AI Engineer

NLP:
- Làm việc với các tập dữ liệu lớn (Big Data) để chuẩn bị và tiền xử lý dữ liệu ngôn ngữ, bao gồm chuẩn hóa văn bản, loại bỏ nhiễu, xử lý dữ liệu đa ngôn ngữ và mã hóa văn bản (Tokenization, Stemming, Lemmatization).
- Phát triển các giải pháp NLP có thể hiểu và xử lý ngữ cảnh đa chiều, nhằm nâng cao độ chính xác và tính ứng dụng của các mô hình.
- Tích hợp các mô hình NLP vào các hệ thống hiện có, tối ưu hóa hiệu năng, và đảm bảo tính tương thích với các sản phẩm của công ty.
- Phát triển và tối ưu hóa các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho các ứng dụng.
- Áp dụng các mô hình học sâu tiên tiến như Transformer (BERT, GPT, T5, etc.) để cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong các bài toán NLP.
- Nghiên cứu và phát triển các mô hình học Unsupervised Learning và Semi- supervised Learning cho các ứng dụng NLP.
Computer Vision:
- Triển khai các mô hình học sâu (Deep Learning) như Convolutional Neural Networks (CNN), Generative Adversarial Networks (GAN), và Vision Transformers để cải thiện độ chính xác trong các bài toán thị giác máy tính.
- Phát triển và tối ưu hóa các mô hình thị giác máy tính
- Xử lý, tăng cường, và chuẩn bị dữ liệu hình ảnh, bao gồm các kỹ thuật làm giàu dữ liệu (Data Augmentation), làm sạch dữ liệu (Data Cleaning), và tối ưu hóa các tập dữ liệu lớn (Big Data).
Phối hợp, triển khai công việc:
- Triển khai các giải pháp AI vào môi trường sản xuất và theo dõi hiệu quả hoạt động.
- Theo dõi và đánh giá hiệu suất của các mô hình AI, điều chỉnh và cải tiến khi cần thiết.
- Theo dõi và khắc phục sự cố hệ thống dữ liệu khi cần thiết.
- Tạo báo cáo và trình bày kết quả phân tích, đề xuất giải pháp cải tiến.
- Phối hợp chặt chẽ với các Team: BA, DS và các bộ phận khác để hiểu và đáp ứng yêu cầu dữ liệu.
- Thực hiện kiểm tra và duy trì chất lượng dữ liệu.
- Xây dựng & triển khai dịch vụ trên hạ tầng K8s đảm bảo hiệu năng và tính sẵn sàng cao.
- Hợp tác với các nhóm liên quan để hiểu và xác định các yêu cầu về AI.

- Có kinh nghiệm làm việc với các mô hình học sau (Deep Learning), học máy (Machine Learning), bao gồm các mô hình mạng nơ – ron (Neural Networkd), học tăng cường (Reinforcement Learning), và học máy không giám sát (Unsupervised Learning).
- Tốt nghiệp Đại học trở lên trong các ngành Khoa học Máy tính, Toán học, Kỹ thuật hoặc lĩnh vực liên quan.
- Kinh nghiệm triển khai các mô hình AI trên nền tảng Docker, Kubernetes.
- Thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python, R và các thư viên AI/ML như TensorFLow, PyTorch, Scikit- learn, NLTK, SpaCy, OpenCV....
- Hiểu biết về các kỹ thuật Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên như Word Embedding, Transformer (BERT, GPT), Sequence- to- Sequence, và các kỹ thuật Thị giác Máy tính như CNN, GAN, Object Detection, Image Segmentation.
- Kỹ năng giải quyết vấn đề và khả năng phân tích tốt, có khả năng nghiên cứu, đánh giá và cập nhật công nghệ mới.
- Có ít nhất 2 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực AI/ML, đặc biệt là trong Xử lý Ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Thị giác Máy tính (Computer Vision)
- Kỹ năng giải quyết vấn đề, phân tích dữ liệu, và kỹ năng làm việc nhóm tốt.

- Các chương trình team building, sinh nhật thành viên, du lịch...
- Môi trường làm việc trẻ trung. Văn phòng làm việc tiện nghi. Miễn phí trà, cafe và có tủ đồ uống,…
- Thời gian làm việc 5 ngày/tuần, từ 9h00 đến 18h00.
- Chính sách thưởng hấp dẫn: lương tháng thứ 13, thưởng quý và thưởng năm dựa vào hiệu quả công việc.
- Được cung cấp thiết bị làm việc (Macbook, Laptop, LCD 24”...)
- Mức lương thương lượng theo năng lực
- Có 12 ngày nghỉ phép theo quy định, quà sinh nhật và các phúc lợi khác theo quy định của công ty.
- Hỗ trợ ăn sáng, ăn trưa tại công ty.
- Gói bảo hiểm chăm sóc sức khỏe cho nhân sự và người thân.
- Đóng BHXH, BHYT ngay sau 2 tháng thử việc và đầy đủ các phúc lợi khác theo quy định của pháp luật.

Cập nhật gần nhất lúc: 2025-10-11 09:35:03