AI-Native OJT - Thực tập dự án công nghệ cùng AI và doanh nghiệp

Chương trình thực hành dự án theo mô hình FUNiX Lab kết hợp cùng doanh nghiệp, giúp học viên trải nghiệm quy trình làm việc thực tế trong lĩnh vực công nghệ thông tin.

4 Tháng

1 Học phần

Thông tin chi tiết

Bối cảnh và xu hướng

Doanh nghiệp hiện nay không chỉ tuyển dụng dựa trên kiến thức hay chứng chỉ, mà ngày càng ưu tiên những ứng viên có kinh nghiệm thực tế, biết làm dự án và có sản phẩm chứng minh năng lực. Trong khi đó, AI đang thay đổi cách các đội ngũ công nghệ làm việc, từ phân tích yêu cầu, lập trình, kiểm thử đến quản lý dự án và vận hành hệ thống.

AI-Native OJT được xây dựng nhằm giúp học viên trải nghiệm môi trường làm việc thực tế thông qua các dự án mô phỏng doanh nghiệp, đồng thời học cách sử dụng AI như một cộng sự để nâng cao năng suất và chất lượng công việc. Đây là bước chuyển tiếp quan trọng giúp người học từ trạng thái “đã học” tiến tới “sẵn sàng làm việc”.

Mô tả chương trình

AI-Native OJT (On-the-Job Training) là chương trình thực hành dự án theo mô hình FUNiX Lab kết hợp cùng doanh nghiệp, giúp học viên trải nghiệm quy trình làm việc thực tế trong lĩnh vực công nghệ thông tin.

Thông qua các dự án thuộc nhiều lĩnh vực như Fintech, EdTech, GovTech, E-commerce hay Industry 4.0, học viên được tham gia vào toàn bộ vòng đời phát triển sản phẩm, từ phân tích yêu cầu, thiết kế hệ thống, lập trình, kiểm thử đến triển khai và bảo vệ sản phẩm.

Điểm khác biệt của chương trình là AI được tích hợp xuyên suốt quá trình làm việc. Học viên học cách phối hợp với AI Agent để hỗ trợ phân tích, phát triển sản phẩm, kiểm thử và xây dựng tài liệu, đồng thời biết kiểm chứng và chịu trách nhiệm với kết quả cuối cùng.

Thời lượng chương trình:

Level 1 – Online Project: 6 – 8 tuần
Level 2 – OJT cùng doanh nghiệp: 8 – 12 tuần
Level 3 – AI-Native Pilot Project: 12 – 16 tuần

Hình thức: Online kết hợp Offline tại doanh nghiệp (tùy cấp độ)

Vì sao nên tham gia AI-Native OJT?

Trải nghiệm môi trường làm việc thực tế: Tiếp cận quy trình phát triển phần mềm, cách làm việc nhóm, review sản phẩm và tác phong làm việc theo chuẩn doanh nghiệp.
Làm dự án thật thay vì chỉ học lý thuyết: Hoàn thành các dự án thuộc những lĩnh vực đang có nhu cầu tuyển dụng cao như Tài chính, Giáo dục, Chính phủ số và Công nghiệp 4.0.
Làm việc cùng AI: Biết cách sử dụng AI Agent để hỗ trợ lập kế hoạch, phân tích, lập trình, kiểm thử và xây dựng tài liệu.
Xây dựng Portfolio nổi bật: Sở hữu source code, tài liệu kỹ thuật, báo cáo kiểm thử, video demo và hồ sơ năng lực phục vụ ứng tuyển.
Chuẩn bị cho công việc thực tế: Rèn luyện kỹ năng chuyên môn, kỹ năng làm việc dự án và khả năng giải thích, bảo vệ sản phẩm trước mentor và doanh nghiệp.

Chương trình phù hợp với:

Học viên đã hoàn thành các chương trình đào tạo CNTT hoặc AI tại FUNiX.
Sinh viên CNTT muốn có kinh nghiệm dự án trước khi đi thực tập hoặc xin việc.
Người chuyển ngành muốn bổ sung trải nghiệm thực tế để hoàn thiện hồ sơ năng lực.
Junior Developer muốn tham gia các dự án lớn hơn và học cách làm việc theo quy trình.
Học viên muốn xây dựng portfolio công nghệ có chiều sâu trước khi ứng tuyển.

Các level trong chương trình:

Level 1 – Online Project

Học viên thực hiện Module Project theo hình thức online cùng mentor.
Phù hợp với: Học viên cần linh hoạt địa điểm, muốn có portfolio module đầu tiên.

Nội dung chính	Kết quả đạt được
Onboarding dự án Phân tích yêu cầu Thiết kế cơ sở dữ liệu Thiết kế API Thiết kế giao diện Phát triển tính năng Kiểm thử sản phẩm Viết tài liệu kỹ thuật Demo và bảo vệ sản phẩm	Hoàn thành Module Project đầu tiên Làm quen với quy trình phát triển phần mềm Biết sử dụng AI Agent trong dự án Portfolio tương đương khoảng 6 tháng kinh nghiệm dự án

Level 2 – OJT cùng doanh nghiệp

Học viên tham gia dự án kết hợp trải nghiệm doanh nghiệp thực tế.
Phù hợp với: Học viên chuẩn bị đi thực tập, cần rèn tác phong và giao tiếp công sở.

Nội dung chính	Kết quả đạt được
Toàn bộ nội dung Level 1 Hội nhập doanh nghiệp Tham gia review trực tiếp Trải nghiệm tác phong làm việc Bảo vệ sản phẩm với doanh nghiệp	Hiểu môi trường làm việc thực tế Nhận phản hồi từ doanh nghiệp Portfolio tương đương khoảng 9 tháng kinh nghiệm dự án

Level 3 – AI-Native Pilot Project

Học viên tham gia dự án kết hợp trải nghiệm doanh nghiệp thực tế.
Phù hợp với: Học viên cần portfolio mạnh, hướng đến fresher/junior hoặc vai trò kỹ thuật chuyên sâu.

Nội dung chính	Kết quả đạt được
Thiết kế kiến trúc hệ thống Multi-service Architecture API Gateway Docker & Deployment Cache & Queue Performance Testing AI/LLM Integration AI Agent Workflow	Xây dựng sản phẩm end-to-end Hiểu quy trình phát triển hệ thống quy mô lớn Portfolio tương đương khoảng 12 tháng kinh nghiệm dự án

Các nhóm dự án thực hành

Fintech: Ngân hàng số, Thanh toán điện tử, Quản lý tín dụng, Phát hiện gian lận giao dịch
E-commerce: Sàn thương mại điện tử, Hệ thống khuyến nghị sản phẩm, Quản lý đơn hàng, Chăm sóc khách hàng bằng AI
EdTech: Hệ thống LMS, Adaptive Learning, AI Tutor, Chấm bài tự động
GovTech: Cổng dịch vụ công, Dữ liệu mở, Định danh điện tử, Phản ánh hiện trường
Industry 4.0: Giám sát sản xuất, Bảo trì dự đoán, Truy xuất nguồn gốc, AI Vision kiểm tra chất lượng

Kỹ năng và năng lực đầu ra

Sau chương trình, học viên sở hữu

A. Năng lực làm việc và quản lý công việc

Năng lực	Level 1	Level 2	Level 3
Hiểu quy trình phát triển phần mềm và vai trò của các thành viên trong nhóm	✓	✓	✓
Sử dụng Git, task board, công cụ kiểm thử API, công cụ cơ sở dữ liệu và công cụ viết tài liệu	✓	✓	✓
Lập WBS, timeline, ước tính manday, phân công công việc và nhận diện rủi ro	✓	✓	✓
Theo dõi tiến độ, báo cáo công việc, tiếp nhận và xử lý phản hồi của mentor	✓	✓	✓
Làm việc trực tuyến có kỷ luật và phối hợp hiệu quả từ xa	✓	✓	✓
Hội nhập, giao tiếp, phối hợp và thể hiện tác phong chuyên nghiệp tại doanh nghiệp		✓	✓
Tuân thủ quy định bảo mật, tài khoản, dữ liệu và công cụ của doanh nghiệp		✓	✓

B. Năng lực phân tích nghiệp vụ và thiết kế

Năng lực	Level 1	Level 2	Level 3
Phân tích bối cảnh, người dùng, mục tiêu, phạm vi và luồng nghiệp vụ của đề bài	✓	✓	✓
Xác định business rules, trạng thái, trường hợp ngoại lệ và acceptance criteria	✓	✓	✓
Viết SRS, use case hoặc user story và tài liệu yêu cầu có cấu trúc	✓	✓	✓
Thiết kế ERD, mô hình dữ liệu, ràng buộc và các truy vấn nghiệp vụ chính	✓	✓	✓
Thiết kế API contract và luồng tích hợp giữa frontend với backend	✓	✓	✓
Thiết kế UI flow, wireframe và trải nghiệm người dùng ở mức phù hợp với dự án	✓	✓	✓
Làm rõ yêu cầu và phản hồi trực tiếp với mentor hoặc stakeholder doanh nghiệp		✓	✓
Thiết kế architecture diagram, microservice diagram, sequence diagram và deployment diagram			✓
Phân tích yêu cầu phi chức năng: hiệu năng, khả năng mở rộng, độ tin cậy và bảo mật			✓

C. Năng lực phát triển sản phẩm phần mềm

Năng lực	Level 1	Level 2	Level 3
Xây dựng backend API, business logic, validation và error handling	✓	✓	✓
Xây dựng frontend, form, dashboard và tích hợp API	✓	✓	✓
Xây dựng database, migration, seed data và truy vấn báo cáo	✓	✓	✓
Áp dụng OOP, cấu trúc mã nguồn, coding convention và code review	✓	✓	✓
Hoàn thiện một module nghiệp vụ end-to-end có thể chạy và trình diễn	✓	✓	✓
Xây dựng pilot project đa service chạy end-to-end			✓
Tích hợp API Gateway hoặc reverse proxy để điều phối request			✓
Tích hợp cache đúng vị trí, có TTL và chiến lược invalidation			✓
Tích hợp Message Queue và Worker, có retry và idempotency cho xử lý bất đồng bộ			✓

D. Năng lực AI-Native

Năng lực	Level 1	Level 2	Level 3
Thiết kế Agent Spec và workflow gồm 3–5 AI Agent hỗ trợ dự án	✓	✓	✓
Sử dụng AI Agent để hỗ trợ phân tích, thiết kế, lập trình, kiểm thử và tài liệu có kiểm chứng	✓	✓	✓
Ghi AI Usage Log, áp dụng human-in-the-loop và kiểm soát dữ liệu đầu vào	✓	✓	✓
Xây dựng AI/ML/DL/LLM baseline phù hợp với bài toán và đánh giá kết quả	✓	✓	✓
Kiểm soát hallucination, thiết kế fallback và cơ chế human review cho đầu ra AI/LLM	✓	✓	✓
Tích hợp AI/LLM/RAG hoặc semantic search thành service hoặc workflow trong kiến trúc hệ thống			✓

E. Năng lực kiểm thử, chất lượng và hiệu năng

Năng lực	Level 1	Level 2	Level 3
Lập test plan, test case và kiểm thử API, giao diện, validation và business rules	✓	✓	✓
Ghi nhận bug, sửa lỗi, thực hiện regression testing và chuẩn bị dữ liệu demo	✓	✓	✓
Đánh giá chất lượng đầu ra AI/LLM bằng tiêu chí và bộ tình huống kiểm thử phù hợp	✓	✓	✓
Kiểm thử integration và end-to-end cho luồng đa service, queue, cache và gateway			✓
Thực hiện performance/load test, xác định bottleneck và tối ưu hiệu năng			✓
Thiết lập logging, health check, audit log và monitoring cơ bản			✓

F. Năng lực đóng gói, tài liệu, trình bày và hồ sơ năng lực

Năng lực	Level 1	Level 2	Level 3
Hoàn thiện SRS, README, API document, test report, báo cáo AI và slide	✓	✓	✓
Đóng gói, bàn giao và giúp mentor chạy lại module hoặc sản phẩm	✓	✓	✓
Docker hóa hệ thống, cấu hình Docker Compose, biến môi trường và runbook vận hành			✓
Trình bày, demo, bảo vệ và giải thích các quyết định kỹ thuật	✓	✓	✓
Bảo vệ trực tiếp tại doanh nghiệp và xử lý phản biện về chuyên môn, giao tiếp và tác phong		✓	✓
Xây dựng portfolio có source code, tài liệu, demo và nhận xét xác thực	✓	✓	✓
Phân tích trade-off kiến trúc, khả năng mở rộng và phương án vận hành hệ thống			✓

ĐĂNG KÝ NHẬN TƯ VẤN

Cơ hội nghề nghiệp

Hoàn thành AI-Native OJT, học viên sở hữu portfolio dự án thực tế, kinh nghiệm làm việc cùng mentor và AI Agent, sẵn sàng ứng tuyển các vị trí Software Engineer, BA, Tester, PO hoặc các vai trò công nghệ ứng dụng AI trong doanh nghiệp hiện đại.