Thị trường việc làm dành cho các ứng viên kỹ sư phần mềm hiện nay đang trở nên khó khăn hơn bao giờ hết. Hàng chục nghìn đợt cắt giảm nhân sự trên toàn ngành đã khiến mức độ cạnh tranh cho các vị trí còn lại tăng mạnh.
Trong khi đó, sự phát triển nhanh chóng của AI không chỉ làm dấy lên lo ngại về gian lận trong phỏng vấn mà còn khiến ưu tiên tuyển dụng của các công ty thay đổi liên tục theo nhịp tiến hóa gần như từng ngày của công nghệ.
Điều đáng chú ý là các nhà tuyển dụng lại đang đối mặt với một câu hỏi còn lớn hơn rằng khi AI đã có thể viết code, vậy làm thế nào để xác định ai, thậm chí là những kỹ năng nào mới thực sự tạo nên một kỹ sư phần mềm, một lập trình viên giỏi?
Các chuyên gia đã chia sẻ với CNN rằng, quy trình phỏng vấn hiện nay chưa bắt kịp những thay đổi mà AI đang tạo ra trong công việc hằng ngày của lập trình viên. Chính sự lệch pha này khiến quá trình tuyển dụng trở nên khó khăn hơn cho cả người tìm việc lẫn nhà tuyển dụng.
Stefan Mai, cựu kỹ sư của Meta và Amazon, đồng sáng lập dịch vụ huấn luyện phỏng vấn kỹ thuật Hello Interview, nhận định rằng tác động của AI lên phỏng vấn kỹ sư giống như một quả bom nguyên tử.
Trong thực tế, kỹ thuật phần mềm là một trong những lĩnh vực đầu tiên chịu ảnh hưởng rõ rệt từ AI. Một báo cáo của bộ phận nghiên cứu Google cho thấy có tới 90% nhân viên công nghệ hiện đã sử dụng AI cho các công việc như viết hoặc chỉnh sửa code, tăng 14% so với năm trước. Vì vậy, ngành này đang được xem như một tín hiệu sớm cho cách AI sẽ tiếp tục thay đổi thị trường lao động trong tương lai.
AI ĐANG THAY ĐỔI CÔNG VIỆC KỸ SƯ PHẦN MỀM NHƯ THẾ NÀO?
AI đang thay đổi sâu sắc cách công việc của kỹ sư phần mềm được thực hiện. Hiện nay, AI có thể hỗ trợ viết code, soạn thảo tài liệu kỹ thuật, phân tích dữ liệu, học các khái niệm lập trình mới và thậm chí giúp xử lý lỗi, gỡ rối hệ thống. Nhờ đó, nhiều công ty công nghệ có thể đẩy nhanh tốc độ phát triển sản phẩm hơn trước.
Thực tế trong ngành cũng cho thấy mức độ ứng dụng AI đang tăng rất nhanh. Chủ tịch OpenAI Greg Brockman từng chia sẻ rằng một kỹ sư đã dùng AI để thực hiện một thay đổi hệ thống mà nếu làm theo cách truyền thống sẽ mất cả tuần làm việc của cả nhóm.
Tại Google, theo Varun Mohan, giám đốc Google DeepMind, nhiều ứng dụng nội bộ hiện được viết phần lớn bằng các công cụ lập trình AI như Antigravity. Trong khi đó, Boris Cherny, người đứng đầu dự án Claude Code tại Anthropic, thậm chí cho biết toàn bộ đóng góp của ông trong một tháng cho sản phẩm đều được tạo ra với sự hỗ trợ của AI.
Từ những thay đổi này, nhiều người trong ngành cho rằng vai trò của kỹ sư phần mềm đang dịch chuyển. Thay vì tập trung chủ yếu vào việc viết từng dòng code, họ sẽ dành nhiều thời gian hơn cho việc đưa ra quyết định ở cấp độ cao hơn, chẳng hạn như xác định nên xây dựng gì và giải quyết bài toán nào.
Boris Cherny thậm chí còn cho rằng danh xưng kỹ sư phần mềm có thể dần được thay bằng builder (người xây dựng) để phản ánh đúng hơn bản chất công việc mới.
Quan điểm này cũng được nhiều lãnh đạo công nghệ đồng tình. Đại diện Google nhấn mạnh rằng AI không nhằm mục đích thay thế kỹ sư, mà là để hỗ trợ họ. Lập trình viên nên tập trung phần lớn thời gian vào việc xác định hướng đi và sản phẩm cần xây dựng, thay vì chỉ viết code thuần túy.
Tuy nhiên, mức độ tin tưởng vào AI vẫn còn nhiều hạn chế. Một báo cáo của Google cho thấy 46% nhân viên công nghệ chỉ khá tin tưởng vào chất lượng code do AI tạo ra, trong khi 31% cho rằng AI chỉ cải thiện nhẹ chất lượng công việc.
Song song với đó, làn sóng sa thải trong năm 2025 và 2026 cũng cho thấy tác động rõ ràng của AI lên thị trường lao động. Theo công ty Challenger, Gray & Christmas, AI hiện là một trong những nguyên nhân chính được các doanh nghiệp đưa ra khi cắt giảm nhân sự trong thời gian gần đây.
BÀI KIỂM TRA LẬP TRÌNH KHÔNG CÒN THEO KỊP THỜI ĐẠI AI
Trong nhiều năm, các công ty thường đánh giá ứng viên kỹ sư phần mềm bằng những bài kiểm tra có cấu trúc chặt chẽ, giống như kỳ thi SAT nhưng dành riêng cho lập trình.
Tuy nhiên, những bài kiểm tra kiểu này lại không phản ánh được cách công việc thực tế đang thay đổi, đặc biệt là việc sử dụng AI, phân chia nhiệm vụ cho các agent hay tận dụng AI để giải quyết vấn đề nhanh hơn, sáng tạo hơn và hiệu quả hơn.
Ngày nay, nhiều kỹ sư cho rằng cách đánh giá này đã không còn bám sát thực tế công việc. Jordan Leonard, đồng sáng lập và COO của Leopard.FYI (một mạng lưới tuyển dụng công nghệ dành cho nữ kỹ sư và người phi nhị giới) cho biết khoảng cách giữa bài kiểm tra và công việc thực tế ngày càng rõ rệt khi AI trở nên phổ biến.
Cuối tháng 4, lập trình viên David Barajas chia sẻ rằng trong khoảng 5 – 6 buổi phỏng vấn gần đây, dù anh được nhà tuyển dụng chủ động liên hệ trong vòng 6 – 8 tháng, không một buổi nào yêu cầu anh chứng minh cách sử dụng các công cụ AI như Cursor trong công việc. Ngược lại, anh thường được yêu cầu tuyệt đối không sử dụng bất kỳ công cụ AI nào khi làm bài.
“Điều đầu tiên họ nói là bạn không được dùng bất kỳ công cụ AI nào, không được hỗ trợ AI, không gì cả để giải bài toán này”, anh kể.
Trường hợp khác là Sujata Sridharan, một kỹ sư phần mềm với khoảng 10 năm kinh nghiệm và từng làm việc tại công ty công nghệ tài chính Bolt, cũng cho biết phần lớn các buổi phỏng vấn bà tham gia vẫn sử dụng những bài kiểm tra truyền thống, tập trung vào khả năng hiểu và viết code thay vì cách làm việc cùng AI. Theo bà, khoảng cách đó đã tồn tại, thậm chí còn ngày càng lớn hơn khi AI phát triển.
Ban đầu, một số công ty cấm ứng viên sử dụng AI trong các bài kiểm tra nhằm tránh gian lận. Barajas cho biết anh thậm chí từng phải chia sẻ màn hình máy tính để chứng minh không dùng AI. Dù lo ngại gian lận vốn không phải điều mới nhưng theo Stefan Mai, tình hình hiện nay đã trở nên nghiêm trọng hơn đáng kể vì sự phổ biến của AI.
Trong khi đó, tốc độ phát triển của AI cũng khiến yêu cầu công việc thay đổi liên tục. Một công ty mà Leopard.FYI từng làm việc cùng ban đầu yêu cầu ứng viên thành thạo Ruby on Rails (khung phát triển web được xây dựng trên nền tảng của ngôn ngữ Ruby), nhưng chỉ ba tuần sau đã thay đổi tiêu chí vì AI có thể dễ dàng chuyển đổi từ ngôn ngữ khác sang Ruby on Rails.
“Cảm giác như mọi thứ đang di chuyển liên tục, theo từng tuần hoặc từng tháng”, Leonard nhận xét.
CÁCH TIẾP CẬN MỚI CHO MỘT VẤN ĐỀ CHƯA CÓ LỜI GIẢI
Trước những thay đổi do AI tạo ra, các nhà tuyển dụng đang dần điều chỉnh cách đánh giá ứng viên. Thay vì chỉ tập trung vào khả năng viết code thuần túy, họ bắt đầu chú trọng hơn đến cách ứng viên tư duy, phân tích vấn đề và cân nhắc các đánh đổi trong quá trình ra quyết định.
Những kỹ năng này trước đây thường chỉ được xem xét trong các buổi phỏng vấn cấp cao nhưng hiện nay đang dần trở nên phổ biến ở mọi cấp độ tuyển dụng, theo Stefan Mai.
Song song với đó, một số startup đã thử những cách tiếp cận mới, chẳng hạn như mời ứng viên đến làm việc trực tiếp tại văn phòng trong nửa ngày để quan sát cách họ xử lý công việc thực tế. Một số nhà quản lý khác cũng bắt đầu cho phép ứng viên sử dụng AI trong quá trình làm bài kiểm tra, theo Jordan Leonard.
Tuy nhiên, ngay cả những thay đổi này vẫn chưa thực sự phản ánh đầy đủ cách công việc kỹ sư phần mềm đang diễn ra trong thực tế. Ví dụ, Sujata Sridharan cho biết trong công việc hàng ngày, bà thường phối hợp chặt chẽ với AI để giải quyết vấn đề. Nhưng trong các bài kiểm tra kỹ thuật, AI lại thường chỉ được sử dụng như một công cụ thay thế việc viết code trực tiếp, thay vì trở thành một phần của quy trình làm việc.
Theo Stefan Mai, đây vẫn là một bài toán chưa có lời giải.
“Thực tế là ứng viên sẽ phải đối mặt với những tình huống hoàn toàn khó đoán,” ông nói.