Kỹ Sư Trí Tuệ Nhân Tạo - AI

• Nghiên cứu, thiết kế, cài đặt, tối ưu các thuật toán, mô hình học máy/học sâu trên dữ liệu dạng text, ảnh, video, ... để giải quyết các bài toán, yêu cầu đề ra.
• Tham gia phát triển và áp dụng các kỹ thuậtMachine Learning/Deep Learningsản phẩm nội bộ áp dụng mô hình như xây dựng hệ thống chatbotxây dựng trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bao gồm nhưng không giới hạn GPT-3.5, GPT-4, Anthropic Claude, Mistral, Llama, Gemini,...
• Tối ưu hóa kiến trúc code theo các design patterns tiêu chuẩn.
• Thiết kế API giao tiếp với các hệ thống nội bộ, hợp tác với các nhóm khác để tích hợp giải pháp xây dựng sản phẩm hoàn thiện.
• Đóng gói và triển khai trên môi trường Product với docker.

1. Yêu cầu kiến thức:

• Tốt nghiệphoặc sinh viên năm cuốingành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo, Phân tích dữ liệu, Điện tử viễn thông, Điều khiển tự động và các ngành tương đương, có thành tích xuất sắc trong học tập hoặc công việc (CPA tương đương từ 3.0/4.0 trở lên; hoặc có thành tích xuất sắc khi tham gia các dự án lớn trong lĩnh vực liên quan).
• Kiến thức nền tảng về xác suất thống kê, đại số tuyến tính, giải tích
• Kiến thức nền tảng về các mô hình học máy, học sâu
• Kỹ năng sử dụng ngôn ngữ lập trình: Python
• Kiến thức về phát triển phần mềm: quản lý phiên bản, cơ sở dữ liệu, API, các nguyên lý lập trình, thiết kế và phát triển phần mềm.

2. Yêu cầu kỹ năng:

- Kỹ năng chuyên môn

• Kỹ năng lập trình thành thạo Python, Java, SQL.
• Kỹ năng đọc bài báo khoa học và lập trình lại các thuật toán, giải pháp đề xuất trong bài báo khoa học.
• Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu.
• Quan tâm và có kỹ năng tới các nhiệm vụ trong NLP: conversational AI, information extraction, text summarization, text completion, sentiment analysis,... .
• Có kinh nghiệm về một số công cụ sau: LangChain, vector embeddings, NLTK, GPT-3, GPT-4, ChatGPT, Claude, Mistral, LLaMA, spaCy, word2vec, FastText, BERT, VectorDB, BERT, LLM/Prompt
• Có kinh nghiệm làm việc với các thư viện python:Numpy,Matplotlib/Seaborn,Pandas,ScikitLearn, Jupyter notebook, v.v.
• Kỹ năng phân tích và đánh giá thuật toán, mô hình học máy và học sâu.
• Kỹ năng triển khai với các nền tảng containerization (Docker, Kubernetes) là một điểm cộng.

- Kỹ năng con người (Personal Skills)

• Kỹ năng giải quyết vấn đề.
• Tư duy dựa trên dữ liệu và tập trung vào phát triển sản phẩm.
• Kỹ năng trình bày (viết, nói) vấn đề, ý tưởng, giải pháp.
• Có khả năng đọc tài liệu, các bài báo khoa học bằng tiếng Anh
• Năng động, sáng tạo, chủ động trong công việc, kỹ năng làm việc nhóm và chịu được áp lực cao

3. Kinh nghiệm:

• Kinh nghiệm 1-2 năm trong nghiên cứu, phát triển và triển khai thuật toán, mô hình học máy.
• Kinh nghiệm thiết kế, phát triển, triển khai phần mềm trong thực tế.
• Có kinh nghiệm trong xây dựng kiến trúc, phát triển, triển khai các giải pháp phân tích dữ liệu là một điểm cộng.

4. Cơ hội:

• Làm việc trong môi trường chuyên nghiệp, sáng tạo, cạnh tranh, phát triển, năng động có nhiều cơ hội thăng tiến.
• Cơ hội học tập, nghiên cứu, làm việc trong nước và các nước trên thế giới.
• Cơ hội tiếp cận với nhiều công nghệ mới.