Senior AI Engineer (Team Leader) (Voice Taskforce ) - HN - TA174 (đã hết hạn)

Mục đích của chức danh

- Chủ động triển khai và phối hợp với Trưởng phòng và/hoặc các chuyên gia trong việc làm việc với các đơn vị kinh doanh, đơn vị hỗ trợ kinh doanh, các trung tâm/phòng ban khác trong nội bộ Khối EDA.

- Thực hiện các nhiệm vụ phân tích dữ liệu, phát triển mô hình Machine Learning, Deep Learning hoặc GenAI, khai thác các hệ thống dữ liệu phức tạp, phân tích và hiểu hành vi khách hàng, đưa ra các đề xuất và khuyến nghị có giá trị cho đơn vị kinh doanh.

- Chịu trách nhiệm thiết kế, phát triển, triển khai và vận hành các giải pháp AI/ML/GenAI cho Voice Taskforce tại VPBank, bao gồm Callbot, Voicebot, Speech-to-Text (STT), Text-to-Speech (TTS), Voice Analytics, Virtual QC, AI Assistant, Intent Detection, Sentiment Analysis, Information Extraction và các ứng dụng AI xử lý dữ liệu thoại và hội thoại.

- Đóng vai trò cầu nối giữa mô hình AI, hệ thống công nghệ, nền tảng dữ liệu và nhu cầu nghiệp vụ, chuyển hóa các mô hình AI/GenAI từ giai đoạn thử nghiệm sang các hệ thống production ổn định, có khả năng mở rộng, giám sát và đáp ứng yêu cầu vận hành thực tế của Ngân hàng.

- Chủ động dẫn dắt kỹ thuật đối với các use case Voice AI và GenAI có độ phức tạp cao, bao gồm đề xuất phương án tiếp cận, lựa chọn mô hình, thiết kế kiến trúc giải pháp và xây dựng chiến lược triển khai phù hợp với yêu cầu nghiệp vụ và định hướng công nghệ của Ngân hàng.

- Tham gia xây dựng các năng lực AI dùng chung cho Voice Platform, góp phần chuẩn hóa các thành phần AI, tăng khả năng tái sử dụng và phục vụ nhiều sản phẩm, nhiều use case khác nhau.

- Đóng vai trò đầu mối kỹ thuật ở cấp nhóm nhỏ, có khả năng hướng dẫn chuyên môn, hỗ trợ xử lý vấn đề kỹ thuật, review giải pháp, review code và hỗ trợ phát triển năng lực cho các chuyên viên cấp thấp hơn.

Các hoạt động chính

1. Chủ động và phối hợp triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cho các đơn vị trong Ngân hàng

- Chủ động đề xuất, thiết kế và phối hợp triển khai các giải pháp AI/GenAI có tính ứng dụng cao, tập trung vào Callbot, Voicebot, Virtual QC, Speech-to-Text, Text-to-Speech, Voice Analytics, Intent Detection, Sentiment Analysis, Information Extraction, AI Assistant và tự động hóa quy trình nghiệp vụ.
- Phối hợp chặt chẽ với các đơn vị kinh doanh, vận hành, Contact Center, IT, AI Platform, Data Platform và các bên liên quan để làm rõ yêu cầu, thiết kế giải pháp kỹ thuật, xây dựng MVP, kiểm thử/UAT, triển khai production, bàn giao và hỗ trợ vận hành.
- Tham gia xây dựng pipeline xử lý dữ liệu thoại và hội thoại, bao gồm tiếp nhận audio, tiền xử lý âm thanh, nhận diện giọng nói, xử lý transcript, phân loại ý định, phân tích cảm xúc, trích xuất thông tin nghiệp vụ và chuẩn hóa kết quả đầu ra phục vụ các hệ thống nội bộ.
- Phát triển, tích hợp và vận hành các mô hình Machine Learning, Deep Learning và GenAI nhằm hỗ trợ tự động hóa cuộc gọi, kiểm tra chất lượng cuộc gọi, phân tích hành vi khách hàng, cá nhân hóa tương tác, hỗ trợ chăm sóc khách hàng, gợi ý hành động cho nhân viên và tối ưu hóa quy trình vận hành.
- Thiết kế và triển khai các giải pháp Conversational AI, AI Assistant, Voicebot, Knowledge Retrieval, Information Extraction, Retrieval-Augmented Generation (RAG) và các ứng dụng GenAI phục vụ Contact Center, vận hành và các đơn vị kinh doanh.
- Tham gia đánh giá, lựa chọn và tối ưu các Foundation Models, bao gồm Large Language Models (LLM), Embedding Models, Speech Models và các dịch vụ AI liên quan nhằm nâng cao hiệu quả triển khai sản phẩm.
- Xây dựng các sản phẩm AI/ML/GenAI theo hướng có khả năng tái sử dụng, có khả năng mở rộng và vận hành ổn định trên production, đồng thời đáp ứng yêu cầu về hiệu năng, độ trễ, bảo mật dữ liệu, khả năng giám sát và tiêu chuẩn kiến trúc công nghệ của Ngân hàng.
- Phối hợp với các đơn vị AI Platform, Data Platform, AI Ops và IT để triển khai mô hình dưới dạng AI Services, đảm bảo khả năng tích hợp, giám sát, mở rộng và vận hành ổn định trên môi trường production.
- Tham gia xây dựng các thành phần dùng chung phục vụ Voice Platform, bao gồm Prompt Management, Knowledge Services, AI Gateway, Evaluation Framework và các AI Services dùng chung cho nhiều sản phẩm khác nhau.

2. Nghiên cứu và cập nhật kỹ thuật, công nghệ mới
- Thường xuyên nghiên cứu và cập nhật các xu hướng, kỹ thuật và công nghệ mới trong lĩnh vực AI Engineering, Machine Learning, Deep Learning, GenAI, LLMOps/MLOps và Voice AI theo định hướng của cấp quản lý, chuyên gia nội bộ và nhu cầu triển khai thực tế tại Ngân hàng.
- Chủ động tìm hiểu, đánh giá và thử nghiệm các mô hình, framework, công cụ và kiến trúc mới phục vụ các bài toán Voice AI, bao gồm Speech-to-Text, Text-to-Speech, Voice Activity Detection, Speaker Diarization, Intent Detection, Sentiment Analysis, Voice Analytics, Call Summarization, Virtual QC, AI Assistant và Callbot.
- Đề xuất áp dụng các công nghệ mới nhằm cải thiện chất lượng mô hình, giảm độ trễ xử lý, tối ưu chi phí inference, tăng khả năng mở rộng, nâng cao độ ổn định và khả năng giám sát của các sản phẩm AI/GenAI trên môi trường production.
- Cập nhật các best practices về MLOps/LLMOps, Model Serving, Prompt Engineering, RAG, Guardrails, Monitoring, Evaluation, Data Governance và bảo mật dữ liệu trong quá trình phát triển, triển khai và vận hành giải pháp AI.
- Nghiên cứu và cập nhật các phương pháp mới liên quan đến Retrieval-Augmented Generation (RAG), Agentic AI, Embedding Models, Reranking, Prompt Engineering, AI Evaluation, Guardrails và các kỹ thuật tối ưu chi phí vận hành mô hình GenAI.
- Chủ động đánh giá các giải pháp mã nguồn mở, dịch vụ Cloud và các mô hình AI mới nhằm nâng cao chất lượng sản phẩm Voice AI, rút ngắn thời gian triển khai và tối ưu chi phí vận hành.
- Tham gia đào tạo, hướng dẫn, review kỹ thuật và chia sẻ kinh nghiệm cho các thành viên cấp thấp hơn trong nhóm khi được phân công.

3. Thực hiện các công việc khác theo phân công của cấp có thẩm quyền

Các kết quả
- Triển khai thành công các giải pháp AI/ML/GenAI vào vận hành thực tế, đảm bảo đáp ứng các yêu cầu về hiệu năng, tính ổn định, khả năng mở rộng và mang lại giá trị cho các đơn vị kinh doanh và vận hành.
- Nâng cao hiệu quả kinh doanh và vận hành thông qua ứng dụng AI, góp phần cải thiện các chỉ số như tăng tỷ lệ chuyển đổi, giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ, giảm thời gian xử lý SLA/TAT, tăng năng suất, tối ưu chi phí vận hành và gia tăng hiệu quả kinh doanh.
- Xây dựng và phát triển các năng lực AI dùng chung (AI Platform/AI Services) thông qua việc chuẩn hóa và tái sử dụng các thành phần AI như Model, Prompt, Workflow, API, Knowledge Base và các thành phần liên quan, qua đó rút ngắn thời gian triển khai các use case mới và thúc đẩy mở rộng ứng dụng AI trên toàn Ngân hàng.
- Đóng góp xây dựng và phát triển các thành phần dùng chung của Voice Platform, giúp tăng tốc độ triển khai các use case mới, giảm chi phí phát triển và nâng cao khả năng mở rộng của hệ sinh thái AI trong Ngân hàng.
- Xây dựng các giải pháp AI có khả năng tái sử dụng cao, có thể áp dụng trên nhiều sản phẩm hoặc nhiều đơn vị kinh doanh khác nhau.
- Đưa các phương pháp và kỹ thuật AI mới vào ứng dụng thực tế trong EDA.
- Hoàn thành các công việc theo phân công.

Yêu cầu ứng viên

1. Trình độ đào tạo

Tốt nghiệp Đại học trở lên trong các lĩnh vực liên quan như Khoa học Máy tính (Computer Science), Toán học/Toán ứng dụng (Mathematics/Applied Mathematics), Thống kê (Statistics), Kỹ thuật (Engineering), Khoa học Dữ liệu (Data Science), Kinh tế lượng (Econometrics), Tài chính định lượng (Quantitative Finance) hoặc các ngành liên quan đến phân tích dữ liệu và xử lý thông tin.

2. Kiến thức / Chuyên môn có liên quan
- Nắm vững kiến thức về mô hình thốn