Thợ làm Data

21/09/2026

Pump

Nhiều bank đã có team nghiên cứu và cũng có nhiều bên chào thầu giới thiệu các dịch vụ về Blockchain – Tài sản mã hóa nhưng vẫn chưa thấy bên nào nổ hũ trước, chờ ngày bú trend lâu quá :v

Về cơ bản với cách tiếp cận của bank thì TSMH ko phải là 1 kênh đầu cơ như kiểu crypto nên cách kiếm tiền từ lĩnh vực này rất "truyền thống" — chỉ là dùng một lớp công nghệ mới.
Thị trường TSMH vận hành theo cấu trúc 3 lớp (ko phải các loại layer chain coin :v)

- Layer 1 – Infra : Cung cấp dịch vụ hạ tầng (cloud, network,…) và các hạ tầng blockchain (public/private chain, smart contract,…)
- Layer 2 – Application: Cung cấp các dịch vụ như EKYC, API,đảm bảo… đây là các dịch vụ nền tảng để làm sàn DEX, CEX, ví,…
- Layer 3 – Sản phẩm: Cung cấp các dịch vụ cuối như token, coin, cho vay, chuyển khoản, …

Bank không muốn đứng ở lớp rủi ro cao nhất để kiếm tiền, theo định hướng thì có thể bank sẽ tiếp cận kinh doanh theo 4 hướng chính :

- Tạo lập thị trường (Maket making) : Hướng này rủi ro cao, Bank phải trích một phần vốn tự có tương ứng với mức rủi ro của tài sản đang nắm giữ (có thể là ôm các tài sản kiểu Bitcoin, ETH), nhưng mà các tài sản này có hệ số rủi ro cao hơn tài sản thường rất nhiều (RWA) việc đầu cơ TSMH mang rủi ro biến động giá cực lớn và bị phạt vốn nặng theo Basel III, gần như hướng này sẽ phải đẻ ra sân sau cty con để làm.
- Phí lưu ký (custody): Hướng này ưa chuộng hơn, hiểu đơn giản là nơi giữ hộ TSMH nên ít rủi ro biến động hơn, gần như là 1 dạng tích hợp ví web 3
- Token hóa tài sản thực (RWA tokenization): Mảng này tiềm năng nhất, các dịch vụ như token hóa BĐS, token hóa vàng, token hóa tín chỉ carbon, token hóa chứng khoán đã được nhiều sàn thử nghiệm rồi (VD binance cũng đã thử token chứng khoán bán rồi). đây hoàn toàn là mô hình ngân hàng đầu tư truyền thống, chỉ thay hệ thống sổ sách bằng sổ cái phân tán. Cực kỳ nhạy cảm về luật và quyền sở hữu.
- Tiền gửi mã hóa và stablecoin: cũng gần như là 1 dạng ví web3 tích hợp khả năng thanh toán, tiền khách hàng đổi lấy stablecoin, bank chênh lệch lãi suất chính là lợi nhuận.

Thực tế thì mảng này ko phải vướng về công nghệ mà đang vướng về khung pháp lý và trách nhiệm. Ai sẽ là chuột bạch làm case study thôi :v

16/09/2026

Chắc phải tầm 2 năm nay a Max mới mở lại cho dùng cái tính năng group chat này

Mời các chuyên gia join để update :v

06/09/2026

1 số luật ngầm khi apply vào Bank – Fin

T nghĩ mn biết rồi, mảng bank fin gần như là có range lương top tier trong cái ngành data này, đi kèm với nó là nhiều yêu cầu đặc thù. Đơn giản như việc apply.
Với những ng đã có kinh nghiệm, profile thừa khả năng thì ko nói làm gì, lúc nào cũng thiếu và đc chèo kéo, bên cạnh đó thì rất nhiều ng chênh vênh, chuyển mảng khác sang, fresher thì nên tuân theo quy tắc chung khi apply vào mấy bên dạng bank, cty tài chính, chứng khoán, fintech này

Hãy nộp CV theo form chung

Cái này rất quan trọng, hầu hết các bên bank – fin đều có để 1 dạng form khai báo trên trang tuyển dụng. Form này nó khác các mẫu CV trên các trang làm CV, kiểu gần như sơ yếu lý lịch. Form này nó ăn luôn thông tin vào ctrinh quản lý nhân sự, nên khi apply bằng form này trên trang chủ của bank thì CHẮC CHẮN HR có nhận đc, trừ khi quá ko đạt yêu cầu thì mới ko đc gọi thôi.

Với những ng profile mạnh thừa kinh nghiệm thì có thể cho nợ cái form này lúc apply và phỏng vấn , nhưng khi pass xong cũng sẽ phải hoàn thiện và nộp đúng cái form này. Nên để ăn chắc và tăng cơ hội đc gọi đi phỏng vấn, hay điền và nộp đúng cái form đó.

Hãy apply trên trang tuyển dụng của cty

Các cty dạng bank – fin đều có trang tuyển dụng, các vị trí còn mở chắc chắn sẽ đc update liên tục và chính xác. Nếu thấy 1 vtri đc tuyển trên các trang việc làm mà ko có trên trang chủ thì khả năng rất cao là đã đóng, hoặc các vtri rất gấp.

Sẽ bị yêu cầu gửi payslip và giấy xác nhận nghỉ việc

Rất nhiều bên yêu cầu gửi ảnh trả lương và giấy xác nhận nghỉ việc ở công ty cũ, nên đừng quá shock và khó chịu, nó là chuẩn chung thôi :v Bên cạnh đó là phạm vi các bên bank fin nó khá nhỏ, 1 mảng lĩnh vực loanh quanh toàn người quen nhau nên có khả năng sẽ bị check ref.

1 điều nữa là nhiều bên sẽ có câu hỏi là Có người quen làm trong lĩnh vực, công ty,… này ko ? Cái này là 1 lợi thế lớn nếu như có quan hệ, fame càng to càng lợi. Ko hẳn là bias ưu tiên cocc mà nó đơn giản là xem độ “uy tín” thôi, mảng này là 1 mảng cần độ tuân thủ nhất định nên ai có tóc thì sẽ dễ nắm hơn thôi :v

04/09/2026

Câu hỏi cũ rích về việc nhiều người hỏi lộ trình học

Lý do 1: thừa thông tin

Nghịch lý khóa học free, tài liệu, AI hướng dẫn đầy trên mạng nhưng vẫn rất nhiều ng hỏi lộ trình, phương pháp học :v Trước đây t nghĩ là do ng học quá tải thông tin, muốn rút ngắn thời gian, muốn tìm 1 lộ trình đc cá nhân hóa, bây h cảm thấy ko hẳn là như vậy.

Rất nhiều kiến thức trước đây như code, hệ thống, thuật toán trc đây phải học rất lâu và rất khó thì bây h cực kì dễ tiếp cận, AI hỗ trợ diễn giải từng bước luôn. Ng học hay là bản thân t cũng bắt đầu trả tiền cho những cái khác chứ ko hẳn chỉ là kiến thức.

Tôi sẵn sàng trả tiền cho sự hướng dẫn sử dụng hiệu quả các kiến thức rời rạc đó.

Tất nhiên AI cũng có thể hướng dẫn được, nhưng khi chưa thực sự trải nghiệm thì rất khó có thể kiểm định kết quả của AI, cần ng xác nhận hướng dẫn đó là đúng hay sai. Giá trị ko ở việc thông tin kiến thức đó khan hiếm mà là ở việc giảm bớt thông tin dư thừa, được kiểm chứng qua kinh nghiệm.

Cho nên bây h nhiều ng chê các khóa học công cụ, kĩ năng riêng lẻ là như vậy, ưu tiên việc lắp ráp những kiến thức rời rạc vào 1 dự án trong 1 mảng lĩnh vực hoàn chỉnh.

Lý do 2: mất định hướng

1 cái thứ tự để mn xác định xem nên tìm lộ trình thế nào rất oke đó là:
Tìm nghề yêu thích -> tìm dự án liên quan -> tìm skill liên quan -> xây lộ trình

Nhưng mà nghịch lý là thường ko biết thích cái gì và ko biết hợp với ngách nào, nên lại quay về bài toán hỏi lộ trình nhưng ko rõ lộ trình cho mảng nào, câu hỏi rất chung chung. Có rất nhiều các ngách có title na ná nhau nhưng yêu cầu về skill và bài toán rất khác nhau.

Ko có cách nào khác chỉ có thể đi thử, việc học nó là 1 khoản đầu tư, có thể là thời gian hoặc tiền. Cách đơn giản nhất là xem JD của các vị trí mong muốn xem yêu cầu các skill, bài toán gì thì học theo sự hướng dẫn của AI hoặc đi học thử 1 vài khóa trả phí để xem bản thân thích cái gì trước khi có 1 cái hướng đi nghiêm túc. Tất nhiên sẽ tốn kém và ko kỳ vọng 1 phát ăn ngay, khả năng được sai và thử nghiệm nhiều lần là đặc quyền của ng giàu :v

Việc đi làm nhiều công việc khác nhau cũng cho cái nhìn tổng quát về lĩnh vực chung, mọi thứ nó đều có gì đó liên quan với nhau hết, cứ thử . Đừng quá ám ảnh về việc tìm "lộ trình đúng”, cứ bắt tay vào làm luôn. Đến đây là quay về vòng lặp Muốn bắt tay vào làm thì cũng phải biết làm cái gì đã :v

VD: t làm data cho tín dụng nhưng cũng có đá qua học blockchain, quant trade, quantum,… nó ko liên quan quan trực tiếp hiện tại nhưng vẫn học vì nó trong phạm vi có thể thử nghiệm, ko phải cứ học cái gì là có thể đem lại ROI ngay.

Vấn đề không phải là tìm được lộ trình đúng mà là làm sao tìm được 1 lộ trình đủ rẻ để thử nghiệm trong phạm vi cho phép..

28/08/2026

Unlock skill ẩn

Mn đã học và nghĩ rất nhiều về việc phân tích dữ liệu :
Thu thập dữ liệu -> phân tích -> tìm nguyên nhân -> kết luận.
Nhưng trải nghiệm cá nhân của t thấy rất nhiều dạng chạy ngược . Đó là kết luận đã có trước, sau đó thợ Data mới được yêu cầu lấy số và chứng minh cho kết luận đó. Nghe thì rất giống một bài toán phân tích.

VD: một chương trình, chiến dịch được kỳ vọng là hiệu quả, được giao nhiệm vụ đo lường và đánh giá. Nếu số liệu cho thấy chương trình hiệu quả thì nice hoàn thành, còn nếu số liệu không đúng kỳ vọng, hành trình phân tích mới thực sự bắt đầu :v
• Đổi kỳ so sánh
• Đổi nhóm đối tượng
• Đổi cách tính
• Loại một số trường hợp
• Thu hẹp phạm vi
• …

Cuối cùng, gần như lúc nào cũng có thể tìm được một lát cắt đẹp. Khi dữ liệu nét, nó được gọi là bằng chứng. Khi dữ liệu trái ý, thì nó được yêu cầu phân tích lại.

Từ đây người làm data sẽ unlock đc 1 skill khá lạ: đoán trước con số nào có khả năng được chấp nhận :v

Đây là kỹ năng giúp báo cáo phân tích đc duyệt nhanh hơn, trôi việc hơn, nhưng có giúp ra quyết định tốt hơn ko thì ko biết. T nghĩ làm Data không thể phủ nhận ý tưởng ban đầu của lãnh đạo. Người có kinh nghiệm quản lý có thể nhìn thấy những yếu tố mà dữ liệu chưa phản ánh hết.

Trên lý thuyết làm phân tích dữ liệu phải là người tư vấn, cố vấn chiến lược , giảm định tính, tăng định lượng :v nohope. Việc dùng data hay ko dùng data nó vẫn là một bộ phận phục vụ hoạt động quản trị, phục vụ 1 câu chuyện của sếp.

Kn đó là đừng đi tìm một “sự thật tuyệt đối” :v , công việc thực tế hơn là tìm phiên bản trung thực nhất của câu chuyện mà sếp đang muốn kể. Cũng đừng bẻ cong số liệu để còn có đường lui sau này. Trường hợp lệch hẳn thì cứ trình bày 1 cách chính xác nhất có thể từ con số, đi kèm với các phạm vi ràng buộc để ra đúng ý sếp.

Có thay đổi góc nhìn nhưng ko làm thay đổi bản chất sự việc :v

27/08/2026

Trong công ty có những skill không thuộc về công ty

Gần đây tôi nhận ra bản thân đang vận hành khá nhiều thứ ko ai yêu cầu, ko trong phạm vi KPI công việc, cũng ko bất kỳ tài liệu quy trình nào.
- Code gom dữ liệu
- Code gen báo cáo
- Code auto các thể loại,…

Tất cả được tạo ra vì quá ngán việc hôm sau lại phải copy, paste, tải file và kiểm tra bằng mắt,… chắc chắn nhiều ng giống tôi. Bây giờ một người hiểu nghiệp vụ, hiểu luồng, biết chút SQL, Python và sử dụng AI có thể tự dựng phiên bản auto đủ dùng trong thời gian rất ngắn.

Có 1 nghịch lý là công việc càng đc tự động hóa thì công việc đó càng trông có vẻ đơn giản, phía sau 1 báo cáo đơn giản có thể là hàng chục bước xử lý, các trường hợp ngoại lệ, những lần dữ liệu lỗi và rất nhiều logic được tích lũy dần qua thời gian.

Cảm giác nếu bây h mà nhận bàn giao việc của ai đó thì tốt nhất nên là nhận bàn giao 1 file skill.md chứ còn nhận 1 bộ tài liệu với các thông tin rời rạc thì gần như ko thể tái hiện lại công việc của người cũ mà mất thời gian rất lâu để hiểu và tìm cách tối ưu như cũ.

Khi đó,skill.md không còn là tài liệu bàn giao thông thường. Nó giống như một gói năng lực có thể chuyển giao. Người mới dùng nó để tiếp quản công việc. AI dùng nó để hỗ trợ thực hiện và xử lý lỗi. Cty dùng nó để biết công việc thật sự đang được vận hành như thế nào. Xử lý được toàn bộ những cái dòng chảy “ẩn” trong đầu những người làm lâu năm quen việc trên những hệ thống ko có document rõ ràng, hoặc người cũ đã nghỉ hết.

Đặt ra 1 cái giả thiết ngược là nếu sau này công ty đã sở hữu 1 dàn skill.md như tài sản, chuẩn nét giải quyết 80% công việc cho các bộ phận thì đúng là chỉ cần số ít elite làm các công việc RnD mới, bổ sung cho bộ skill này. Nếu ko trong nhóm elite này có lẽ nên thuộc loại thứ 2 là tester được và kiểm định bảo trì được đống skill này.

Tóm lại là nếu không thuộc nhóm đủ khả năng giải quyết vấn đề mới và tạo ra skill mới, ít nhất phải thuộc nhóm đủ năng lực để kiểm định, sửa chữa và chịu trách nhiệm cho kết quả do skill tạo ra.

Nhóm dễ gặp nguy hiểm nhất chắc là những người chỉ biết thực hiện lại các bước đã được mô tả rõ, nhưng không biết đóng gói chúng thành hệ thống, cũng không đủ hiểu để kiểm soát hệ thống sau khi chúng được tự động hóa :v

21/08/2026

Đã đến thời điểm validation giả thuyết này :v

Period to make money

Biểu đồ này là dự báo chu kì kinh tế trong dài hạn của Samuel Benner từ năm 1875 @@
Theo Chu kỳ Benner, những năm khủng hoảng xảy ra cứ sau 16 tới 20 năm, xen kẽ. Những năm đỉnh xảy ra 8, 9 hoặc 10 năm một lần, cũng xen kẽ luân phiên.
Không rõ cụ Benner này sử dụng phương pháp gì dự báo nhưng mà xem lại khá đúng với chu kì kinh tế ở VN gần đây

- 2019 kinh tế b**g nóc, làm ăn ngon
- 2023 kinh tế khủng hoảng thất nghiệp, chứng khoán, coin đều chạm đáy. Năm ngoái tất tay bắt đáy coin bây h cũng đã x4 x5

Theo cái biểu đồ này thì sẽ có 1 sóng nhỏ ở năm 2026 và sẽ lên đỉnh vào 2035.

Năm đáy 2023 đã qua, vẫn chưa quá muộn cho ae lên tàu học hành hay đầu tư để bắt đợt sóng này.

6 tháng đầu 2024 đã qua, còn dự định gì chưa làm thì all in thôi, chắc chắn thời gian tới mọi thứ sẽ cải thiện :v

26/07/2026

Chày cối lên huyền thoại thực sự. H mới hiểu nhiều đứa spam các nội dung rác gây tranh cãi lên để ăn chửi mà nó vẫn chăm chỉ spam :v

Có vẻ nền tảng ưu tiên farm tiền những bài kiểu đấy 🥲🥲

22/07/2026

Có sếp bắt lỗi chỗ này thông tư nghị định nào Risk model ko cho phép dùng ML, AI :v

Trằn trọc ko ngủ đc phải bật dạy update ngay trong đêm, chắc đoạn phải mua Turnitin trích nguồn, check đạo văn các bài đăng lên nữa cho uy tín🫠🫠🫠