Rút ngắn khoảng cách giữa học thuật và thị trường lao động
AI phân tích CV, GitHub và chứng chỉ của bạn để chỉ rõ "Gap" kỹ năng so với yêu cầu tuyển dụng thực tế.
Năng lực hiện tại vs. Yêu cầu thị trường
Nhìn rõ thực tại. Kiến tạo tương lai.
Mơ hồ về năng lực thực tế
Giải pháp: Đối soát trực tiếp với JD thật trên thị trường.
Khó vật chất hóa kiến thức
Giải pháp: Tự động trích xuất bằng chứng từ CV/GitHub.
Thiếu cơ sở dữ liệu quyết định
Giải pháp: Cung cấp chỉ số tin cậy & dự báo xu hướng.
Kết luận nào cũng chỉ ra được nguồn của nó
Sản phẩm được dựng quanh đúng một nguyên tắc: không có bằng chứng thì không có kết luận. Mọi tính năng dưới đây là hệ quả của nguyên tắc đó.
Bằng chứng dò được về câu gốc
Mỗi kết luận đi kèm đúng đoạn văn đã sinh ra nó trong CV. Trích dẫn nào không dò ngược được về tài liệu gốc thì bị loại và ghi lý do — kể cả khi model tự tin.
Đối chiếu với vị trí mục tiêu
Ba vị trí đang mở: Backend Engineer, Data Analyst, AI Engineer. Chỉ những kỹ năng vị trí đó thật sự yêu cầu mới vào mẫu số, không thêm trục cho đẹp biểu đồ.
Không chỉ đọc CV
Hồ sơ GitHub, chứng chỉ và bảng điểm đều dùng làm nguồn bằng chứng, chịu chung một luật: không dò được về tài liệu gốc thì không được tính.
Lộ trình bám theo khoảng cách
Từng việc có hạn riêng, nộp được bằng chứng và đổi được trạng thái — nên lộ trình là thứ làm được, không phải một danh sách đọc cho biết.
Giáo viên duyệt bằng chứng
Giáo viên phụ trách lớp có hàng đợi review để chấp nhận, từ chối hoặc yêu cầu bổ sung. Quyết định ghi thẳng vào trạng thái xác minh của bằng chứng và để lại vết.
Đánh giá lại, không mất bản cũ
Sửa CV rồi chạy lại tạo một phiên bản mới; kết quả cũ giữ nguyên để so được mình đã đi được tới đâu.
Bốn bước, từ CV tới việc cần làm
Chọn vị trí mục tiêu
Yêu cầu của vị trí được đóng băng theo phiên bản ngay lúc bạn chọn, nên kết quả không đổi nghĩa khi danh mục nghề được cập nhật về sau.
Nộp CV và các nguồn khác
CV đi thẳng vào kho riêng tư qua một đường dẫn ký ngắn hạn. Thêm được hồ sơ GitHub, chứng chỉ, bảng điểm nếu bạn muốn hệ thống nhìn thấy nhiều hơn.
Hệ thống trích và đối chiếu
Khoảng 25–30 giây: trích từng bằng chứng kèm vị trí trong tài liệu, kiểm tra dò ngược, ánh xạ vào 10 nhóm năng lực rồi chấm mức bằng bộ quy tắc cố định.
Đọc kết quả và bắt tay làm
Mức hiện tại so với mức vị trí yêu cầu, khoảng cách ở đâu, và lộ trình cho từng khoảng cách đó. Bấm vào bất kỳ kết luận nào cũng ra được câu chữ gốc.
10 nhóm năng lực, 52 kỹ năng con
Khung dùng chung cho mọi lần đánh giá. Mỗi vị trí mục tiêu chỉ lấy những nhóm mà công việc đó thật sự cần, nên điểm của bạn không bị pha loãng bởi những trục không liên quan.
Kỹ năng kỹ thuật
7 kỹ năng con
Tư duy phản biện
5 kỹ năng con
Giải quyết vấn đề
5 kỹ năng con
Giao tiếp và trình bày
5 kỹ năng con
Quản lý dự án
5 kỹ năng con
Phân tích dữ liệu
5 kỹ năng con
Năng lực ngoại ngữ
5 kỹ năng con
Làm việc nhóm và lãnh đạo
5 kỹ năng con
Khả năng thích nghi
5 kỹ năng con
Kiến thức đặc thù ngành
5 kỹ năng con
Năm mức thành thạo
Mức được suy ra từ bằng chứng thu được, không từ lời tự nhận trong CV.
-
1
Nhận biết
Biết khái niệm cơ bản; chưa tự thực hiện được
-
2
Cơ bản
Thực hiện được với hướng dẫn hoặc trong môi trường có kiểm soát
-
3
Trung cấp
Tự thực hiện được trong dự án thực tế; giải quyết vấn đề quen thuộc
-
4
Nâng cao
Giải quyết bài toán phức tạp; dẫn dắt hoặc tối ưu được
-
5
Thành thạo
Dạy/mentor được; có đóng góp đáng kể cho cộng đồng hoặc ngành
Ba người, một sản phẩm đang trên đường
AI Competency Compass là đồ án của nhóm P-244. Chúng tôi làm nó vì đã tự đi qua đúng câu hỏi này: sắp ra trường, không biết mình còn thiếu gì so với vị trí muốn ứng tuyển.
Nguyễn Bùi Anh Tuấn
Project Manager / Tech Lead
Kiến trúc, API, Supabase, giao diện, CI/CD
Nguyễn Việt Hùng
AI/ML Engineer
Pipeline AI, bộ đọc CV, runtime LLM, truy vết nguồn, worker
Nguyễn Đại Quân
Data & Scoring Analyst
Khung 10 nhóm kỹ năng, hồ sơ vị trí, công thức chấm, rubric