Complete Guide to Top Tech Career Programs: Data Science, Analytics & AI in 2026

AI Is Already Better at Coding Than Most Software Developers

Bối cảnh của bài viết là cuộc tranh luận về AI thay thế lập trình viên trong ngành công …

My Best Senior Engineer Quit Last Month. We Had Promoted Her Three Times.

Một kỹ sư Senior xuất sắc đã rời bỏ công ty sau khi được thăng tiến 3 lần. …

They really do think AI might kill everyone

Một nhà nghiên cứu tại Anthropic gần đây đã từ chức, gây lại lo ngại về nguy cơ AI gây …

Built for Reliability: How American Express Processes Payments at Scale

American Express sử dụng kiến trúc cell-based để xử lý giao dịch thanh toán quy mô lớn. …

(comic) Resume rewrite

Bối cảnh: Series tranh giải trí về môi trường làm việc. Nguyên nhân kỹ thuật: Tạo ra bằng công cụ đồ họa thông thường và lượng coffee lớn để duy trì sáng tạo. Hệ quả: Sản xuất nội dung giải trí nhẹ nhàng dành cho dân công nghệ. Điều đáng học: Minh họa bằng hình ảnh đơn giản vẫn có thể truyền tải hiệu quả thông điệp về công việc.

Bài viết này giúp bạn viết CV ấn tượng hơn qua những truyện tranh hài hước và thực tế.

Sergey Brin is back at Google, working on Gemini

Sergey Brin đã quay trở lại Google và tăng cường ảnh hưởng đến dự án Gemini từ văn phòng microkitchen ở Mountain View sau khi Google tái cấu trúc DeepMind vào tháng 8. Việc tái cấu trúc DeepMind đã dẫn đến sự thay đổi trong điều hành dự án AI quan trọng nhất của Google. Gemini hiện đang chịu sự giám sát trực tiếp của Brin, người đồng sáng lập Google, thay vì chỉ phụ thuộc vào đội ngũ DeepMind. Điều này cho thấy tầm quan trọng chiến lược mà Google đang đặt vào dự án Gemini trong cuộc đua AI với đối thủ như OpenAI. Brin đang ưu tiên cá nhân hóa giám sát dự án AI quan trọng nhất, cho thấy sự thay đổi trong cách tiếp cận quản lý AI tại Google sau khi DeepMind được sáp nhập hoàn toàn vào Google.

Sergey Brin đang tác động đáng kể đến dự án Gemini của Google sau tái cấu trúc DeepMind.

Week 1 — Data Science and Machine Learning is not Coding: Context, Problem Solving & Understanding, and then Tools

Bối cảnh của bài viết nhấn mạnh rằng Data Science và Machine Learning không chỉ đơn thuần là lập trình. Nguyên nhân kỹ thuật là nhiều người tập trung quá mức vào công cụ như Python hay TensorFlow mà bỏ qua nền tảng vấn đề. Hệ quả là các dự án AI thất bại do thiếu hiểu biết domain knowledge và không xác định đúng problem statement. Điều đáng học là cần ưu tiên bối cảnh (context), giải quyết vấn đề (problem solving) và sự hiểu biết (understanding) trước khi đến với tools.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận ra rằng Data Science và Machine Learning không chỉ là kỹ năng lập trình mà cần hiểu bối cảnh và tư duy giải quyết vấn đề trước tiên.

Take that demotion

Bài viết bắt đầu bằng việc mô tả tình huống nhiều lập trình viên cảm thấy bị kẹt khi công nghệ cũ không còn phù hợp với nhu cầu thị trường. Nó giải thích rằng việc chấp nhận một vị trí thấp hơn cho phép họ bỏ qua áp lực duy trì hệ thống legacy và tập trung vào việc học lại các công cụ hiện đại như containerization và CI/CD pipeline. Kết quả là, sau khoảng sáu đến mười hai tháng, những người này thường thu được kỹ năng mới mà làm tăng khả năng được thăng chức nhanh hơn so với việc giữ nguyên vị trí cũ. Bài cũng chỉ ra rằng sự giảm bậc này không phải là sự thất bại mà là một bước chiến lược để định hướng lại sự nghiệp. Bài học chính là: khi thấy mình bị lỗi thời, việc lùi lại một bước có thể là cách nhanh nhất để tiến xa hơn.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rằng sự thăng tiến công đôi khi đòi hỏi những bước đi ngược lại để phát triển sự nghiệp bền vững.