Tuyển dụng Senior AI Engineer (LLM/AI Agent) tại Hà Nội

Kỹ sư AI chịu trách nhiệm chính trong việc nghiên cứu, phát triển và triển khai các giải pháp dựa trên Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và AI tạo sinh (GenAI) #1. Large Language Model & Generative AI Nghiên cứu, đánh giá và lựa chọn các LLM/VLM phù hợp với từng bài toán nghiệp vụ. Fine-tune và tối ưu LLM cho tiếng Việt và dữ liệu chuyên ngành. Xây dựng các ứng dụng sử dụng LLM, Tool Calling, Function Calling và AI Agent. Triển khai và tối ưu model trên Cloud, Self-hosted hoặc On-device theo các yêu cầu về chất lượng, latency, throughput và chi phí vận hành. #2. RAG & Knowledge Systems Thiết kế, xây dựng và tối ưu hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG). Nghiên cứu và triển khai các kỹ thuật Embedding, Vector Search, Hybrid Search, Query Rewriting, Reranking và Context Construction. Xây dựng bộ tiêu chí đánh giá chất lượng RAG với các chỉ số như Recall@K, Precision@K, Faithfulness, Answer Relevance và Hallucination Rate. Tối ưu chất lượng truy xuất và khả năng trả lời trên các bộ dữ liệu nghiệp vụ lớn. #3. Computer Vision & Document AI Nghiên cứu, phát triển và tối ưu các mô hình Computer Vision/VLM cho các bài toán xử lý hình ảnh và tài liệu. Xây dựng giải pháp OCR/Document AI phục vụ nhận dạng và trích xuất thông tin từ các loại chứng từ như: Hồ sơ/chứng từ bệnh viện, Hóa đơn, Đơn thuốc, Chứng từ và tài liệu nghiệp vụ. Nghiên cứu khả năng kết hợp OCR + VLM + LLM để hiểu, phân loại và xử lý tài liệu tự động. # 4. AI Evaluation & Research Xây dựng framework và bộ dữ liệu AI Evaluation phục vụ đánh giá LLM, RAG, Agent và VLM. Theo dõi các chỉ số về quality, accuracy, latency, throughput, cost và regression giữa các phiên bản. Xây dựng cơ chế kiểm soát và giảm hallucination, đánh giá độ tin cậy của kết quả AI. Theo dõi, nghiên cứu và thử nghiệm các paper, model, framework và kỹ thuật AI mới. Thực hiện benchmark/POC và đưa ra lựa chọn công nghệ dựa trên số liệu thực nghiệm thay vì chỉ dựa trên xu hướng công nghệ. # 5. AI Production & MLOps là điểm cộng Đưa các mô hình và giải pháp AI từ Research → POC → Prototype → Production. Tối ưu inference, GPU utilization, model serving và khả năng mở rộng của hệ thống. Phối hợp xây dựng các cơ chế Monitoring, Logging, Versioning và Model Evaluation trên môi trường Production. Theo dõi và tối ưu chi phí vận hành AI theo từng use case.

Yêu cầu công việc

Đại học

Quyền lợi

Máy tính xách tay, Bảo hiểm, Du Lịch, Phụ cấp, Đồng phục, Thưởng, Chăm sóc sức khỏe, Đào tạo, Tăng lương, Công tác phí, Chế độ nghỉ phép