ABOUT / CÁCH MÌNH XÂY HỆ THỐNG
Hơn hai năm làm Backend cho mình nền tảng về API, dữ liệu, business logic và cách hệ thống production vận hành. Mình mang nền tảng đó vào LLM, RAG, recommendation và AI Agent để xây những hệ thống AI thực tế.
Mình làm rõ vấn đề của người dùng và tiêu chí thành công trước, sau đó xây giải pháp đơn giản nhất để kiểm chứng. Chỉ khi có dữ liệu sử dụng thực tế, mình mới mở rộng architecture, performance hoặc mức độ phức tạp của AI.
Kỹ thuật tốt không phải là hệ thống dùng nhiều công nghệ nhất. Nó đủ đơn giản để bảo trì, nhưng đủ tốt để giải quyết đúng vấn đề.
04 / BẰNG CHỨNG CHỦ LỰC
Sản phẩm đang hoạt động · phát triển tiếp đang chờ kinh phí từ nhà trường
Nền tảng phát triển sự nghiệp ứng dụng AI
Kết nối CV, tiêu chí tuyển dụng và phỏng vấn AI theo thời gian thực trong một luồng luyện tập có thể hành động.
150+học viên thật trong đợt thử nghiệm tại VinUni
LUỒNG SẢN PHẨM / 06 MÀN HÌNH
Ảnh giao diện sản phẩm · số liệu hiển thị bên trong không được dùng làm bằng chứng định lượng.
MÀN HÌNH 01 / 06
BỐI CẢNH SẢN PHẨM
Điểm vào của hành trình VCareer. Các con số xuất hiện trong giao diện chỉ là dữ liệu minh họa của sản phẩm.
MÀN HÌNH 02 / 06
PHẠM VI TRỰC TIẾP · LỚP PHÂN TÍCH
Lớp phân tích và chấm điểm CV được thể hiện bên trong trình tạo CV.
MÀN HÌNH 03 / 06
PHẠM VI TRỰC TIẾP
Đối chiếu CV với JD để làm rõ mức độ phù hợp, khoảng trống và các đề xuất có thể hành động.
MÀN HÌNH 04 / 06
PHẠM VI TRỰC TIẾP · HẠ TẦNG CƠ BẢN
Hạ tầng LiveKit/WebRTC cơ bản tạo đường truyền cho phiên phỏng vấn AI theo thời gian thực; trải nghiệm hoàn chỉnh là sản phẩm của cả đội.
MÀN HÌNH 05 / 06
BỐI CẢNH SẢN PHẨM
Vòng phản hồi dành cho học viên sau phiên phỏng vấn, được trình bày như bối cảnh của sản phẩm chung.
MÀN HÌNH 06 / 06
BỐI CẢNH SẢN PHẨM
Tổng quan hành trình học viên và các luồng chức năng trong hệ thống thử nghiệm của VCareer.
ĐƯỜNG TRUYỀN REALTIME
05 / HỆ THỐNG & BẰNG CHỨNG
AI RESEARCH SYSTEM
Công cụ khám phá và đọc tài liệu học thuật có AI hỗ trợ
DỰ ÁN SOLO · PHỤ TRÁCH TOÀN BỘ KỸ THUẬT
Từ tìm đúng paper đến câu trả lời có thể truy nguồn: retrieval, đọc PDF, ghi chú, RAG có trích dẫn và đánh giá được nối trong một workspace.
Dense + BM25 được hợp nhất bằng Qdrant RRF.
Hierarchical RAG, phản hồi SSE và citation dẫn lại đúng trang PDF.
Bộ kiểm thử LangSmith cho QA, retrieval, faithfulness và refusal.
BẰNG CHỨNG KỸ THUẬT / 03
FastAPI · Qdrant RRF · PostgreSQL · OpenAI · LangSmith
TÍN HIỆU 01 / 03
TRUY XUẤT
Dense embedding và BM25 cùng đi qua Qdrant RRF, giữ được cả ngữ nghĩa, acronym, tên tác giả và truy vấn khớp chính xác.
TÍN HIỆU 02 / 03
KIỂM CHỨNG
Hierarchical RAG lấy ngữ cảnh từ PDF, stream câu trả lời và gắn citation có thể mở lại đúng vị trí tài liệu.
TÍN HIỆU 03 / 03
ĐÁNH GIÁ
Hai bộ chạy LangSmith ghi lại QA và refusal. Số liệu được giữ nguyên như output thí nghiệm, không được chuyển thành tuyên bố cải thiện.
LƯU TRỮ NỀN TẢNG BACKEND
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP · TRƯỞNG NHÓM BACKEND · XÂY TRƯỚC THỜI AI HỖ TRỢ LẬP TRÌNH
Hệ thống lập kế hoạch, phê duyệt chi phí và báo cáo tài chính nội bộ
Mình dẫn dắt backend cho luồng tài chính nhiều vai trò: xác thực, phân quyền, kỳ lập kế hoạch, chi phí, báo cáo và các tác vụ định kỳ.
KHO MÃ NGUỒN LƯU TRỮ · KHÔNG CÓ BẢN CHẠY TRỰC TIẾP HOẶC DỮ LIỆU VẬN HÀNH
06 / KINH NGHIỆM & GHI NHẬN
2019 → 2026
Từ nền tảng Công nghệ Thông tin, qua backend production, đến chương trình AI thực chiến.
Đại học FPT
Hòa Lạc, Hà NộiChương trình cử nhân Công nghệ Thông tin tại cơ sở Hòa Lạc, Hà Nội.
FPT Software
Backend systems · Sub-team 4–5 ngườiPhát triển backend cho hệ thống nhân sự và phối hợp vận hành một sub-team backend.
PHẠM VI CÔNG VIỆC
Xây dựng API và business logic bằng Java, Spring Boot và PostgreSQL.
Triển khai batch job và xử lý bất đồng bộ với AWS SQS; dùng Docker và LocalStack cho phát triển và kiểm thử local.
Điều phối công việc và review code cho sub-team backend 4–5 người.
HỆ THỐNG & CÔNG CỤJava · Spring Boot · PostgreSQL · AWS SQS · Docker · LocalStack · GraphQL · Testing
VinUniversity × Vingroup
12 tuần · Khung năng lực SFIAChương trình thực hành tập trung vào tư duy AI, đạo đức AI, trợ lý AI và giải quyết vấn đề dưới sự hướng dẫn của giảng viên VinUni.
CHỈ MỤC GHI NHẬN / 03
Màn hình tại lễ bế giảng VinUniversity tuyên dương đội VCareer và ghi lại hai kết quả tại Codex Community Hackathon Hanoi 2026.
SỔ TƯ LIỆU / CHỌN THỦ CÔNG
01 / 03Giải Nhì · Track 4: Transform with Codex
$5,000 OpenAI API credits · Codex Community Hackathon — Hanoi
GHI NHẬN LIÊN QUAN / 02
Giải Nhất · Track 1: Market Scale
Codex Community Hackathon — Hanoi
Dự án nổi bật
Lễ bế giảng tại VinUniversity
07 / NĂNG LỰC & LIÊN HỆ
Mỗi nhóm năng lực dẫn ngược về dự án hoặc vai trò đã chứng minh nó.
API, business logic, dữ liệu quan hệ, xử lý bất đồng bộ và tác vụ định kỳ.
CÔNG NGHỆ & PHƯƠNG PHÁP
BẰNG CHỨNG LIÊN QUAN
Nền tảng phiên realtime cho trải nghiệm phỏng vấn trực tiếp với AI.
CÔNG NGHỆ & PHƯƠNG PHÁP
BẰNG CHỨNG LIÊN QUAN
Truy xuất hybrid, citation quay về nguồn và vòng lặp đánh giá có thể kiểm chứng.
CÔNG NGHỆ & PHƯƠNG PHÁP
BẰNG CHỨNG LIÊN QUAN
Nối workflow sản phẩm, frontend, backend và một đường triển khai có thể sử dụng.
CÔNG NGHỆ & PHƯƠNG PHÁP
BẰNG CHỨNG LIÊN QUAN
Portfolio / 2026
VIEN
Backend · Realtime · AI
