×1900.com.vn không cho phép doanh nghiệp xóa hay chỉnh sửa các bình luận và cũng không chấp nhận các bình luận trái với quy định và luật pháp Việt Nam trên website.
Nếu bạn là nhà tuyển dụng, vui lòng LIÊN HỆ với chúng tôi để gỡ bình luận trái quy định của trang web.
Review Highlights
Cập nhật 08/12/2025
Ưu điểm
Môi trường phù hợp cho fresher, giúp trải nghiệm và rèn luyện kỹ năng cơ bản (173 reviews)
Đồng nghiệp thân thiện, thân mật, hỗ trợ nhau trong công việc (147 reviews)
Lương cơ bản đủ sống, có thưởng tháng 13, thưởng quý, một số phúc lợi ổn định (119 reviews)
Công việc ít áp lực về deadline, có thể học được kỹ năng software engineer (111 reviews)
Công ty có trang thiết bị hiện đại, máy móc, robot hỗ trợ công việc (103 reviews)
Nhược điểm
Leader và quản lý team Machine Learning thiếu chuyên môn, không hỗ trợ kỹ thuật đúng nghĩa (187 reviews)
Áp lực làm thêm giờ (OT) liên tục nhưng không được trả lương OT, bị giám sát giờ giấc gắt gao (201 reviews)
Công việc Machine Learning lặp đi lặp lại, chủ yếu làm labeling, clone github, không có cập nhật công nghệ mới (179 reviews)
Quy trình làm việc thiếu chuyên nghiệp, quản lý thủ công, thiếu quy trình rõ ràng (143 reviews)
Môi trường làm việc thiếu động lực, sếp gây áp lực, giao tiếp kém, không tạo điều kiện phát triển (160 reviews)
Mọi người trong công ty rất chăm chỉ, mọi người trong công ty khá thân thiện trừ 1 vài người.
Nhược điểm
Leader team Machine Learning xuất thân không hoàn toàn từ ML nên định hướng chuyên môn đôi lúc chưa thật sự sâu. Kỹ năng quản lý và giao tiếp chưa phải điểm mạnh, nên làm việc lâu dần bạn có thể chọn cách im lặng cho mọi chuyện trôi qua thay vì tranh luận.
OT ở đây khá quen thuộc. Về đúng giờ 4h30 là có thể, nhưng nếu task chưa xong thì sẽ được nhắc hỏi lại khá kỹ. Áp lực tiến độ cao, cách trao đổi đôi khi thẳng thắn quá mức. Công việc nhìn chung không quá khó, nhưng cách triển khai khiến mọi thứ trở nên căng thẳng hơn cần thiết.
Về chuyên môn ML/DL, hoạt động research và cập nhật kiến thức mới chưa được chú trọng nhiều. Phần lớn là tham khảo source có sẵn trên GitHub, chỉnh sửa dataset, chạy train và tối ưu dần. Codebase ít được cải tiến tổng thể, thường xử lý theo hướng vá tạm thời để kịp tiến độ release.
Quản lý task còn khá thủ công (Excel, report tay), quy trình chưa hiện đại. Manager hiện tại từng là team leader cũ, nền tảng thiên về software engineer nên môi trường phù hợp hơn với người muốn phát triển kỹ năng software thay vì đào sâu Machine Learning hoặc Deep Learning. Các buổi trao đổi học thuật chuyên sâu không nhiều.
Phần lớn thời gian sẽ tập trung hoàn thành task liên tục, đôi khi lặp lại. Nếu bạn mạnh về ML và muốn nghiên cứu bài bản, đây có thể chưa phải môi trường lý tưởng. Còn nếu mục tiêu là rèn kỹ năng software và làm sản phẩm theo hướng ứng dụng, bạn vẫn có thể học được một số kinh nghiệm thực tế.