Tìm hiểu các mô hình SDLC bao gồm Waterfall, Agile và DevOps. Học về các giai đoạn cốt lõi và cách chọn phương pháp phù hợp cho dự án của bạn.

Làm chủ các kỹ thuật khai thác yêu cầu, tiêu chuẩn tài liệu (BRD/SRS) và chiến lược quản lý scope creep hiệu quả.

Đi sâu vào nguyên lý SOLID, các design patterns (Creational, Structural, Behavioral) và các mẫu kiến trúc từ Monolithic đến Microservices.

Khám phá ACID vs BASE, định lý CAP, cơ sở dữ liệu SQL vs NoSQL, kỹ thuật chuẩn hóa và chiến lược indexing để tối ưu hiệu suất.

Học chuẩn thiết kế RESTful, GraphQL và gRPC. Làm chủ xác thực (OAuth, JWT), tính idempotency, versioning và chiến lược rate limiting.

Nguyên lý clean code, nhận diện code smells, kỹ thuật refactoring, phân tích tĩnh và hiểu về hệ thống kiểu dữ liệu.

Làm chủ kim tự tháp testing, phương pháp TDD/BDD, black-box vs white-box testing và các metrics chất lượng chính như code coverage.

Hiểu Git internals (DAG), chiến lược branching (GitFlow, Trunk-based), thực hành code review và nguyên lý CI/CD.

Framework định nghĩa bài toán ML, phân loại ML (Supervised, Unsupervised, Reinforcement), checklist 6 câu hỏi bắt buộc, và 4 sai lầm thường gặp.

EDA, xử lý missing values, feature encoding (Ordinal, One-Hot, Target), scaling (Standardization, Min-Max, Robust), và giải pháp cho imbalanced data, high cardinality, skewed distribution.

Framework lựa chọn thuật toán phù hợp, training strategies, hyperparameter tuning, và best practices để xây dựng ML models hiệu quả.

Classification và regression metrics, confusion matrix, bias-variance tradeoff, và techniques để diagnose underfitting/overfitting.

Kiến trúc neural networks, backpropagation, activation functions, regularization techniques, và optimization strategies.

Convolutional Neural Networks architecture, convolution layers, pooling, và applications trong image classification và object detection.

Transfer learning, pre-trained models, object detection, semantic segmentation, và advanced techniques trong computer vision.

Recurrent Neural Networks, LSTM, GRU architectures, vanishing gradient problem, và applications cho sequential data.

Attention mechanism, self-attention, Transformer architecture, positional encoding, và foundation cho LLMs hiện đại.

Architecture của LLMs, pre-training, scaling laws, emergent abilities, và foundation models như GPT, Claude, Gemini.

In-context learning, few-shot prompting, chain-of-thought, structured output, và advanced techniques để tối ưu LLM responses.

Text embeddings, vector databases, similarity search, ANN algorithms, và foundation cho RAG systems.

RAG architecture, chunking strategies, retrieval methods, reranking, và best practices để xây dựng RAG systems hiệu quả.

Query optimization, multi-query strategies, hybrid search, self-query, và advanced patterns để improve RAG performance.

Fine-tuning strategies, PEFT, LoRA, instruction tuning, RLHF, và safety considerations cho LLM applications.

Overview của LangChain, LlamaIndex, DSPy, và các frameworks phổ biến để build LLM applications.

Hallucination detection, guardrails, content moderation, adversarial attacks, và best practices cho AI safety in production.

ML project lifecycle, experiment tracking, versioning, reproducibility, và MLOps foundations cho production ML.

Deployment patterns, serving infrastructure, model monitoring, A/B testing, và strategies để maintain ML systems in production.

Làm chủ horizontal vs vertical scaling, load balancing, mẫu caching cho ứng dụng AI và xử lý bất đồng bộ với message queues.

Học tính toán chi phí token, đánh đổi latency-throughput, kỹ thuật request batching và chiến lược model distillation.

Hiểu ba trụ cột (Logs, Metrics, Traces), distributed tracing, chiến lược alerting và xử lý lỗi với retry logic.

Làm chủ framework Scrum, quản lý technical debt và kỹ thuật ước lượng (story points, planning poker) cho dự án AI.

Học cấu trúc tài liệu kỹ thuật, giải thích khái niệm phức tạp cho stakeholders phi kỹ thuật và nuôi dưỡng văn hóa code review mang tính xây dựng.

Khám phá phát triển skill matrix từ Junior đến Principal level, tư duy T-shaped skills và chiến lược học tập liên tục trong công nghệ.