạn cần phát triển bản thân theo hướng toàn diện hơn, sẵn sàng đối mặt với những thách thức mới và nắm bắt những cơ hội thú vị mà lĩnh vực AI mang lại.

Con đường này đầy thử thách nhưng cũng vô cùng xứng đáng. Bằng cách hiểu rõ những trách nhiệm này và không ngừng trau dồi bản thân, bạn sẽ trở thành một Kỹ sư AI có giá trị cao và đóng góp đáng kể vào kỷ nguyên mới của phát triển phần mềm.

Chúc các bạn thành công trên hành trình của mình! Hẹn gặp lại trong các bài viết tiếp theo của series “AI Engineer Roadmap”.