AI Leader

1. Xây dựng & vận hành Agentic AI Platform 
• Thiết kế kiến trúc Agentic Enterprise cho AEH: multi-agent orchestration, tool-use, 
planning, memory. 
• Triển khai và tối ưu RAG pipeline end-to-end: ingestion, chunking, embedding, hybrid 
search, re-ranking, evaluation. 
• Lựa chọn, vận hành và scale Vector Database (Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant hoặc 
pgvector) cho kho học liệu số. 
• Tích hợp MCP (Model Context Protocol) để chuẩn hóa cách các agent của AEH kết nối 
với hệ thống nội bộ và bên thứ ba. 
2. Phát triển sản phẩm AI cho giáo dục 
• Thiết lập quy trình ADLC chuẩn cho team: từ ideation → data prep → experimentation 
→ eval → deployment → monitoring. 
• Tuyển dụng, đào tạo, xây dựng văn hóa kỹ thuật mạnh và growth mindset. 
• Cộng tác với đối tác công nghệ (OpenAI, Anthropic, Google, các nhà cung cấp 
GPU/cloud) – đàm phán hợp đồng, tối ưu chi phí. 
• Báo cáo định kỳ với Ban Lãnh đạo về roadmap, KPI và rủi ro kỹ thuật.

Yêu cầu ứng viên

Trình độ & Kinh nghiệm: 
• Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành Khoa học Máy tính, Toán, Khoa học Dữ liệu 
hoặc lĩnh vực liên quan. 
• Tối thiểu 5 năm kinh nghiệm AI/ML, trong đó có ít nhất 2 năm hands-on với LLM trong 
môi trường production. 
• Tối thiểu 2 năm kinh nghiệm quản lý team kỹ thuật (Tech Lead, Engineering Manager 
hoặc tương đương). 
Năng lực kỹ thuật: 
• LLM: kinh nghiệm thực tế với GPT-4/Claude/Gemini/Llama – prompt engineering, 
function calling, structured output. 
• RAG: đã thiết kế và vận hành ít nhất một hệ thống RAG production (hybrid search, re
ranking, evaluation). 
• Vector Database: hands-on với ít nhất một trong Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, 
pgvector. 
• Agentic systems: hiểu sâu về tool-use, planning, multi-agent orchestration – đã làm với 
LangGraph, CrewAI, AutoGen hoặc tương đương. 
• Python thành thạo; quen thuộc với PyTorch và HuggingFace ecosystem. 
• ADLC & LLMOps: hiểu vòng đời phát triển AI, từ data → train/fine-tune → deploy → 
monitor. 
• Cloud: kinh nghiệm với AWS / GCP / Azure cho AI workloads. 
• Kinh nghiệm với MCP (Model Context Protocol) của Anthropic. 
• Kinh nghiệm fine-tuning và xây dựng DSLM (Domain-Specific Language Models) – 
LoRA, QLoRA, instruction tuning, RLHF/DPO. 
• Đã làm sản phẩm EdTech, hiểu giáo dục phổ thông Việt Nam. 
• Đóng góp open-source, publication tại các hội nghị AI/ML, hoặc technical blog có tiếng. 
• Kinh nghiệm với inference optimization (vLLM, TensorRT-LLM, quantization)

Quyền lợi được hưởng

• Mức lương thỏa thuận, cạnh tranh theo năng lực.  
• Thưởng thành tích xuất sắc theo năm.  
• Đánh giá hiệu suất công việc 2 lần/năm.  
• Chế độ tham gia BHXH, BHYT, BHTN theo quy định của Nhà nước.  
• Khám sức khỏe định kỳ hàng năm theo lịch của công ty.  
• Tham gia các hoạt động Sinh nhật, liên hoan hàng tháng, Year End Party, ...  
• Quà tặng, thưởng trong các dịp lễ lớn: Tết thiếu nhi, 2/9, Tết Dương Lịch, ...  
• Môi trường startup năng động, chuyên nghiệp.