Vị trí Fresher Thỏa thuận

Mô tả công việc

- Sinh viên mới tốt nghiệp hoặc sinh viên năm cuối các ngành Công nghệ thông tin/Hệ thống thông tin/MIS/BA/Kinh tế số/Thương mại điện tử hoặc các chuyên ngành liên quan, có thể làm việc toàn thời gian. - Có kiến thức nền về dữ liệu và công nghệ, hiểu biết về xu hướng Chuyển đổi số, Công nghệ mới (CNM), Generative AI, đặc biệt về cách thức xây dựng prompt, đánh giá chất lượng đầu ra của mô hình. - Sử dụng tốt các công cụ AI phổ biến như ChatGPT, Gemini, Copilot, NotebookLM …; biết cách khai thác AI để phân tích nội dung, tạo tài liệu, tự động hóa các tác vụ đơn giản. - Thành thạo các công cụ văn phòng: excel; word… - Có tinh thần trách nhiệm cao và khả năng làm việc nhóm. - Sẵn sàng làm việc dưới sức ép tiến độ, sức ép đảm bảo chất lượng trong khi phải tuân thủ các quy định chặt chẽ của ngân hàng

Yêu cầu ứng viên

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích Kỹ năng cho Vị trí Prompt Engineer – TPBank ### 1. Hard Skills (Kỹ năng chuyên môn bắt buộc) | Kỹ năng | Mức yêu cầu | Ứng viên cần đáp ứng | |---------|-------------|---------------------| | **Prompt Engineering** | Trung bình – Cao | Hiểu cấu trúc prompt, zero-shot/few-shot, chain-of-thought, role-playing, biết đánh giá quality output của LLM | | **AI Tools** | Trung bình | Thành thạo ChatGPT/Gemini/Copilot/NotebookLM, biết ứng dụng vào công việc thực tế | | **Excel** | Trung bình – Cao | Hàm nâng cao (VLOOKUP, INDEX/MATCH, Pivot Table), VBA cơ bản là điểm cộng | | **Word** | Trung bình | Soạn thảo tài liệu chuẩn, định dạng báo cáo, mail merge | | **Hiểu biết AI/GenAI** | Trung bình | LLM là gì, RAG, Fine-tuning, Token, Transformer architecture cơ bản | | **Data knowledge** | Cơ bản | Hiểu data pipeline, data quality, basic SQL là điểm cộng lớn | ### 2. Soft Skills (Kỹ năng mềm) - **Khả năng chịu áp lực** – Đặc thù ngành ngân hàng: deadline chặt, compliance nghiêm ngặt, yêu cầu chất lượng cao - **Tinh thần trách nhiệm** – Đặc biệt quan trọng vì làm việc với hệ thống/quy trình ngân hàng, sai sót có thể ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh - **Làm việc nhóm** – Phối hợp với các phòng ban khác (IT, BA, Operations) - **Tự học & thích ứng** – Công nghệ AI thay đổi nhanh, cần chủ động cập nhật ### 3. Chứng chỉ gợi ý (Làm CV nổi bật hơn) | Chứng chỉ | Nền tảng | Độ khó | Ghi chú | |-----------|----------|--------|---------| | Google AI Essentials | Google | Dễ | Miễn phí, nền tảng AI cho người mới | | Microsoft AI Skills Challenge | Microsoft Learn | Trung bình | Liên quan trực tiếp Copilot | | DeepLearning.AI ChatGPT Prompt Engineering | DeepLearning.AI | Trung bình | Khóa của Andrej Karpathy (miễn phí) | | IBM Prompt Engineering | IBM Skills Network | Trung bình | Bằng chứng kiến thức nền tảng | | AWS Cloud Practitioner | AWS | Trung bình | Có lợi nếu muốn chuyển sang cloud AI | ### 4. So sánh: Ứng viên IT vs Non-IT muốn ứng tuyển | Tiêu chí | Sinh viên IT | Sinh viên Kinh tế số/TMĐT | |----------|--------------|---------------------------| | Lợi thế | Code, hiểu technical sâu hơn | Hiểu business context, data analysis | | Điểm yếu | Có thể thiếu business mindset | Cần bổ sung kiến thức AI/GenAI rõ ràng hơn | | Chiến lược ứng tuyển | Nhấn mạnh kỹ năng AI + technical | Nhấn mạnh ứng dụng AI vào nghiệp vụ, tạo tài liệu | | Tài liệu cần chuẩn bị | Portfolio AI project, GitHub | Case study sử dụng AI giải quyết vấn đề | --- ## Mục tiêu học tập cụ thể trước khi ứng tuyển ### Cấp độ 1 – BẮT BUỘC (trước 1-2 tuần): - [ ] Hiểu **Prompt Engineering fundamentals**: instruction prompting, few-shot examples, chain-of-thought, output formatting - [ ] Thành thạo ít nhất **2/4 tools**: ChatGPT (Plus), Gemini, Copilot, NotebookLM - [ ] Làm được **5+ examples** sử dụng AI để: phân tích dữ liệu, tạo tài liệu, tự động hóa tác vụ ### Cấp độ 2 – NÊN CÓ (trước 2-4 tuần): - [ ] Hiểu cách **đánh giá chất lượng output LLM**: hallucination, bias, relevance, completeness - [ ] Biết cách xây dựng **prompt library** cho các use case nghiệp vụ ngân hàng - [ ] Làm ít nhất 1 mini-project: chatbot đơn giản / RAG demo / automation script ### Cấp độ 3 – ĐIỂM CỘNG (nếu có thời gian): - [ ] Hiểu basic **Python** để tự động hóa với AI APIs - [ ] Hiểu **RAG (Retrieval-Augmented Generation)** – thường dùng trong enterprise AI - [ ] Biết về **LLMOps, MLOps** cơ bản - [ ] Hiểu **regulatory AI** trong ngành tài chính – ngân hàng (đây là điểm đặc thù ngành)

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn Phỏng vấn vị trí Prompt Engineer – TPBank ### Quy trình phỏng vấn dự kiến > **Lưu ý**: Do đây là vị trí "Cộng tác viên" dành cho sinh viên mới/fresher, quy trình thường ngắn gọn hơn vị trí chuyên viên chính thức. ``` Vòng 1: HR Phone/Online Screening (15-20 phút) → Kiểm tra thông tin cơ bản, động lực, lịch làm việc Vòng 2: Technical Interview – IT/BA (30-45 phút) → Kiểm tra kiến thức AI, prompt engineering, tình huống thực tế Vòng 3: Thực hành/Làm bài test (30-60 phút) [Có thể có] → Demo prompt + phân tích output + giải thích Vòng 4: Final Interview với Quản lý (20-30 phút) → Văn hóa, phù hợp với team, định hướng ``` ### Câu hỏi thường gặp theo từng vòng #### Vòng 1 – HR Screening: 1. **"Tại sao bạn quan tâm đến vị trí Prompt Engineer tại TPBank?"** → Nghiên cứu trước về TPBank (TPBank là ngân hàng số tiên phong, có xu hướng ứng dụng công nghệ mạnh) 2. **"Bạn biết gì về công việc của một Prompt Engineer trong ngành ngân hàng?"** → Prompt Engineer trong ngân hàng không chỉ viết prompt mà còn: đánh giá output AI, xây dựng prompt template cho nghiệp vụ (KYC, phân tích hồ sơ, tạo báo cáo), đảm bảo compliance khi dùng AI 3. **"Bạn có thể làm việc full-time từ khi nào? Lịch học có xung đột không?"** → Trả lời thành thật, xác định rõ thời gian 4. **"Bạn đã sử dụng những công cụ AI nào và vào mục đích gì?"** → Chuẩn bị 2-3 ví dụ cụ thể, có số liệu/đo lường kết quả #### Vòng 2 – Technical Interview: 5. **"Hãy viết một prompt để AI phân tích rủi ro tín dụng của một khách hàng SME dựa trên các trường dữ liệu sau [list fields]."** → Thực hành viết prompt trên giấy/whiteboard, nhớ: role + context + constraints + output format + examples 6. **"Làm thế nào để đánh giá chất lượng output của một LLM? Các tiêu chí nào?"** → Relevance, accuracy, completeness, consistency, hallucination detection, bias check 7. **"Bạn gặp trường hợp AI tạo ra thông tin sai (hallucination) thì xử lý thế nào?"** → Thực tế: kiểm chứng nguồn, cross-reference, đặt câu hỏi ngược, sử dụng RAG, human-in-the-loop 8. **"Prompt engineering và software engineering khác nhau như thế nào?"** → Prompt: probabilistic, flexible nhưng non-deterministic; Software: deterministic, predictable. Prompt cần iteration nhiều hơn 9. **"Một prompt tốt cần có những thành phần nào?"** → Role/persona, Task/goal, Context/background, Constraints/guardrails, Output format, Examples (few-shot) #### Vòng 3 – Thực hành/Làm bài test: 10. **Thực hành viết prompt cho một scenario cụ thể của ngân hàng** → VD: "Viết prompt để AI hỗ trợ nhân viên CSKH trả lời câu hỏi về gói vay cá nhân, có kiểm soát thông tin nhạy cảm" → Đánh giá: cấu trúc, guardrails, output format, khả năng xử lý edge cases #### Vòng 4 – Final Interview: 11. **"Bạn thấy vai trò của AI trong ngân hàng Việt Nam sẽ phát triển ra sao trong 3-5 năm tới?"** → Xu hướng: chatbot nghiệp vụ, AI-assisted document processing, fraud detection, personalized banking 12. **"Bạn có định hướng phát triển nghề nghiệp như thế nào sau khi làm ở vị trí này?"** → Gợi ý: Prompt Engineer → AI Product Manager / AI Specialist / AI Solutions Architect ### Tips chuẩn bị đặc biệt cho TPBank 1. **Tìm hiểu về TPBank trước**: eDON (ngân hàng số), LiveBank 24/7, chiến lược chuyển đổi số. TPBank nổi tiếng về việc ứng dụng công nghệ (first digital bank của Việt Nam) 2. **Chuẩn bị portfolio AI**: Dù là sinh viên, hãy có sẵn: - 2-3 ví dụ prompt tốt (có giải thích tại sao tốt) - 1 ví dụ AI fail + cách khắc phục - 1-2 mini project (dù đơn giản) 3. **Đọc về AI regulation trong ngành tài chính**: Basel Framework, quy định của NHNN về ứng dụng AI trong ngân hàng – điều này cho thấy bạn hiểu đặc thù ngành ### Dress Code - **Business casual** – ngân hàng thường formal, nhưng vị trí IT nội bộ có thể thoải mái hơn - Gợi ý: áo sơ mi / blouse + quần âu / váy công sở (không cần vest) - Laptop cá nhân mang theo (phòng khi cần demo) ### Checklist trước ngày phỏng vấn: - [ ] Tải sẵn và đăng nhập ChatGPT/Copilot/Gemini trên điện thoại/laptop - [ ] Chuẩn bị 5 ví dụ sử dụng AI trong học tập/đời sống - [ ] Ôn lại kiến thức cơ bản về GenAI (transformer, attention, token) - [ ] Tìm hiểu xu hướng AI trong ngân hàng Việt Nam - [ ] Chuẩn bị câu hỏi cho nhà tuyển dụng (2-3 câu)

Lộ trình ôn thi

## Ôn thi & Chuẩn bị cho vị trí Prompt Engineer – TPBank ### Phần 1: Kiến thức nền tảng bắt buộc #### A. Generative AI Fundamentals (2-3 ngày) **Tài liệu tham khảo:** - Video: "ChatGPT Prompt Engineering for Developers" – DeepLearning.AI (Andrew Ng) trên Coursera (miễn phí xem transcript) - Bài viết: "Prompt Engineering Guide" – public version trên GitHub (dớp.github.io/prompt-engineering-guide) - Video YouTube: "How LLMs Work" của Google Tech Alerts (15 phút) **Những gì cần nắm vững:** ``` □ Transformer Architecture (high-level) - Attention mechanism là gì? - Token là gì? Tại sao có giới hạn context window? □ LLM Properties - Probabilistic vs deterministic - Hallucination – nguyên nhân và cách giảm thiểu - Temperature, top-p, max tokens – ảnh hưởng thế nào? □ Prompt Engineering Concepts - Zero-shot vs Few-shot prompting - Chain-of-thought (CoT) prompting - Role-based prompting - Output formatting (JSON, table, markdown) - Guardrails / Constraints trong prompt ``` #### B. Prompt Engineering Thực hành (3-4 ngày) **Bài tập thực hành – Tự làm tại nhà:** | Bài | Nhiệm vụ | Tiêu chí đánh giá | |-----|----------|-------------------| | 1 | Viết prompt để AI tóm tắt 1 bài báo tiếng Việt (500+ từ) thành 3 bullet points | Rút gọn đúng ý, không thêm thông tin sai | | 2 | Viết prompt để AI phân tích data (giả lập) và đưa ra khuyến nghị | Output có cấu trúc rõ ràng | | 3 | Viết prompt để AI đóng vai CSKH ngân hàng, trả lời 5 câu hỏi thường gặp | Không tiết lộ thông tin nhạy cảm, tone phù hợp | | 4 | Viết lại prompt từ Bài 3, thêm guardrails để tránh jailbreak | An toàn, không bị điều hướng | | 5 | So sánh output của ChatGPT vs Gemini cho cùng 1 prompt | Phân tích sự khác biệt, ưu/nhược mỗi bên | **Công thức viết prompt hiệu quả ( memorize! ):** ``` [ROLE] Bạn là [vai trò cụ thể] [TASK] Nhiệm vụ của bạn là [mô tả rõ ràng] [CONTEXT] Bối cảnh: [thông tin background] [CONSTRAINTS] Lưu ý: [các giới hạn, không làm gì] [OUTPUT FORMAT] Format đầu ra: [JSON/bảng/bullet points...] [EXAMPLES] Ví dụ: [1-2 few-shot examples nếu cần] ``` #### C. AI Tools Proficiency (2-3 ngày – thực hành song song) **ChatGPT (GPT-4/Plus):** - Custom Instructions, Plugins, Code Interpreter - Biết cách upload file, phân tích dữ liệu - Advanced Data Analysis – tạo biểu đồ, viết code **Microsoft Copilot:** - Tích hợp với Microsoft 365 (Word, Excel, PowerPoint) - Business use cases trong môi trường doanh nghiệp **Google Gemini / NotebookLM:** - Gemini: multimodal (text, image, code) - NotebookLM: summarize tài liệu, tạo podcast/audio từ bài viết **Nên thử:** - Perplexity AI (search + AI) - Claude (long-context, analytical tasks) #### D. Kiến thức ngành ngân hàng liên quan AI (1-2 ngày) **Đọc nhanh:** - AI trong ngân hàng Việt Nam: chatbot, fraud detection, credit scoring, document processing - Các từ khóa cần biết: KYC/AML, Credit scoring, RPA, chatbot, NLP, OCR, biometrics - TPBank: eDON, LiveBank, go.extime – tìm hiểu trước ### Phần 2: Lộ trình chuẩn bị 2 tuần ``` TUẦN 1: Day 1-2: Học GenAI fundamentals (Transformer, LLM basics) Day 3-4: Học Prompt Engineering theory (coaching course + guide) Day 5-6: Thực hành viết prompt (5 bài tập ở trên) Day 7: Review lại, sửa prompt, đánh giá output TUẦN 2: Day 8-9: Thành thạo 3+ AI tools (ChatGPT, Gemini, Copilot) Day 10: Làm mini project (ví dụ: chatbot FAQ đơn giản / automation script) Day 11: Tìm hiểu về TPBank + AI trong ngành ngân hàng Day 12: Ôn tập câu hỏi phỏng vấn + mock interview Day 13-14: Chuẩn bị CV, Portfolio, tinh thần ``` ### Phần 3: Tài liệu tham khảo tổng hợp **Miễn phí:** 1. Prompt Engineering Guide – GitHub (github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide) 2. Google AI Essentials – coursera.org 3. ChatGPT Prompt Engineering for Developers – DeepLearning.AI (Coursera) 4. "The Prompt Engineering Guide" – learnprompting.org 5. YouTube: Arjun Krishna (Prompt Engineering), Microsoft Copilot tutorials **Có phí (đáng đầu tư nếu nghiêm túc theo ngành AI):** 1. Khóa "AI Engineering" trên Coursera (IBM) – ~300k VNĐ/tháng 2. "Hands-On Prompt Engineering with Azure OpenAI" – Udemy **Tài liệu Tiếng Việt:** 1. Các blog về AI của FPT, Viettel, VNG 2. Vietnam AI Report – VINASA 3. Group Facebook: AI Việt Nam, Machine Learning Vietnam, Data Science VN

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên Sự nghiệp cho Prompt Engineer tại TPBank ### 1. Bức tranh toàn cảnh: Prompt Engineer là gì? Prompt Engineer là vị trí mới xuất hiện từ 2022-2023, đặc biệt hot trong era GenAI. Tại Việt Nam, đây vẫn là role hiếm hoi, chủ yếu ở: - Các ngân hàng lớn (VPBank, TPBank, VietinBank đang thử nghiệm) - Công ty fintech (VNPay, MoMo, ZaloPay) - Công ty outsourcing IT có hợp đồng với khách hàng quốc tế - Các công ty product tech (VNG, FPT, Viettel) **Thực tế thị trường Việt Nam:** Prompt Engineer chưa có "title chuẩn" – nhiều nơi gộp vào AI Engineer, AI Product Manager, hoặc Business Analyst. Đây là cơ hội nhưng cũng là thách thức. ### 2. Lộ trình thăng tiến kỳ vọng (3-5 năm) ``` [START] Cộng tác viên / Intern Prompt Engineer (0-1 năm) → Học hỏi, làm dự án thực tế, xây dựng portfolio ↓ Prompt Engineer / AI Associate (1-2 năm) → Chủ động trong các dự án AI, đào tạo người khác ↓ Senior Prompt Engineer / AI Specialist (2-3 năm) → Thiết kế AI solution cho nghiệp vụ phức tạp, mentor ↓ AI Product Manager / AI Solutions Architect (3-5 năm) → Quản lý sản phẩm AI từ ý tưởng → triển khai [ALTERNATIVE PATH] AI Research Engineer (nếu đi sâu technical) AI Ethics/Governance Specialist (nếu đi về compliance) ``` ### 3. Mức lương kỳ vọng theo cấp bậc (tham khảo thị trường Việt Nam 2024-2025) > ⚠️ **Lưu ý:** Đây là dữ liệu tham khảo, dao động theo công ty, quy mô, kỹ năng. | Cấp bậc | Kinh nghiệm | Mức lương (VNĐ/tháng) | Ghi chú | |---------|------------|------------------------|---------| | Cộng tác viên/Intern | 0 năm | 5 – 10 triệu | Phụ thuộc full-time/part-time | | Junior Prompt Engineer | 1-2 năm | 12 – 20 triệu | Có portfolio tốt → mức cao hơn | | Mid-level Prompt Engineer | 2-4 năm | 20 – 35 triệu | Có kinh nghiệm ngành ngân hàng → premium | | Senior Prompt Engineer | 4-6 năm | 35 – 60 triệu | Leadership + technical | | AI Product Manager | 3-5 năm | 30 – 60+ triệu | Management track | **TPBank cụ thể:** TPBank thường có mức lương cạnh tranh cho nhân sự IT. Fresher IT tại TPBank có thể dao động 8-15 triệu/tháng tùng vị trí. Với vị trí Prompt Engineer (công nghệ mới, hiếm), có thể đàm phán ở mức 10-15 triệu cho fresh. ### 4. Kỹ năng cần phát triển thêm (trong 6-12 tháng đầu) #### Kỹ năng Technical cần bổ sung: | Ưu tiên | Kỹ năng | Lý do | Nguồn học | |---------|---------|-------|-----------| | 🔴 Cao | Python cơ bản + AI APIs | Tự động hóa, tích hợp AI vào workflow | Python.org, W3Schools | | 🔴 Cao | RAG (Retrieval-Augmented Generation) | Xây dựng AI system cho doanh nghiệp | LangChain docs, Pinecone tutorials | | 🟡 Trung | SQL | Làm việc với data ngân hàng | SQLZoo, LeetCode Easy | | 🟡 Trung | MLOps/LLMOps cơ bản | Deploy và monitor prompt/AI solution | Microsoft Learn | | 🟢 Thấp | Cloud (Azure/GCP) | Triển khai AI solution | AWS/Azure free tier | #### Kỹ năng Business cần phát triển: - Hiểu nghiệp vụ ngân hàng: Credit, KYC, AML, Digital Banking - Business communication: viết tài liệu, trình bày cho non-technical stakeholders - Project management basics ### 5. Chuyển đổi sang Senior/Management track **Để thăng tiến, cần tích lũy:** 1. **Dự án thực tế có impact đo lường được** – VD: "Prompt này giảm 30% thời gian xử lý tài liệu" 2. **Public presence** – viết blog, tham gia cộng đồng AI Việt Nam, có GitHub profile 3. **Cross-functional skills** – hiểu cả business lẫn technical 4. **Mentorship** – dạy người khác viết prompt hiệu quả 5. **Certifications** – càng nhiều càng tốt (xem bảng trên) ### 6. Lời khuyên thực tế từ người đi trước > 💡 **Điều quan trọng nhất khi vào ngành này:** Đừng chỉ là người "viết prompt giỏi" – hãy trở thành người hiểu cả AI lẫn nghiệp vụ ngân hàng. Prompt Engineering là skill nền tảng, nhưng để đi xa, bạn cần: > - Hiểu **tại sao** một prompt hoạt động (không chỉ **cách** viết) > - Biết **khi nào dùng AI** và **khi nào KHÔNG** (compliance, data privacy, risk) > - Kết hợp được **technical + business thinking** > ⚠️ **Cạm bẫy cần tránh:** > - Quá tập trung vào prompt mà bỏ qua technical fundamentals → khó thăng tiến > - Prompt Engineer có thể bị thay thế bởi AI tự cải thiện prompt → cần đi lên layer cao hơn (AI system design, AI governance) > - Ngành ngân hàng yêu cầu tuân thủ cao → đừng kỳ vọng AI là giải pháp cho mọi thứ

Câu hỏi thường gặp

Em mới tốt nghiệp ngành Kinh tế số, không phải IT chính quy. Em có nên ứng tuyển vị trí Prompt Engineer không?

Hoàn toàn nên! Tin tuyển dụng ghi rõ 'các chuyên ngành liên quan' – Kinh tế số được liệt kê cụ thể. Điểm mấu chốt là bạn cần: 1. **Chứng minh được kỹ năng AI thực tế** – không cần code giỏi, nhưng phải dùng ChatGPT/Gemini thành thạo và có portfolio riêng 2. **Hiểu business context** – đây là lợi thế của bạn so với sinh viên IT thuần túy 3. **Chuẩn bị 2-3 ví dụ cụ thể** về việc dùng AI giải quyết vấn đề thực tế (trong học tập, dự án cá nhân) Lời khuyên: tự làm 1-2 mini project (ví dụ: dùng AI phân tích xu hướng tiêu dùng, tạo prompt library cho 1 nghiệp vụ cụ thể) để tạo portfolio khi phỏng vấn.

Mức lương thỏa thuận cho vị trí này thường là bao nhiêu? Làm sao đàm phán được mức tốt?

Với sinh viên mới/fresher ứng tuyển Prompt Engineer tại TPBank, mức lương tham khảo khoảng **8-15 triệu/tháng** tùy: - **Trình độ thực tế**: Nếu có portfolio AI tốt, chứng chỉ, hoặc đã từng làm project liên quan → mức cao hơn - **Full-time vs part-time**: Vị trí cộng tác viên có thể linh hoạt, nhưng full-time sẽ được đánh giá cao hơn - **Thị trường**: TPBank là ngân hàng số lớn, thường có mức lương IT cạnh tranh **Cách đàm phán hiệu quả:** 1. Nghiên cứu mức lương thị trường trước ( Glassdoor, TopCV, Vietnamwork) 2. Đưa ra con số cụ thể dựa trên giá trị mình mang lại: 'Em thấy với nhu cầu sử dụng AI cho nghiệp vụ, mức X triệu là phù hợp với khả năng đóng góp của em' 3. Đừng chỉ nói về lương – đề cập cơ hội học hỏi, dự án thú vụ cũng là yếu tố quan trọng với fresher **Lưu ý:** Lương thỏa thuận không có nghĩa là 'bất kỳ mức nào cũng được' – hãy đưa ra con số có cơ sở.

Làm Prompt Engineer tại ngân hàng khác gì so với làm ở công ty công nghệ?

Khác biệt rất lớn, và đây là điều bạn cần hiểu rõ: **Ưu điểm khi làm tại ngân hàng:** - Được tiếp xúc với **dữ liệu và nghiệp vụ thực tế** đa dạng: tín dụng, KYC, CSKH, compliance - Môi trường ổn định, quy mô lớn, có hệ thống - Cơ hội hiểu sâu nghiệp vụ tài chính – nền tảng giá trị nếu muốn phát triển lâu dài **Thách thức đặc thù ngân hàng:** - **Compliance chặt chẽ**: AI không thể tự ý đưa ra quyết định tín dụng hay cung cấp thông tin khách hàng. Prompt phải có guardrails cực kỳ nghiêm ngặt - **Sức ép tiến độ + chất lượng**: Banking là ngành rủi ro cao, sai sót nhỏ cũng có hậu quả lớn - **Công nghệ thay đổi chậm hơn**: Ngân hàng ưu tiên stability hơn innovation, có thể chậm hơn startup 1-2 năm - **Quy trình phê duyệt dài**: Muốn thử prompt mới cho nghiệp vụ nhạy cảm? Cần qua nhiều vòng approval **Rút ra:** Làm Prompt Engineer tại ngân hàng phù hợp nếu bạn muốn **ổn định, hiểu sâu nghiệp vụ, phát triển bài bản**. Nếu muốn nhanh, mạo hiểm, tiếp xúc công nghệ mới nhất → startup/fintech phù hợp hơn.

Em có nên nhảy việc sau 6 tháng - 1 năm nếu chỉ là Cộng tác viên, không lên được nhân viên chính thức?

Câu trả lời phụ thuộc vào tình huống cụ thể, nhưng đây là framework để quyết định: **Hãy ở lại nếu:** - Đang học được kỹ năng mới mỗi tháng (AI tools mới, nghiệp vụ mới) - Có lộ trình chuyển đổi rõ ràng từ CTV → nhân viên trong 3-6 tháng tới - TPBank có dự án AI thú vị, mở rộng quy mô - Cần 'điểm tên' trên CV: ngân hàng lớn, tên tuổi TPBank **Hãy tìm kiếm cơ hội khác nếu:** - Sau 6 tháng vẫn chỉ làm tác vụ đơn giản, không được train bài bản - Không có triển vọng chuyển đổi sang nhân viên chính thức - Công việc không liên quan đến AI nữa (bị giao việc admin thông thường) - Mức lương quá thấp so với thị trường (dưới 6 triệu cho full-time) **Lời khuyên thực tế:** - 6 tháng đầu là giai đoạn 'học việc' – đừng vội nhảy, nhưng cũng đừng ở quá lâu nếu không có tiến bộ - Nếu ở lại, hãy **chủ động đề xuất** dự án AI cụ thể để tạo giá trị - Nếu nhảy, hãy đảm bảo bạn có portfolio đủ mạnh sau 6 tháng (project thực tế từ công việc) **Mẹo:** 6 tháng là thời điểm tốt để bắt đầu apply sang vị trí Prompt Engineer chính thức ở nơi khác với mức lương tốt hơn.

Kỹ năng nào là quan trọng nhất khi đi phỏng vấn Prompt Engineer – kỹ năng 'mềm' hay 'cứng'?

Cả hai đều quan trọng, nhưng theo thứ tự ưu tiên khi phỏng vấn: **Top 3 Hard Skills quan trọng nhất:** 1. **Thực hành Prompt Engineering được** – không phải lý thuyết, mà là KHẢ NĂNG VIẾT PROMPT THỰC TẾ. Bạn sẽ được yêu cầu viết prompt ngay tại chỗ 2. **Hiểu LLM limitations** – biết khi nào AI sẽ sai, hallucination trông như thế nào, cách mitigate 3. **Tool proficiency** – thành thạo 2-3 AI tool cụ thể, không chỉ biết tên **Top 3 Soft Skills quan trọng nhất:** 1. **Khả năng chịu áp lực** – câu hỏi phỏng vấn sẽ hỏi thẳng về điều này 2. **Tư duy giải quyết vấn đề** – khi AI fail, bạn làm gì? 3. **Curiosity/Tự học** – AI thay đổi nhanh, người không chịu học sẽ bị bỏ lại **Lời khuyên:** Đa số ứng viên còn yếu ở phần **thực hành + hiểu LLM limitations**. Nếu bạn có thể trình bày 2-3 case study AI fail + cách fix, bạn đã nổi bật hơn 80% ứng viên khác.

Em nên chuẩn bị CV như thế nào cho vị trí Prompt Engineer? Có cần portfolio không?

Rất cần portfolio! Prompt Engineer là vị trí mới, CV đơn thuần không đủ chứng minh năng lực. Đây là cách chuẩn bị: **Cấu trúc CV cho Prompt Engineer:** ``` 1. TÓM TẮT (3-4 dòng) → Định nghĩa bản thân là Prompt Engineer nghiệp dư/sinh viên → Liệt kê 3-5 kỹ năng AI cụ thể nhất 2. KỸ NĂNG (section quan trọng nhất) Prompt Engineering: Zero-shot, Few-shot, CoT, Role-based... AI Tools: ChatGPT (GPT-4), Gemini, Copilot, Claude, NotebookLM Technical: Python, SQL (basic), Excel (advanced) Khác: Data analysis, Documentation, Automation 3. DỰ ÁN / PORTFOLIO (rất quan trọng!) Mỗi dự án gồm: Tên | Mô tả | Prompt sử dụng | Kết quả 4. HỌC VẤN Trường, ngành, GPA (nếu tốt), môn học liên quan 5. CHỨNG CHỈ (nếu có) ``` **Cách tạo Portfolio đơn giản (không cần code phức tạp):** 1. **Prompt Library Document** – tổng hợp 10-15 prompt cho các use case khác nhau, có giải thích tại sao mỗi prompt hoạt động 2. **Case Study ngắn** – 1-2 trang: 'Dùng AI để [việc cụ thể], kết quả: [số liệu]' 3. **GitHub page / Notion page** – đơn giản, có thể share link khi phỏng vấn **Lưu ý quan trọng:** Không cần phải có project 'khủng'. Một portfolio có 5 prompt được thiết kế tốt + giải thích rõ ràng tốt hơn 20 prompt copy từ internet.

Công việc hàng ngày của Prompt Engineer tại ngân hàng là gì?

Dựa trên mô tả công việc và đặc thù ngành, một ngày làm việc của Prompt Engineer (CTTV) tại TPBank có thể bao gồm: **Sáng (9:00 - 12:00):** - Xây dựng và tối ưu prompt cho các use case nghiệp vụ cụ thể - Đánh giá chất lượng output của AI (kiểm tra hallucination, bias, relevance) - Làm việc với BA/IT để hiểu yêu cầu nghiệp vụ → chuyển thành prompt specification **Chiều (13:30 - 17:30):** - Họp với team để review prompt performance - Tạo tài liệu hướng dẫn sử dụng AI cho nhân viên nghiệp vụ - Tự nghiên cứu AI tools mới, xu hướng GenAI - Làm các task được giao: phân tích dữ liệu, tạo báo cáo bằng AI **Thực tế cần lưu ý:** - Có thể phải làm thêm giờ khi có deadline dự án - Phải tuân thủ quy định ngân hàng rất chặt chẽ (không được tự ý dùng AI cho mọi thứ) - Năng suất được đo lường: 'Prompt này tiết kiệm bao nhiêu thời gian?' - Làm việc dưới áp lực về tiến độ + chất lượng (đề cập ngay trong JD) **Môi trường làm việc:** Có thể hybrid hoặc office tại Hội sở TPBank, Hà Nội.

Cộng tác viên Prompt Engineer – Khối Công nghệ thông tin