AI Engineer

Xây dựng hệ thống xử lý dữ liệu quy mô lớn (data pipeline), tiền xử lý dữ liệu (data preprocessing) và triển khai các giải pháp AI vào sản phẩm.
Phối hợp với đội ngũ Data Scientist, ML Engineer và Product để triển khai tính năng AI/ML, tối ưu hiệu suất và độ chính xác của mô hình.
Thiết kế, phát triển và tối ưu các mô hình AI/ML (Machine Learning/Deep Learning) để giải quyết các bài toán thực tế.
Nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ AI/ML tiên tiến (NLP, Computer Vision, Generative AI, v.v.) vào sản phẩm.
Tối ưu hóa quy trình huấn luyện, triển khai và giám sát mô hình AI trên các nền tảng đám mây (AWS, GCP, Azure).
Đảm bảo mã nguồn chất lượng, tài liệu hóa quy trình và tuân thủ best practices trong phát triển AI.
Tham gia phân tích yêu cầu, đề xuất giải pháp kỹ thuật và xử lý các vấn đề liên quan đến hiệu năng, scalability của hệ thống AI.

Thưởng: thưởng các ngày lễ, Tết; thưởng kết quả công việc; thưởng đột xuất khác
Phụ cấp: phụ cấp ăn trưa, điện thoại, đi lại; phụ cấp trách nhiệm
Xét tăng lương 1-2 lần trong năm
Phúc lợi xã hội: bảo hiểm xã hội, bảo hiểm y tế, bảo hiểm thất nghiệp
Sức khỏe & đời sống văn hóa tinh thần:
- Chế độ nghỉ phép, nghỉ ngày lễ theo quy định của Nhà nước
- Chế độ nghỉ mát hàng năm, teambuilding hàng tháng, quý
- Chế độ thai sản
- Tặng quà các cháu thiếu nhi dịp Quốc tế thiếu nhi, tết Trung thu
- Khám sức khỏe định kỳ hàng năm
- Tổ chức, khuyến khích các hoạt động thể thao tăng cường sức khỏe và tình đoàn kết
- Thăm hỏi, động viên, giúp đỡ tinh thần và vật chất cho nhân viên: cưới hỏi, bệnh tật, tai nạn, việc hiếu
- Chúc mừng sinh nhật nhân viên hàng tháng
- Liên hoan, picnic, team building định kỳ

Có từ 01 năm kinh nghiệm phát triển AI/ML hoặc lĩnh vực liên quan.
Kinh nghiệm làm việc với dữ liệu lớn (Pandas, NumPy, Spark) và các hệ thống cơ sở dữ liệu (SQL/NoSQL).
Thành thạo Python và các thư viện AI/ML (TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn).
Quen thuộc với MLOps, Docker, Kubernetes, CI/CD cho ML và nền tảng đám mây (AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure ML).
Tư duy logic, khả năng phân tích dữ liệu và giải quyết vấn đề sáng tạo.
Hiểu sâu về thuật toán Machine Learning (supervised/unsupervised learning), Neural Networks, và kỹ thuật tối ưu mô hình.
Ưu tiên ứng viên có kiến thức về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính (Computer Vision), hoặc Generative AI (LLM, GAN, Diffusion Models).
Tốt nghiệp ngành Trí tuệ Nhân tạo, Khoa học Máy tính, Khoa học Dữ liệu hoặc lĩnh vực liên quan là một lợi thế.
Cẩn thận, ham học hỏi và cập nhật xu hướng công nghệ AI/ML.
Ưu tiên:
Hiểu biết về distributed training, hyperparameter tuning, model monitoring (MLflow, Prometheus) và model explainability.
Kinh nghiệm với các framework như Hugging Face, LangChain, OpenCV hoặc TensorFlow Serving.
Ứng viên có kinh nghiệm triển khai mô hình AI vào sản phẩm thực tế, có portfolio (GitHub, Kaggle, bài báo khoa học).
Có khả năng xử lý song song (multithreading) và tối ưu hiệu năng cho hệ thống AI.