AI Integration & Pipeline - PNME

• Phát triển Pipeline AI:
  • Khai thác mô hình có sẵn: Nghiên cứu và áp dụng các mô hình AI tiên tiến có sẵn trên thị trường để giải quyết các bài toán sản phẩm thực tế.
  • Xây dựng luồng xử lý dữ liệu: Thiết kế và phát triển các đường truyền dữ liệu hoàn chỉnh từ đầu vào (Input) → Qua các lớp xử lý AI (AI Processing) → Trả về kết quả đầu ra trực quan (Output).
  • Kết hợp đa mô hình: Phối hợp, chuỗi hóa các mô hình AI đơn lẻ khác nhau (Text, Image, Audio...) để tạo thành một hệ thống Pipeline phức hợp, đa phương thức (Multi-modal).
  • Tích hợp API: Đóng gói và triển khai các AI API một cách an toàn để kết nối trực tiếp với ứng dụng phía Frontend, Backend và Mobile.
• Phát triển Công cụ & Hệ thống Bổ trợ:
  • Xây dựng ứng dụng: Trực tiếp tham gia lập trình và phát triển các công cụ, ứng dụng thông minh (cả Web-based và Mobile App) phục vụ sản phẩm cốt lõi.
  • Đồng bộ hóa dữ liệu: Thiết kế và làm việc với hệ thống cơ sở dữ liệu (Database), Backend để quản lý, lưu trữ và đồng bộ hóa thông tin, lịch sử sử dụng AI của người dùng.
  • Tích hợp dịch vụ đám mây: Cấu hình và triển khai các dịch vụ lưu trữ đám mây (Cloud Storage) cùng hệ thống SDK của bên thứ ba (Firebase, Analytics, Crashlytics...) để theo dõi vận hành sản phẩm.
• Tối ưu hóa Kỹ thuật & Giám sát Hệ thống:
  • Tối ưu hóa Pipeline: Cải tiến cấu trúc code và cấu hình mạng để giảm thiểu độ trễ (Latency), tối ưu hóa lượng tài nguyên tiêu thụ (CPU/GPU/Memory) của các AI pipeline.
  • Tối ưu hóa trải nghiệm di động/web: Đảm bảo quá trình gọi API và render kết quả AI trên các thiết bị di động cũng như trình duyệt web diễn ra mượt mà, hạn chế tối đa việc sụt giảm FPS hay nghẽn băng thông.
  • Kiểm soát chất lượng đầu ra: Thực hiện kiểm thử chất lượng, tính nhất quán (consistency) và độ chân thực (realism) của các kết quả do AI khởi tạo.
  • Giám sát vận hành: Thiết lập các hệ thống đo lường hiệu năng (monitoring system metrics), chủ động điều chỉnh các tham số (parameters) của model để đảm bảo hệ thống luôn hoạt động ổn định.
• Phối hợp & Đảm bảo Chất lượng
  • Làm việc liên phòng ban: Phối hợp chặt chẽ với AI Researcher, Software Developer, Product Manager và QA để bám sát lộ trình sản phẩm.
  • Đảm bảo chất lượng mã nguồn: Tham gia vào quy trình review code nghiêm ngặt, debug và xử lý nhanh chóng các điểm nghẽn, lỗi kỹ thuật phát sinh trong toàn bộ hệ thống Pipeline AI.

Yêu cầu ứng viên

1. Yêu cầu bắt buộc:

●     Ngôn ngữ lập trình: Thành thạo ngôn ngữ lập trình Python (bắt buộc) phục vụ cho phát triển ứng dụng và xử lý dữ liệu AI.

●     Kiến thức AI/ML nền tảng: Có hiểu biết cơ bản về Machine Learning, Deep Learning; nắm vững tư duy tích hợp và khai thác hiệu quả các mô hình AI có sẵn (không yêu cầu chuyên sâu về training model).

●     Kinh nghiệm API & Mô hình AI:

○     Có kinh nghiệm gọi, xử lý kết quả (handling) từ các API AI phổ biến.

○     Hiểu biết và từng làm việc thực tế với các mô hình/dịch vụ của Hugging Face, OpenAI API, Stable Diffusion và các thiết kế mẫu tích hợp API (API integration patterns).

○     Khả năng thiết kế và phát triển REST API chất lượng cao.

●     Hạ tầng đám mây & Hệ thống bổ trợ:

○     Kinh nghiệm làm việc với các dịch vụ Cloud phổ biến (AWS, Google Cloud, hoặc Azure).

○     Thành thạo quản trị cơ sở dữ liệu (Database management) và tích hợp hệ thống Cloud Storage, Firebase,......

●     Tối ưu hóa hệ thống: Có tư duy và kinh nghiệm thực tế về tối ưu hóa API (API performance optimization), tối ưu hóa luồng truyền tải dữ liệu và bộ nhớ trên thiết bị di động (mobile devices).

●     Quản trị source code: Sử dụng thành thạo hệ thống quản lý phiên bản Git.

●     Ngoại ngữ: Đọc hiểu tốt các tài liệu kỹ thuật chuyên sâu bằng tiếng Anh (API documentations, development guides).

2. Yêu cầu ưu tiên (Preferred Qualifications - Điểm cộng lớn)

●     Đã từng có kinh nghiệm triển khai kỹ thuật kết nối thời gian thực WebSocket.

●     Hiểu biết và sử dụng thành thạo các hệ thống hàng đợi thông điệp (Queue systems) như Redis, Celery để xử lý các tác vụ AI bất đồng bộ.

●     Có kinh nghiệm đóng gói ứng dụng bằng Docker/Containerization.

●     Hiểu sâu về kiến trúc hệ thống Client-Server cũng như mô hình Microservices.

●     Sở hữu tư duy nhạy bén về sản phẩm công nghệ ứng dụng AI thế hệ mới.

Quyền lợi được hưởng

●     Thu nhập xứng đáng: Mức lương cạnh tranh vượt trội, thỏa thuận trực tiếp dựa trên năng lực và cấp độ.

●     Cơ hội bứt phá sự nghiệp: Trực tiếp tham gia thiết kế các dự án sản phẩm quy mô người dùng lớn, được tự do nghiên cứu thử nghiệm và tiếp cận các xu hướng công nghệ AI mới nhất toàn cầu.

●     Môi trường làm việc lý tưởng: Không gian làm việc hiện đại, năng động, đề cao tính sáng tạo cá nhân, khuyến khích tinh thần chủ động nâng cấp trình độ chuyên môn.

●     Phúc lợi đầy đủ:  Đóng BHXH, BHYT, BHTN đầy đủ ngay sau khi kết thúc thử việc theo quy định của Luật lao động Việt Nam.

●     Chế độ nghỉ phép năm, nghỉ lễ tết theo quy định hiện hành.