Senior AI-Augmented Software Engineer

1.Tổng quan vị trí

Chúng tôi đang tìm kiếm một Senior AI-Augmented Software Engineer – kỹ sư phần mềm thế hệ mới, người vận hành các công cụ AI coding (Claude Code, Cursor, Copilot, Aider, Windsurf...) như một đội phát triển ảo dưới quyền điều phối trực tiếp.

Khác với vai trò Developer truyền thống, vị trí này yêu cầu khả năng tự mình đảm nhiệm trọn vẹn vòng đời của một phân hệ phần mềm: phân tích yêu cầu, thiết kế, phát triển, kiểm thử, tích hợp và triển khai – với AI coding agents là lực lượng thực thi chính. Ứng viên cần có kiến thức kỹ thuật rộng, tư duy hệ thống chặt chẽ, sự tỉ mỉ trong từng chi tiết, và khả năng kiểm soát chất lượng đầu ra của AI ở mức production.

Sản phẩm trọng tâm là một phân hệ phần mềm xây dựng trên kiến trúc agent hiện đại: MCP Server (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent), A2UI (Agent-to-UI), tích hợp với hệ sinh thái rộng các vendor security: SIEM/SOAR, EDR/XDR, IAM/PAM, Firewall/NDR.

2. 1 Phụ trách chi tiết yêu cầu (Requirement Engineering)

•       Làm việc trực tiếp với Product Owner, khách hàng nội bộ và đội security để bóc tách yêu cầu thành đặc tả kỹ thuật chi tiết, có thể thực thi được bởi AI coding agents.

•       Viết User Story, Acceptance Criteria, API contract, data schema, sequence diagram ở mức đủ chi tiết để giảm thiểu sai sót khi giao việc cho AI agent.

•       Đánh giá tính khả thi, độ phức tạp và rủi ro kỹ thuật cho từng yêu cầu; đề xuất giải pháp thay thế khi cần.

•       Quản lý phạm vi (scope), kiểm soát thay đổi yêu cầu (change request) và truy vết yêu cầu (requirement traceability) xuyên suốt vòng đời phát triển.

2.2. Phát triển phần mềm với AI coding agents

•       Sử dụng AI coding tools (Claude Code, Cursor, Copilot, Aider, Windsurf, hoặc tương đương) như một đội phát triển: lập kế hoạch, phân rã task, giao việc, review, và tích hợp output.

•       Thiết kế prompt, context engineering, tạo và duy trì các tệp hướng dẫn (CLAUDE.md, .cursorrules, system prompt) để AI agent tuân thủ kiến trúc, coding convention và security policy của dự án.

•       Trực tiếp viết và refactor những phần code đòi hỏi tư duy kiến trúc cao hoặc nhạy cảm về bảo mật mà AI chưa đủ tin cậy để tự động hóa.

•       Xây dựng và duy trì các thành phần lõi: MCP Server (định nghĩa tools, resources, prompts), A2A protocol (giao tiếp giữa các agent), A2UI (sinh giao diện động tương tác giữa agent và người dùng).

•       Quản lý codebase đa ngôn ngữ (Python/TypeScript/Go là phổ biến) với chuẩn chất lượng cao: type safety, test coverage, observability.

2.3. Kiểm thử và đảm bảo chất lượng

•       Tự thiết kế chiến lược kiểm thử cho phân hệ: unit test, integration test, contract test, end-to-end test, security test.

•       Sử dụng AI agent để sinh test case, sinh dữ liệu kiểm thử, fuzz testing; đồng thời tự review để đảm bảo độ bao phủ và tính hợp lý của test.

•       Kiểm thử chuyên biệt cho hệ agent: prompt injection, tool misuse, hallucination trong tool call, race condition giữa các agent, độ ổn định của A2A handoff.

•       Thiết lập CI/CD pipeline: lint, type-check, test, security scan (SAST/DAST/SCA), build, deploy.

2.4. Tích hợp với vendor security

•       Thiết kế và phát triển các MCP tool/connector tích hợp với hệ sinh thái vendor security đa dạng:

•           – SIEM/SOAR: Splunk, IBM QRadar, Microsoft Sentinel, Elastic Security, Cortex XSOAR.

•           – EDR/XDR: CrowdStrike Falcon, SentinelOne, Microsoft Defender for Endpoint, Palo Alto Cortex XDR.

•           – IAM/PAM: Okta, Microsoft Entra ID (Azure AD), CyberArk, BeyondTrust, HashiCorp Vault.

•           – Firewall/NDR: Palo Alto Networks, Fortinet, Cisco Firepower/Secure Network Analytics, Check Point, Darktrace.

•       Đọc hiểu API/SDK/CLI của từng vendor; xử lý các đặc thù về xác thực (OAuth2, mTLS, API key, SAML), rate limit, pagination, schema khác biệt.

•       Chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều vendor về một schema thống nhất (vd: OCSF, ECS, STIX) để agent có thể truy vấn và phân tích nhất quán.

•       Đảm bảo nguyên tắc least-privilege khi cấp quyền cho agent gọi vendor API; thiết kế audit log đầy đủ cho mọi hành động.

2.5. Vận hành và cải tiến liên tục

•       Thiết lập observability cho phân hệ agent: tracing (OpenTelemetry), metrics, logs, đặc biệt là token usage, tool call success rate, agent handoff latency.

•       Phân tích lỗi từ production, tinh chỉnh prompt, tool design, hoặc kiến trúc agent để cải thiện độ tin cậy.

•       Viết tài liệu kỹ thuật, hướng dẫn vận hành, runbook xử lý sự cố.

Yêu cầu ứng viên

3.1. Kinh nghiệm và nền tảng kỹ thuật

•       5–8 năm kinh nghiệm phát triển phần mềm, đã từng đảm nhiệm vai trò Senior Engineer hoặc Tech Lead cho ít nhất 1 phân hệ ở mức production.

•       Hiểu biết kỹ thuật rộng, có thể làm việc xuyên tầng: backend (REST/gRPC/GraphQL), frontend (React/Vue/Svelte), database (SQL/NoSQL/Vector), hạ tầng (Docker, Kubernetes, Linux, networking cơ bản).

•       Thành thạo ít nhất 2 ngôn ngữ trong: Python, TypeScript/JavaScript, Go, Rust, Java/Kotlin.

•       Vững về thiết kế hệ thống: kiến trúc microservices/event-driven, message queue (Kafka, RabbitMQ, NATS), caching, idempotency, distributed tracing.

•       Kinh nghiệm thực chiến với CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, ArgoCD), IaC (Terraform, Pulumi), cloud (AWS/GCP/Azure).

3.2. Kinh nghiệm với AI coding & agent systems

•       Đã sử dụng AI coding tools ở cường độ cao trong công việc thực tế (không chỉ thử nghiệm): Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Aider, Windsurf, hoặc tương đương.

•       Hiểu sâu về context engineering: cách tổ chức codebase, viết tài liệu, prompt và rules để AI agent làm việc hiệu quả.

•       Có kinh nghiệm hoặc nắm vững khái niệm về:

•           – MCP (Model Context Protocol): tools, resources, prompts, transports (stdio/HTTP/SSE), tự xây dựng MCP server.

•           – A2A (Agent-to-Agent): giao tiếp giữa các agent, agent card, task delegation, handoff.

•           – A2UI (Agent-to-UI): sinh giao diện động, generative UI, tương tác hai chiều agent–người dùng.

•       Quen thuộc với các framework agent: LangGraph, CrewAI, AutoGen, OpenAI Agents SDK, hoặc Anthropic SDK.

3.3. Kinh nghiệm về security

•       Hiểu biết tốt về an toàn ứng dụng: OWASP