Thực Tập Sinh Tài Năng Trí Tuệ Nhân Tạo (AI Inern) Upto 1000$

• Tham gia hỗ trợ đào tạo, hướng dẫn cho các thành viên cấp thấp hơn trong nhóm khi được phân công.
• Tích cực tham gia và chia sẻ tại các diễn đàn chuyên môn, hội thảo nội bộ/ngoại bộ, seminar nhằm mở rộng kiến thức và chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn với đội nhóm.
• Chủ động đề xuất, thiết kế, chịu trách nhiệm chính triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu cùng chuyên gia và phối hợp chặt chẽ với các đơn vị kinh doanh/vận hành để giải quyết các bài toán thực tế có tính ứng dụng cao
• Thường xuyên nghiên cứu, cập nhật các xu hướng, kỹ thuật tiên tiến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, học máy, học sâu và/hoặc GenAI theo định hướng từ cấp quản lý hoặc chuyên gia nội bộ.
• Phân tích chuyên sâu và khám phá dữ liệu lớn, sử dụng các kỹ thuật xác suất thống kê, học máy, học sâu, machine vision và GenAI để phát hiện các xu hướng, hành vi ẩn và các yếu tố thúc đẩy hành động của khách hàng; từ đó xây dựng insight giá trị và hỗ trợ đề xuất chiến lược kinh doanh, thiết kế sản phẩm hoặc chiến dịch phù hợp.
• Chủ động tìm hiểu và thử nghiệm các công nghệ, framework và mô hình mới để nâng cao hiệu quả triển khai giải pháp dữ liệu và AI.
• Thực hiện hoặc dẫn dắt phát triển các mô hình học máy, học sâu và ứng dụng GenAI nhằm phục vụ các mục tiêu như: Quản lý chất lượng sản phẩm; Tự động xử lý sự cố và cảnh báo sớm; Tối ưu hoá vận hành; Lập kế hoạch sản xuất; Tiết kiệm năng lượng; Quản lý an toàn và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng đa kênh.
• Thực hiện các công việc khác theo phân công của cấp thẩm quyền

• Khả năng học tập liên tục, tự nghiên cứu
• Kỹ năng thuyết trình. giao tiếp rõ ràng và mạch lạc, có thể trình bày kết quả phân tích, mô hình và insight cho chuyên gia hoặc đơn vị phối hợp.
• Khả năng làm việc độc lập và quản lý thời gian hiệu quả
• Nắm vững kiến thức về mô hình thống kê, thuật toán học máy, học sâu và GenAI, đồng thời có khả năng đánh giá, tùy biến và tối ưu hóa các kỹ thuật cho các bài toán phức tạp trong thực tế.
• Có thành tích tốt trong các cuộc thi trong lĩnh vực AI (trong hoặc ngoài nước) hoặc có paper tại các hội nghị quy tín.
• Có hiểu biết sâu và vận dụng thành thạo các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao, bao gồm kiểm định giả thuyết, phân tích nhân quả, xử lý mất cân bằng dữ liệu, phân tích chuỗi thời gian, mô hình suy diễn, vector embeddings...
• Là sinh viên Đại học trong các lĩnh vực liên quan như: Khoa học Máy tính (Computer Science), Toán học/Toán ứng dụng (Mathematics/Applied Mathematics), Thống kê (Statistics), Kỹ thuật (Engineering), Khoa học Dữ liệu (Data Science), Kinh tế lượng, Tài chính định lượng (Econometrics, Quantitative Finance), hoặc các ngành liên quan đến phân tích dữ liệu và xử lý thông tin.
• Hiểu rõ và có khả năng tham gia triển khai các quy trình phát triển và vận hành mô hình (MLOps/LangOps), bao gồm xử lý dữ liệu, huấn luyện, đánh giá, kiểm thử, triển khai và giám sát mô hình
• Khả năng thích nghi nhanh với công nghệ mới
• Có khả năng phối hợp hiệu quả với các đơn vị kinh doanh/vận hành để hiểu bài toán, chuyển đổi thành giải pháp phân tích dữ liệu cụ thể, có giá trị ứng dụng cao và đo lường được hiệu quả.
• Thành thạo Python và các thư viện chuyên sâu phục vụ học máy, học sâu và GenAI như: Scikit- learn, XGBoost, LGBM, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers,,..cùng các công cụ hỗ trợ triển khai như MLflow, Docker, Git.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề tốt, có khả năng tiếp cận các bài toán phân tích theo hướng cấu trúc và logic.

• Được tham gia các lớp đào tạo nội bộ và bên ngoài, các sự kiện văn hóa thường niên trong nội bộ Công ty;
• Khám sức khỏe định kỳ tại các bệnh viện lớn;
• Đóng BHXH theo quy định sau khi ký kết HĐLĐ;
• Thu nhập cạnh tranh theo năng lực kinh nghiệm (Thỏa thuận khi pv);
• Thưởng theo hiệu quả công việc và kết quả kinh doanh của Công ty;
• Du lịch nghỉ mát, Team building hàng năm;
• Nhân sự có cơ hội được thăng tiến lên các vị trí cao hơn trong Công ty

Cập nhật gần nhất lúc: 2026-02-03 03:40:03