Nghiêm túc, kỷ luật và kiên trì
Từng là sinh viên Trường Đại học Ngoại thương, Huyền đã tham gia nhiều chương trình, cuộc thi, và giành những giải thưởng cao quý. Cũng chính trong một trải nghiệm, Huyền đã có cơ hội bước vào môi trường làm sản phẩm công nghệ khá sớm, tích lũy kinh nghiệm thực tế trong vai trò quản lý sản phẩm, phân tích nghiệp vụ và phát triển sản phẩm phần mềm.
Tốt nghiệp Ngoại thương với tấm bằng Quản trị kinh doanh, Huyền bất ngờ “rẽ ngang” sang chương trình Kỹ sư chuyên sâu Trí tuệ nhân tạo tạo sinh của Đại học Bách khoa Hà Nội, dù gần như không có nền tảng công nghệ trước khi theo đuổi lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Trong hai năm học về Trí tuệ nhân tạo tạo sinh, Huyền vừa phải bù đắp nền tảng kỹ thuật, vừa phải theo kịp chương trình chuyên sâu.
Nguyễn Thị Huyền là Thủ khoa đầu ra chương trình Kỹ sư chuyên sâu đặc thù Trí tuệ nhân tạo tạo sinh của Đại học Bách khoa Hà Nội năm 2026
Trước khi đến với Bách khoa, Huyền đã tự học lại Toán, học máy, học sâu, lập trình và một số hướng ứng dụng AI hiện đại. Khi vào trường, cô tiếp tục hoàn thành các học phần nền tảng của chương trình cử nhân Khoa học máy tính theo yêu cầu của nhà trường. Có kỳ nữ sinh học tới 10 môn, vừa làm đồ án, vừa tự bổ sung kiến thức còn thiếu.
Sau những nỗ lực, Huyền đã gặt hái thành quả xứng đáng với đồ án tốt nghiệp đạt 9,7/10, CPA 3.96/4.0 cùng danh hiệu Thủ khoa đầu ra. Xuất phát từ nền tảng Quản trị kinh doanh, kết quả đó có ý nghĩa rất đặc biệt với Huyền, vì nó không chỉ là một con số học tập mà còn là sự xác nhận cho một hành trình chuyển ngành rất nghiêm túc. Cô đã chứng minh được với chính mình rằng một người xuất phát từ nền tảng khác vẫn có thể học một ngành rất khó, nếu đủ nghiêm túc, đủ kỷ luật và đủ kiên trì.
Danh hiệu thủ khoa ấy là kết quả của một quá trình tích lũy bền bỉ, không phải điều đến trong một thời điểm ngắn. Với Huyền, đó vừa là một niềm vui, nhưng cũng là lời nhắc về hành trình phía trước còn phải tiếp tục học rất nhiều. AI là một lĩnh vực thay đổi rất nhanh, nên thành tích hôm nay chỉ là một điểm mốc, không phải điểm dừng.
Chia sẻ về phương pháp học tập để đạt thành tích tốt, Huyền cho biết bản thân không có bí quyết gì quá đặc biệt. Nếu phải gọi tên phương pháp học của bản thân, Huyền nghĩ đó là việc học bằng cách đi vào bản chất và không ngại hỏi đến cùng.
“Vì xuất phát điểm của mình không phải là kỹ thuật, mình không thể học theo kiểu chỉ ghi nhớ công thức hoặc làm bài cho xong. Mình thường cố gắng hiểu vì sao một mô hình hoạt động, cơ chế toán học phía sau là gì, dữ liệu đi qua hệ thống như thế nào, vì sao một lỗi xảy ra và phải sửa từ đâu. Cách học này có thể chậm ở giai đoạn đầu, nhưng khi đã hiểu được gốc rễ thì mình học các phần tiếp theo nhanh và chắc hơn.
Một điều nữa là mình luôn đặt câu hỏi. Trong quá trình tự học, có rất nhiều điều mình không thể tự giải đáp, nên khi vào Bách khoa, mình rất trân trọng cơ hội được học với thầy cô. Trên lớp, mình cố gắng tập trung cao độ, nhất là những ngày cuối tuần học liên tục nhiều ca. Chỗ nào chưa hiểu, mình hỏi ngay hoặc ghi lại để tìm hiểu tiếp”, nữ Thủ khoa chia sẻ thêm.
Nữ Thủ khoa đã gặt hái được thành công nhờ nỗ lực không ngừng
Huyền cũng tận dụng AI như một công cụ hỗ trợ học tập. Tuy nhiên, không dùng AI để thay thế tư duy, mà dùng để rút ngắn quá trình tra cứu, kiểm tra cách hiểu, hỗ trợ viết mã và gỡ lỗi. Quan trọng nhất vẫn là cô phải hiểu tư duy cốt lõi của lập trình, của hệ thống và của bài toán.
Biến áp lực thành động lực
Khi còn học Quản trị kinh doanh ở Đại học Ngoại thương, Huyền chưa từng nghĩ có một ngày mình sẽ gắn bó nghiêm túc với Trí tuệ nhân tạo. Bước ngoặt đến từ chính công việc làm sản phẩm công nghệ. Cô bắt đầu đặt ra một câu hỏi: Nếu AI có thể hiểu mục tiêu kinh doanh, khách hàng và phong cách thương hiệu của người dùng, liệu sau này con người có còn phải tự chỉnh từng thành phần giao diện hay không? Hay họ chỉ cần mô tả điều mình muốn, còn hệ thống sẽ hỗ trợ tạo ra cấu trúc, nội dung và giao diện phù hợp?
Câu hỏi đó khiến Huyền nhận ra AI không chỉ là một lĩnh vực kỹ thuật, mà còn có thể thay đổi tận gốc cách sản phẩm số được thiết kế và sử dụng. Cô bắt đầu tự học trong khoảng một năm, từ Toán, học máy, học sâu đến lập trình. Nhưng càng học càng thấy lĩnh vực này rộng và khó, nên cần một môi trường bài bản, một tấm bản đồ và những người thầy dẫn đường.
Đó là lý do khi biết Đại học Bách khoa Hà Nội có chương trình Kỹ sư chuyên sâu mở cơ hội cho người ngoài ngành công nghệ thông tin, Huyền gần như biết rằng đây là con đường mình phải thử. Cô chọn chương trình này vì nó phù hợp với định hướng nghề nghiệp của mình hơn: Không chỉ nghiên cứu học thuật, mà còn giúp mình có nền tảng kỹ thuật đủ chắc để xây dựng và quản lý các sản phẩm AI trong thực tế.
Nữ Thủ khoa mong muốn được cống hiến nhiều hơn
Với Huyền, khó khăn lớn nhất là phải bù đắp nền tảng kỹ thuật trong một khoảng thời gian ngắn. Các bạn học đúng ngành đã có nhiều năm để làm quen với lập trình, cấu trúc dữ liệu, thuật toán, tư duy hệ thống. Còn Huyền phải học lại từ đầu trong khi vẫn có công việc, áp lực cá nhân và nhiều mối bận tâm khác.
Những môn liên quan đến lập trình là phần khiến Huyền “tắc” lâu nhất. Lập trình không chỉ là học cú pháp, mà là học một cách tư duy mới: Chia nhỏ vấn đề, hiểu luồng xử lý, biết cách kiểm tra lỗi và kiên nhẫn sửa từng phần. Có những lúc cô thấy rất chậm so với các bạn, vì không có 4 năm đại học kỹ thuật để thẩm thấu những điều đó.
“Một kỷ niệm mình nhớ là những kỳ học rất nặng, có lúc mình học 10 môn trong một kỳ. Cuối tuần học liên tục nhiều ca, mỗi ca kéo dài nhiều giờ. Mình có một nhóm bạn cùng làm đồ án, cùng chia sẻ tài liệu, cùng nói về kiến thức và những dự định tương lai. Có những hôm chạy hạn nộp bài đến tận 4 giờ sáng. Mệt thì rất mệt, nhưng đó cũng là những ngày mình cảm thấy mình đang thật sự lớn lên trong một môi trường mới.
Mình cũng nhớ cảm giác lần đầu ngồi trong lớp kỹ thuật ở Bách khoa. Mình là cô gái hiếm hoi trong lớp, xung quanh là các bạn nam nhìn rất học bá, nên ban đầu cũng hơi ngợp. Nhưng chính cảm giác đó khiến mình càng tự nhắc bản thân phải cố gắng nhiều hơn, không phải để giống ai, mà để chứng minh rằng mình xứng đáng có mặt ở đó”, Huyền bộc bạch.
Nghiêm túc đến cùng với lựa chọn của mình
Nói về gia đình mình, Huyền chia sẻ, những người thân yêu chính là nguồn động lực rất lớn, nhưng theo một cách khá lặng lẽ. Trong những giai đoạn mệt mỏi, gia đình cho Huyền cảm giác có một điểm tựa phía sau. Có thể bố mẹ không hiểu hết những mô hình, thuật toán hay đồ án cô đang làm, nhưng sự hiện diện và niềm tin của gia đình giúp cô có thêm lý do để tiếp tục.
Gia đình là điểm tựa vững chắc trong hành trình thanh xuân của Huyền
“Giữa muôn trùng lối rẽ và bóng tối hoang mang, chỉ cần một mục tiêu rõ ràng và một tâm trí kiên định, tự khắc con đường sẽ xuất hiện” - đây chính là châm ngôn sống, học tập và làm việc của nữ Thủ khoa. Đúc kết từ hành trình thanh xuân rực rỡ ấy, Huyền tin rằng: Không cần bắt đầu với lợi thế hoàn hảo, nhưng đã chọn thì phải đi đến tận cùng một cách nghiêm túc.
Huyền từng đi một con đường khá vòng: Học Quản trị kinh doanh, đi làm sản phẩm công nghệ, rồi rẽ sang Trí tuệ nhân tạo. Lúc bắt đầu, cô không có nền tảng kỹ thuật tốt như các bạn học đúng ngành từ đầu. Thế nhưng, Huyền nghĩ điểm xuất phát không quyết định toàn bộ hành trình. Điều quan trọng hơn là mình có đủ tò mò để bắt đầu, đủ kỷ luật để học đều đặn, và đủ bền bỉ để không bỏ cuộc khi gặp những phần rất khó.
Trong học tập và công việc, Huyền cũng luôn cố gắng giữ một câu hỏi rất đơn giản: Việc mình đang làm có thực sự tạo ra giá trị không? Với cô, học không chỉ để có điểm cao, làm công nghệ không chỉ để dùng kỹ thuật mới, mà cuối cùng phải giải quyết được một vấn đề thật, cho một con người thật, trong một bối cảnh thật.
Trong tương lai, nữ Thủ khoa vẫn muốn tiếp tục theo đuổi AI, nhưng theo hướng gắn rất chặt với sản phẩm và các bài toán thực tế của doanh nghiệp. Nếu trước đây cô làm quản lý sản phẩm công nghệ phần mềm, thì sau quá trình học ở Bách khoa, cô đã có thêm nền tảng để quản lý các sản phẩm AI hoặc tích hợp AI vào sản phẩm phần mềm một cách có chiều sâu hơn.
Trong 5 năm tới, Huyền muốn tiếp tục nghiên cứu và ứng dụng AI trong công việc, đồng thời phát triển những ý tưởng sản phẩm hoặc startup của riêng mình. Nữ Thủ khoa hi vọng có thể xây dựng được những sản phẩm AI không chỉ tốt về mặt kỹ thuật, mà còn thực sự hữu ích, dễ tiếp cận và tạo tác động tích cực trong thực tế, tạo nên những giá trị tốt đẹp trong cộng đồng.
