NHIỆM VỤ CHÍNH
Phát triển & tối
ưu mô hình AI
- Thiết kế, huấn luyện, đánh giá và cải tiến các mô hình Machine
Learning / Deep Learning phục vụ các bài toán thực tế.
- Tối ưu mô hình theo các tiêu chí production: độ chính xác, độ
trễ, khả năng mở rộng, chi phí vận hành.
- Thực hiện các thí nghiệm có kiểm soát, đánh giá mô hình bằng các
metric phù hợp và đảm bảo tính tái lập.
Triển khai &
vận hành mô hình trong production
- Triển khai mô hình AI vào các hệ thống có khả năng mở rộng, bao gồm:
- Dịch vụ REST/gRPC API
- Quy trình batch processing
- Pipeline realtime / near-realtime
- Phối hợp cùng Backend và Platform để tích hợp các dịch vụ AI vào sản
phẩm một cách ổn định và hiệu quả.
MLOps & vòng đời
mô hình
- Thiết kế, xây dựng và vận hành pipeline MLOps end-to-end, bao
gồm:
- CI/CD cho mô hình AI
- Quản lý phiên bản mô hình và dữ liệu
- Huấn luyện lại tự động (retraining)
- Giám sát mô hình (model/data drift, performance
decay)
- Chiến lược rollback và A/B testing
- Đảm bảo độ tin cậy, khả năng quan sát (observability) của mô
hình thông qua logging, monitoring và alerting.
Kiến trúc &
phối hợp liên nhóm
- Tham gia thiết kế kiến trúc hệ thống AI và đóng góp vào các quyết
định kỹ thuật quan trọng.
- Phối hợp chặt chẽ với:
- Data Engineering: đảm bảo chất lượng, tính nhất
quán và khả năng truy xuất của dữ liệu đầu vào
- Backend/Platform: triển khai dịch vụ AI ổn định,
an toàn và dễ mở rộng
- Product/Business: hiểu bài toán và chuyển hóa
yêu cầu thành giải pháp AI phù hợp
Chất lượng kỹ
thuật & phát triển đội ngũ
- Thực hiện review code, review thiết kế và xây dựng best practices
cho phát triển AI và quản lý vòng đời mô hình.
- Mentoring kỹ sư junior, chia sẻ kiến thức và đóng góp vào việc nâng
cao năng lực chung của đội.
- Cập nhật liên tục các công nghệ, mô hình và xu hướng AI tiên tiến;
chủ động đánh giá khả năng ứng dụng vào sản phẩm và dự án.
YÊU CẦU CÔNG VIỆC
- Tốt nghiệp Đại học hoặc Thạc sĩ các chuyên ngành: Khoa học Máy
tính, Trí tuệ Nhân tạo, Machine Learning, Khoa học Dữ liệu hoặc tương
đương.
- Tối thiểu 5+ năm kinh nghiệm trong lĩnh vực AI/ML, có kinh
nghiệm triển khai mô hình trong môi trường production.
- Có kinh nghiệm xây dựng và vận hành giải pháp AI end-to-end
từ nghiên cứu đến triển khai và giám sát.
- Có kinh nghiệm làm việc trong môi trường đa chức năng (Data
Engineering, Backend, Product).
- Thành thạo Python và các framework ML/DL như PyTorch,
TensorFlow.
- Nắm vững các thuật toán ML/DL, phương pháp đánh giá và tối ưu mô
hình.
- Có kinh nghiệm triển khai dịch vụ AI ở quy mô lớn (API, batch,
realtime).
- Kinh nghiệm thực tế về MLOps: CI/CD, monitoring, model/data
versioning.
- Có kinh nghiệm làm việc với cloud platforms và containerization
(Docker, Kubernetes).
- Hiểu biết về hệ thống phân tán, hiệu năng và khả năng mở rộng là lợi
thế.
- Tư duy phân tích và giải quyết vấn đề tốt, tiếp cận bài toán có cấu
trúc.
- Kỹ năng giao tiếp rõ ràng, có khả năng trình bày các khái niệm kỹ
thuật phức tạp theo cách dễ hiểu.
- Khả năng làm việc hiệu quả trong các nhóm liên phòng ban.
- Tinh thần làm chủ công việc, trách nhiệm cao và định hướng kết quả.
- Khả
năng thích nghi nhanh, growth mindset và tinh thần học hỏi liên tục
trong lĩnh vực AI thay đổi nhanh chóng.
CHẾ ĐỘ VÀ PHÚC LỢI