AI Engineer Lĩnh Vực E-Learning

Triển khai và tối ưu hóa mô hình LLM trong các ứng dụng giáo dục:
- Đảm bảo mô hình được tối ưu để đáp ứng các yêu cầu về tốc độ và hiệu suất trong môi trường thực tế.
- Tích hợp và triển khai mô hình LLM vào nền tảng học trực tuyến
Tinh chỉnh mô hình AI để đảm bảo hoạt động mượt mà, chính xác và hiệu quả:
- Điều chỉnh mô hình sao cho phù hợp với các ứng dụng giáo dục, như tạo câu hỏi, bài giảng, và các bài kiểm tra cho người học.
- Cập nhật và điều chỉnh các tham số mô hình LLM để cải thiện chất lượng và độ chính xác trong việc tạo ra nội dung học tập.
Xử lý và bảo vệ dữ liệu đầu vào và đầu ra:
- Đảm bảo mô hình không tạo ra các kết quả thiên lệch hoặc không phù hợp với các giá trị giáo dục.
- Đảm bảo dữ liệu đầu vào và đầu ra được xử lý đúng cách, tuân thủ các nguyên tắc đạo đức AI (như bảo mật và quyền riêng tư).
Đảm bảo tính mở rộng và bền vững của sản phẩm:
- Phối hợp với đội ngũ kỹ thuật để đảm bảo hệ thống AI có thể mở rộng khi cần thiết và đáp ứng nhu cầu người dùng ngày càng tăng.
- Đảm bảo tính linh hoạt trong thiết kế và triển khai của hệ thống để dễ dàng cập nhật và mở rộng các tính năng trong tương lai.

Kinh nghiệm trong việc làm việc với các dự án thực tế liên quan đến AI trong giáo dục hoặc các lĩnh vực gần gũi như chatbot hoặc hệ thống tư vấn tự động.
Có kiến thức về Merchine learning, deep learning và các mô hình ngôn ngữ lớn (LSTM, GPT, BERT, v.v).
Kỹ năng lập trình vững vàng với Python, và các thư viện AI như NumPy, Pandas, SciPy.
Có kiến thức về các công cụ như Docker, Kubernetes để triển khai và mở rộng ứng dụng AI trong môi trường sản xuất.
Quen thuộc với các công cụ và kỹ thuật tối ưu hóa mô hình, như hyperparameter tuning, fine- tuning, và model pruning.
Tối thiểu 2- 3 năm kinh nghiệm làm việc với AI, Merchine learning, deep learning, đặc biệt trong việc triển khai các mô hình ngôn ngữ (NLP).
Có kinh nghiệm với các công cụ phát triển như TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, Keras.
Hiểu biết về cách sử dụng API và tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình AI trong các môi trường sản xuất.

Giờ làm việc linh hoạt và tùy chọn làm việc từ xa.
Phụ cấp ăn trưa.
Môi trường làm việc thân thiện và hợp tác.
Thưởng cuối năm: Dựa trên hiệu suất của công ty.
Cơ hội phát triển nghề nghiệp và thăng tiến.

Cập nhật gần nhất lúc: 2025-09-08 22:45:02