Tuyển dụng Kỹ Sư Trí Tuệ Nhân Tạo AI ENGINEER tại Hồ Chí Minh

1. Nghiên cứu và phát triển giải pháp AI

• Nghiên cứu, đánh giá và ứng dụng các công nghệ Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Generative AI và Large Language Models (LLMs).
• Khảo sát, phân tích bài toán nghiệp vụ, đánh giá tính khả thi và đề xuất các giải pháp AI phù hợp với nhu cầu thực tế.
• Thiết kế và xây dựng Proof of Concept (POC), Prototype và Minimum Viable Product (MVP) để kiểm chứng các giải pháp AI.
• Đánh giá hiệu quả, chi phí, hiệu năng và khả năng mở rộng của giải pháp trước khi triển khai.

2. Phát triển Generative AI, LLM và AI Agent

• Thiết kế, xây dựng và triển khai AI Assistant, AI Chatbot và các ứng dụng sử dụng Large Language Models (LLMs).
• Phát triển hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG), Semantic Search, Embeddings và Vector Database để khai thác dữ liệu, tài liệu và tri thức doanh nghiệp.
• Thiết kế và phát triển AI Agent, Agentic Workflow và các quy trình tự động hóa sử dụng AI.
• Xây dựng và tối ưu Prompt Engineering, Context Management, Knowledge Retrieval và Tool Calling nhằm nâng cao chất lượng phản hồi của AI.
• Thiết kế cơ chế Human-in-the-Loop, phân quyền, phê duyệt và kiểm soát hoạt động của AI Agent.

3. Machine Learning, phát triển và tích hợp hệ thống AI

• Thu thập, xử lý, chuẩn hóa và quản lý dữ liệu phục vụ phát triển ứng dụng AI.
• Xây dựng, huấn luyện, fine-tuning và đánh giá mô hình Machine Learning/Deep Learning khi cần thiết.
• Phát triển ứng dụng AI và API/Service bằng Python hoặc các ngôn ngữ lập trình phù hợp.
• Tích hợp các giải pháp AI với phần mềm, hệ thống quản lý và nền tảng doanh nghiệp thông qua API/Service.
• Phối hợp triển khai, vận hành và tối ưu mô hình AI trên môi trường Cloud hoặc On-premise.
• Theo dõi và cải thiện hiệu năng, độ ổn định, khả năng mở rộng và chi phí vận hành hệ thống.

4. Thiết kế, kiểm thử và đánh giá chất lượng AI

• Chuyển đổi yêu cầu nghiệp vụ thành Use Case, Workflow, Prototype và các tiêu chí nghiệm thu cụ thể.
• Phân tích và lựa chọn giải pháp phù hợp giữa Rule-based Automation, AI Workflow và AI Agent.
• Xây dựng Test Case, bộ dữ liệu kiểm thử và tiêu chí đánh giá chất lượng ứng dụng AI.
• Đánh giá độ chính xác, mức độ liên quan, tính nhất quán và độ tin cậy của kết quả AI.
• Phân tích nguyên nhân khi AI trả lời sai, xảy ra Hallucination hoặc hoạt động không ổn định.
• Cải tiến mô hình, Prompt, Workflow và kiến trúc hệ thống dựa trên kết quả kiểm thử và phản hồi thực tế.
• Đảm bảo giải pháp AI đáp ứng các yêu cầu về bảo mật thông tin, kiểm soát truy cập và quản trị dữ liệu.

5. Phối hợp phát triển sản phẩm và triển khai giải pháp

• Phối hợp với các bộ phận Product, Business Analyst (BA), UI/UX, QA, Technical Team và các bên liên quan để phân tích yêu cầu và triển khai giải pháp AI.
• Tham gia khảo sát nhu cầu người dùng, xác định vấn đề, đề xuất tính năng và cải tiến sản phẩm.
• Chuyển đổi yêu cầu nghiệp vụ thành Product Requirement, User Story và Acceptance Criteria.
• Tham gia Demo, Trial, User Acceptance Testing (UAT) và đánh giá hiệu quả sau triển khai.
• Xây dựng tài liệu kỹ thuật, báo cáo kết quả và hỗ trợ chuyển giao, vận hành giải pháp.
• Chủ động nghiên cứu công nghệ mới và đề xuất các ứng dụng AI có giá trị thực tiễn.

Yêu cầu ứng viên

1. Yêu cầu bắt buộc (Must-have)

• Tốt nghiệp Cao đẳng/Đại học chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo, Khoa học dữ liệu, Kỹ thuật phần mềm hoặc các ngành liên quan.
• Kinh nghiệm: Tối thiểu 2 năm ở vị trí AI Engineer/Machine Learning Engineer hoặc tương đương; có thể xem xét ứng viên ít năm kinh nghiệm hơn nếu có portfolio/project AI thực tế tốt.
• Thành thạo Python; có kiến thức về Machine Learning, Deep Learning, xử lý dữ liệu và phát triển phần mềm.
• Có kinh nghiệm thực tế với Generative AI/LLM, Prompt Engineering, Embeddings, Vector Database và Retrieval-Augmented Generation (RAG).
• Đã trực tiếp tham gia phát triển hoặc triển khai ít nhất một ứng dụng AI, AI Chatbot, AI Agent, RAG Application hoặc AI Workflow.
• Hiểu các khái niệm LLM, AI Agent, Tool Calling, Context Management, Knowledge Retrieval và Agentic Workflow.
• Có khả năng thiết kế AI Workflow, xây dựng Prompt/Instruction có cấu trúc và tổ chức Knowledge cho AI sử dụng.
• Có khả năng xây dựng Test Case, đánh giá chất lượng đầu ra và phân tích nguyên nhân khi AI hoạt động không chính xác hoặc không ổn định.
• Có kinh nghiệm xây dựng hoặc tích hợp API/Service; hiểu biết về Git, cơ sở dữ liệu và quy trình phát triển phần mềm.
• Có khả năng phân tích yêu cầu nghiệp vụ, đánh giá tính khả thi và chuyển đổi bài toán thực tế thành giải pháp kỹ thuật.
• Có khả năng đọc hiểu tài liệu kỹ thuật tiếng Anh.
• Có tư duy giải quyết vấn đề, tinh thần trách nhiệm, khả năng làm việc độc lập và phối hợp nhóm tốt.
• Chủ động nghiên cứu, thử nghiệm và cập nhật các công nghệ AI mới.

2. Yêu cầu ưu tiên (Nice-to-have)

• Có kinh nghiệm sử dụng Dify, n8n, Flowise, Langflow, Microsoft Copilot Studio hoặc các nền tảng AI Workflow/Automation tương đương.
• Có kinh nghiệm với LangChain, LangGraph, LlamaIndex hoặc các framework phát triển ứng dụng LLM.
• Đã tham gia phá