AI Engineer (LLM, RAG, Agent) Kiêm Frontend Developer

• Thiết kế và triển khai các ứng dụng sử dụng Large Language Models (LLMs) như GPT, Claude, Mistral, Phi, v.v.

• Phát triển hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation): từ xử lý dữ liệu, embedding, lưu trữ đến sinh phản hồi.

• Xây dựng và phối hợp vận hành AI Agents đa bước sử dụng frameworks như Langchain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI.

• Thiết kế pipeline AI bao gồm: truy vấn, memory, tool usage, API call, function calling,...

• Tích hợp mô hình và service AI vào frontend hoặc backend nhẹ (FastAPI, Flask,...).

• Triển khai và vận hành ứng dụng AI trên các nền tảng như Vercel, Railway, AWS, GCP,...

• Xây dựng giao diện tương tác đơn giản, mượt mà bằng React, NextJS, Redux, TailwindCSS để kết nối người dùng cuối với hệ thống AI.

Về AI/LLM:

• Có kinh nghiệm thực chiến với LLMs thông qua API hoặc mô hình mã nguồn mở (OpenAI, Mistral, LLaMA, Claude,...).

• Thành thạo prompt engineering, function calling, chain-of-thought, tool usage.

• Có kiến thức và kinh nghiệm triển khai RAG pipelines:

Tạo và quản lý embeddings

Làm việc với vector databases (FAISS, Qdrant, Pinecone,...)

Tối ưu truy vấn tìm kiếm và tích hợp với LLM để sinh kết quả.

• Kinh nghiệm xây dựng AI Agents đa nhiệm (multi-step) sử dụng Langchain, LlamaIndex, hoặc các thư viện tương tự.

• Biết cách xử lý, phân mảnh và chuẩn hóa dữ liệu văn bản cho LLM.

• Biết deploy AI services, sử dụng Docker, hoặc gọi AI API từ backend/frontend.

Về lập trình frontend:

• Biết sử dụng ReactJS, NextJS, Redux, TypeScript, CSS (ưu tiên TailwindCSS).

• Có khả năng xây dựng UI đơn giản, mượt, hiệu năng cao để demo hoặc triển khai sản phẩm AI.

• Kinh nghiệm tích hợp API AI vào frontend (giao tiếp với FastAPI, Flask,...).

• Không yêu cầu chuyên sâu về UI/UX, chỉ cần đảm bảo chất lượng và khả năng tích hợp AI tốt.

Lợi thế (bonus):

• Có sản phẩm thực tế (GitHub, demo...) sử dụng LLM, RAG hoặc Agent.

• Từng làm việc với mô hình mã nguồn mở: Mistral, Phi-3, LLaMA,...

• Biết sử dụng hoặc huấn luyện (fine-tune/LoRA) mô hình nhỏ (optional).

• Có kiến thức về các công cụ hỗ trợ như Docker, Git, CI/CD, OpenTelemetry,...