Các hệ thống phân tán và nền tảng backend với tác động kinh doanh đo lường được.

// Bối cảnh bài toán

Nền tảng bán lẻ đa kênh đa khách hàng phục vụ hơn 200+ chuỗi cửa hàng, xử lý thanh toán, đồng bộ kho đồng thời và tự động phát hành hóa đơn điện tử.

// Đóng góp kỹ thuật chính

• › Phát triển microservices cốt lõi bằng Golang cho luồng thanh toán, kho hàng, đơn B2B và tích hợp Hóa đơn điện tử Viettel/MISA.
• › Thiết kế kiến trúc hướng sự kiện bằng Azure Event Hubs (Kafka protocol) ứng dụng Transactional Outbox pattern.
• › Xây dựng GitOps CI/CD với ArgoCD App-of-Apps, tích hợp automated pre-upgrade hooks chạy Goose migrations trước khi rollout.
• › Tích hợp OCR hóa đơn bằng Mistral OCR và giải pháp báo cáo Multi-Agent tự động với Azure GPT-4o.

// Tác động đo lường

• › Vận hành ổn định, đồng bộ dữ liệu thời gian thực trên 200+ chuỗi cửa hàng bán lẻ.
• › Loại bỏ 100% hiện tượng mất đồng bộ sự kiện giữa DB và Broker nhờ Transactional Outbox.
• › Kiểm thử stress test với k6 đạt p99 latency < 85ms trong các đợt cao điểm bán lẻ.
• › Giảm 85% thời gian triển khai thủ công và loại bỏ sự cố lỗi migration nhờ ArgoCD hooks.

// Bối cảnh bài toán

Hệ thống LMS phục vụ hàng chục nghìn sinh viên và giảng viên đại học, tùy biến module khảo thí và tích hợp trợ lý AI với Ollama và Redis cache.

// Đóng góp kỹ thuật chính

• › Phát triển và duy trì các Moodle plugins cốt lõi bằng PHP và JavaScript (OUStudio, Sketch, Assignment).
• › Viết bộ kiểm thử tự động toàn diện với PHPUnit (Unit test) và Behat (Acceptance test).
• › Tích hợp gateway suy luận AI cục bộ sử dụng Ollama AI để tóm tắt đề thi và bài làm cho giảng viên/học viên.
• › Triển khai kiến trúc bộ đệm nhiều tầng với Redis Cache cho các luồng AI và dữ liệu lặp lại.

// Tác động đo lường

• › Giảm ~40% tải truy vấn cơ sở dữ liệu trên các luồng nghiệp vụ nặng trong kỳ thi.
• › Tiết kiệm đáng kể tài nguyên tính toán và chi phí token AI nhờ cơ chế lưu đệm kết quả thông minh.
• › Bảo mật thông tin 100% nhờ chạy suy luận mô hình trên hạ tầng máy chủ nội bộ.

// Bối cảnh bài toán

Hệ thống quản lý vòng đời tài sản (thiết bị, cấp phát, thu hồi) cho toàn bộ nhân sự công ty, tự động hóa hạ tầng đám mây bằng Terraform và CI/CD Azure.

// Đóng góp kỹ thuật chính

• › Phát triển API backend hiệu năng cao với NestJS và Prisma ORM kết nối Azure Database for PostgreSQL.
• › Mã hóa hạ tầng đám mây bằng Terraform (IaC) để tạo lập Azure App Service và Azure Container Registry.
• › Xây dựng pipeline CI/CD tự động trên Azure Pipelines từ khâu kiểm thử lint đến đóng gói container và deploy.
• › Tham gia phát triển giao diện quản trị với ReactJS hỗ trợ phân quyền người dùng (RBAC).

// Tác động đo lường

• › Số hóa 100% vòng đời quản lý tài sản nhân viên của công ty.
• › Rút ngắn chu kỳ release tính năng xuống dưới 15 phút với CI/CD tự động.
• › Được đánh giá xuất sắc trong chương trình Rookie to Engineer Batch 7 và đưa vào vận hành thực tế.

// Bối cảnh bài toán

Nền tảng phân tích dinh dưỡng bữa ăn từ ảnh chụp ứng dụng Gemini 2.5 Pro trên Google Vertex AI, tìm kiếm ngữ nghĩa với Qdrant và backend serverless.

// Đóng góp kỹ thuật chính

• › Xây dựng các backend API serverless bằng Azure Functions trên nền TypeScript.
• › Tích hợp mô hình Gemini 2.5 Pro trên Google Vertex AI để phát hiện món ăn và tính toán dinh dưỡng.
• › Tích hợp Qdrant Vector DB để lưu trữ embedding và tìm kiếm tương đồng ngữ nghĩa món ăn.
• › Bảo mật định tuyến API với Azure API Management (APIM) và xác thực tập trung Azure Entra ID (SSO).

// Tác động đo lường

• › Thời gian phản hồi phân tích dinh dưỡng hoàn tất dưới 2 giây.
• › Tự động co giãn xử lý hàng nghìn yêu cầu đồng thời mà không tốn chi phí máy chủ nhàn rỗi.
• › Tự động hóa phát hành backend dựa trên đặc tả OpenAPI và GitHub Actions CI/CD.