How to Start a Career in Quantum Computing in 2026

Why I Stopped Calling Myself a Full-Stack Developer

Một chuyên gia công nghệ với 20 năm kinh nghiệm lập luận rằng danh xưng "Full-Stack …

5 Lessons at 50

Ở tuổi 50, một kỹ sư phần mềm kiêm giáo sư chia sẻ năm bài học cuộc sống: cân bằng sự thận trọng nhưng không trở nên quá ngại rủi ro, nhìn nhận thế giới thông qua động cơ thay vì ý định được tuyên bố, nhận ra năng lực đích thực hiếm đến mức nào, theo đuổi công việc mình thực sự yêu thích, và duy trì thái độ xây dựng cùng lạc quan thận trọng để duy trì động lực lâu dài.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ kinh nghiệm chuyên môn sang sự thông thái sống, giúp họ xây dựng quyết định sáng suốt hơn trong sự nghiệp và cuộc sống, từ những nguyên tắc về tính cân bằng, nhận thức sâu sắc về động lực thực tế và cách duy trì động lực dài hạn.

Product Experimentation: Stop Early Without P-Hacking Using mSPRT and Sequential Testing in Python

Bài viết giới thiệu phương pháp mSPRT (mixture Sequential Probability Ratio Test) thay thế p-value bằng e-value để ngăn chặn tình trạng "p-hacking" khi theo dõi kết quả A/B test sớm, vốn làm tăng tỷ lệ dương tính giả từ 5% lên 30%. Triển khai bằng Python với bộ dữ liệu 50.000 người dùng, mSPRT cho phép dừng thử nghiệm sớm (ngày 25,9 thay vì 30) mà vẫn đảm bảo độ tin cậy, mặc dù có nhược điểm giảm power (49,3% so với 88,7% ở t-test cố định).

Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách áp dụng quy trình kiểm thử sản phẩm hiệu quả bằng cách tránh p-hacking thông qua các phương pháp kiểm soát giả thuyết sớm như mSPRT, giúp tối ưu hóa quyết định phát triển dựa trên dữ liệu thực tế chứ không phải là kết quả giả định.

The 5 Mandatory Soft Skills Engineers Must Have in the Age of AI

Kỹ sư hỗ trợ cloud kỳ cựu nhấn mạnh năm kỹ năng mềm bắt buộc cho kỹ sư trong kỷ nguyên AI: giao tiếp hiệu quả, sự thấu cảm, khả năng thích ứng, xây dựng niềm tin qua tranh luận sản phẩm, và trách nhiệm theo giá trị. Dù AI đẩy nhanh công việc cơ học, con người vẫn nắm vai trò quan trọng trong việc giành lòng tin khách hàng, xử lý tình huống mơ hồ và thể hiện khả năng phán đoán dưới áp lực.

Những kỹ năng mềm như khả năng giao tiếp hiệu quả và sự thích nghi trong thời đại AI không chỉ giúp bạn làm việc hiệu quả hơn, mà còn quyết định được sự thành công lâu dài trong sự nghiệp của bạn khi đối mặt với những thách thức không thể giải quyết hoàn toàn bởi công nghệ.

Monolith to Service Architecture

Di chuyển từ kiến trúc monolith sang microservices cần áp dụng các pattern cụ thể thay vì viết lại toàn bộ. Bốn chiến lược chính gồm: Strangler Fig (dần dần chuyển lưu lượng qua API gateway), Parallel Run (chạy song song để kiểm chứng), Collaborator (thêm microservices mới mà không sửa core), và Change Data Capture (đồng bộ dữ liệu real-time bằng Debezium/Kafka Connect). Các pattern này hiệu quả nhất khi kết hợp theo trình tự trong quá trình chuyển đổi.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ kiến trúc monolith sang microservices một cách chỉnh xác, ít rủi ro và tối ưu hóa hiệu suất, không phải là một thay đổi đột ngột mà là một quá trình thuần túy, có kế hoạch với các mẫu thiết kế hiệu quả.

Who will be the senior engineers of 2036?

Năm 2025, tuyển dụng entry-level tech tại châu Âu giảm 3% trong khi toàn cầu tăng 14%, khiến nguồn nhân lực tương lai cho vị trí kỹ sư senior bị ảnh hưởng. AI đang thay thế công việc entry-level vốn là bước đệm để đào tạo chuyên môn, đe dọa thiếu hụt senior engineers trong thập kỷ tới. Tác giả đề xuất tận dụng cộng đồng open source (nơi châu Âu dẫn đầu về đóng góp CNCF và OpenInfra) như hệ thống đào tạo thực hành cho nhà phát triển mới vào nghề.

Nếu bạn đang tìm cách phát triển sự nghiệp từ junior lên senior trong ngành công nghệ, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách chuyển đổi từ việc học theo quy trình truyền thống sang xây dựng kiến thức thông qua cộng đồng mở, đặc biệt là khi AI đang thay đổi cách đào tạo kỹ năng cơ bản.

Python Is Not Enough: Why Pythonistas Love Rust (Podcast)

Bài podcast thảo luận về lý do lập trình viên Python chuyển sang Rust, nhấn mạnh lợi ích từ các công cụ Rust (Ruff, uv, Polars, Pydantic core) và khả năng bảo vệ chặt chẽ cho AI agent. Tác giả cũng bày tỏ quan điểm hoài nghi về "vibe coding" và nhấn mạnh tầm quan trọng của kỹ năng lập trình vững chắc thay vì chạy theo xu hướng.

Những lập trình viên Python đang tìm cách nâng cấp hiệu suất và độ tin cậy của dự án bằng cách chuyển sang Rust—đặc biệt khi ứng dụng AI, hệ thống bảo vệ an toàn hoặc cần tối ưu hóa kỹ thuật cốt lõi.