Tìm việc làm ai engineer (7.075 việc)

- Xây dựng và triển khai giải pháp AI/automation hỗ trợ vận hành doanh nghiệp
- Ứng dụng AI, tự động hóa & chuyển đổi số

- ghiên cứu, phát triển và triển khai các giải pháp AI phục vụ hoạt động sản xuất, kinh doanh và quản trị doanh nghiệp
- Phát triển các dịch vụ AI bằng Python/FastAPI và triển khai trên hạ tầng Cloud hoặc On-premise
Xem tất cả: Công ty cổ phần Global AI tuyển dụng việc làm

- Lập trình và triển khai thuật toán cho AI
- Thành thạo Python, ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm với C++, hệ thống Big Data và triển khai AI trong môi trường sản xuất

- Hỗ trợ tuyển dụng, đào tạo và phát triển đội ngũ AI/Automation Engineer trong tương lai
- AI Orchestration Frameworks: Biết sử dụng các bộ công cụ như LangChain, LlamaIndex để chuỗi hóa các tác vụ AI phức tạp

- Xây dựng AI Agents phục vụ: Đánh giá chất lượng cuộc gọi sales (Sales Call QA)
- Phối hợp liên phòng ban: Phối hợp với các bộ phận: Sales, Operations, Mentor Quality, Product, Engineering để hiểu và tự động hóa quy trình thực tế

- Triển khai các mô hình Ai để giải quyết các bài toán thực tế trong các lĩnh vực như: Generic AI, Phân tích dữ liệu lớn
- Có khả năng xây dựng, triển khai, vận hành và tối ưu AI Pipeline
Xem tất cả: Công ty cổ phần Canifa tuyển dụng việc làm

- Từ 2 năm kinh nghiệm tham gia các dự án AI ở các vai trò như AI Engineer, Data Engineer, Machine Learning Engineer, Business Analyst hoặc Bridge System Engineer
- Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm về Deep Learning, Generative AI, LLM, Prompt Engineering, MLOps hoặc phát triển Chatbot AI
Xem tất cả: CÔNG TY TNHH NGUYỄN AN NAM tuyển dụng việc làm

- Đã tham gia hoặc triển khai sản phẩm AI thực tế tới người dùng
- Được tham gia trực tiếp các dự án AI có quy mô lớn và triển khai thực tế

- You'll work on agent / multi-agent AI systems for customer experience and personalization, including:
- Designing and implementing Agentic AI pipelines - tool-calling, planning, memory, and multi-step workflows that power use cases like personalized product recommendation, beauty consultation, conversational shopping, and proactive customer engagement

- Partner with Product Managers and Business Analysts to translate VN merchant pain points into AI solutions (not just features)
- Review code, mentor junior engineers, and contribute to AI engineering standards

- Provide technical leadership and mentorship to junior and senior AI engineers, fostering a culture of innovation and continuous improvement
- This role will drive the strategic direction of AI initiatives and mentor teams to develop advanced AI capabilities that solve complex business problems

- Work with Data Scientists and Data Engineers to productionize models, features, evaluation pipelines, and monitoring logic
- Strong software engineering skills, especially in Python, with experience building backend services, data pipelines, or production systems

- QA Engineer có tư duy phân tích tốt, chủ động trong công việc và biết tận dụng AI để nâng cao hiệu quả kiểm thử
- Ứng dụng AI để hỗ trợ phân tích yêu cầu, sinh Test Case, tạo dữ liệu kiểm thử, phân tích lỗi và tài liệu hóa

- Tuyển dụng AI Engineer / Data Scientist tham gia đội ngũ AI với 3 nhánh chuyên môn:
- Vị trí làm việc: Phòng AI & Công nghệ dữ liệu - Khối Công nghệ

- Từ 1 năm kinh nghiệm triển khai hệ thống AI real-time cho camera hoặc các bài toán Computer Vision
- Thiết kế và triển khai hệ thống xử lý video real-time từ camera IP bằng NVIDIA DeepStream, GStreamer

- Thiết lập pipeline AI Agent: Data ingestion → model training → CI/CD → monitoring, đảm bảo hiệu quả vận hành (thời gian phản hồi, độ chính xác, availability)
- Là hạt nhân kỹ thuật trong việc thiết kế, phát triển, vận hành và tối ưu hệ thống Agentic AI - từ POC đến Production với các mục tiêu:

- Design reusable components (retrieval templates, MCP server skeletons, guardrail middleware, evaluation harnesses) so engineers don't rebuild foundations for each product
- At least 10 years of professional software engineering, with at least 3 years hands-on production work on LLM systems / RAG / Agentic AI
Xem tất cả: ACB - Ngân Hàng TMCP Á Châu tuyển dụng việc làm

- Thành thạo các framework AI phổ biến như PyTorch, TensorFlow, LangChain, HuggingFace, LlamaIndex
- Thiết kế, triển khai và vận hành hệ thống AI trên môi trường thực tế

- Mục tiêu vai trò: Triển khai, vận hành và scale mô hình AI ổn định trên môi trường thực tế
- Theo dõi drift, latency, failure và tối ưu hiệu năng hệ thống AI

- Thiết kế và triển khai các tính năng AI sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
- Tích hợp các API LLM (OpenAI, Claude hoặc tương đương) vào hệ thống thực tế
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Chức danh: application engineer · electrical engineer · software engineer · devops engineer · sales engineer
Địa điểm: Hà Nội · Hồ Chí Minh · Đà Nẵng · Cần Thơ · Hải Phòng · thêm ›
Công việc liên quan
AI Engineer là gì? Yêu cầu kỹ năng và mức lương 2026
I. AI Engineer là gì? Khác gì ML Engineer/Data Scientist?
AI Engineer (Kỹ sư AI) là người thiết kế và xây dựng hệ thống thông minh end-to-end, tập trung tích hợp các công nghệ AI vào ứng dụng để giải quyết vấn đề thực tế.
Trong khi đó:
-
ML Engineer: Tập trung huấn luyện, tối ưu hóa và triển khai các mô hình học máy, đảm bảo chúng chạy tin cậy và ổn định ở quy mô lớn.
-
AI Engineer: Tập trung ứng dụng các mô hình có sẵn (như LLMs, RAG) để xây dựng sản phẩm hoàn chỉnh mà không nhất thiết phải tạo ra thuật toán từ đầu.
II. Kỹ sư AI làm gì hằng ngày?
Các đầu việc hằng ngày của AI Engineer gồm thiết kế hệ thống end-to-end và tích hợp mô hình AI vào sản phẩm thực tế. Cụ thể như sau:
-
Thiết kế prompt
-
Ứng dụng kỹ thuật RAG
-
Xây dựng AI agents
-
Phối hợp chặt chẽ với các nhóm phát triển để đưa giải pháp AI thành ứng dụng hoàn chỉnh.
Tiêu chí tuyển lập trình viên đang được NTD cập nhật liên tục, xem ngay danh sách tuyển nhân viên IT mới nhất để soi mức lương và kỹ năng đang được săn đón.
III. Bộ kỹ năng cốt lõi của AI Engineer 2026
Để có thể thiết kế, xây dựng, tích hợp toàn bộ hệ thống thông minh (end-to-end), giúp đưa các mô hình AI từ môi trường thử nghiệm vào vận hành thực tế, AI Engineer cần trang bị các nhóm kỹ năng như ML/DL, GenAI.
1. Học máy và Học sâu (ML/DL)
Nắm vững các thuật toán Machine Learning và kiến trúc Neural Networks (đặc biệt là Transformer) là yêu cầu quan trọng giúp kỹ sư AI hiểu rõ cơ chế vận hành và tối ưu hóa các mô hình trí tuệ nhân tạo hiện đại.
2. Kỹ thuật AI tạo sinh (GenAI)
Kỹ năng làm việc với LLMs, ứng dụng kỹ thuật RAG và Prompt Engineering giúp AI Engineer tích hợp nhanh chóng các tính năng thông minh vào sản phẩm mà không nhất thiết phải huấn luyện mô hình từ đầu.
3. MLOps và triển khai hệ thống
Am hiểu MLOps, đóng gói ứng dụng bằng Docker và Kubernetes giúp đưa giải pháp AI từ môi trường thử nghiệm ra vận hành ổn định, tin cậy và có khả năng mở rộng quy mô lớn trên nền tảng Cloud.
4. Tư duy hệ thống và sản phẩm
Tư duy hệ thống giúp phân rã yêu cầu kinh doanh thành bài toán kỹ thuật, từ đó kết nối các thành phần AI rời rạc thành một sản phẩm hoàn chỉnh nhằm tối ưu hóa trải nghiệm người dùng cuối.
IV. Mức lương AI Engineer ở Việt Nam hiện nay bao nhiêu?
Dữ liệu báo cáo thị trường tuyển dụng mới nhất từ JobOKO cho thấy, mức lương AI Engineer hiện nay thuộc nhóm cao nhất và dẫn đầu về thu nhập trong ngành IT tại Việt Nam. Dựa trên số năm kinh nghiệm, mức lương trung vị (từ mức tối thiểu đến tối đa) được ghi nhận như sau:
- Dưới 1 năm kinh nghiệm: 8.000.000 – 18.000.000 VNĐ.
- Từ 1 – 3 năm kinh nghiệm: 16.000.000 – 30.000.000 VNĐ.
- Từ 3 – 5 năm kinh nghiệm: 22.807.000 – 45.000.000 VNĐ.
- Trên 5 năm kinh nghiệm: 23.903.500 – 57.500.000 VNĐ.
VI. Phỏng vấn AI Engineer thường hỏi những gì?
Phỏng vấn AI Engineer thường hỏi về kiến thức kỹ thuật, kinh nghiệm dự án và khả năng giải quyết vấn đề thực tế. Các nhóm câu hỏi phổ biến bao gồm:
- Dự án và Kỹ năng mềm: Giới thiệu dự án AI tiêu biểu, vai trò cá nhân và cách vượt qua các thách thức kỹ thuật cụ thể.
- Toán học và lập trình: Các khái niệm về ma trận, xác suất, đạo hàm và kỹ năng lập trình Python (cấu trúc dữ liệu, thuật toán).
- Kiến thức học máy (ML): Phân biệt Supervised/Unsupervised Learning, giải thích Bias/Variance Tradeoff, cách xử lý Overfitting.
- Đánh giá mô hình: Ý nghĩa của các chỉ số Precision, Recall, F1-score và cách xử lý dữ liệu mất cân bằng.
- Học sâu (Deep Learning): Cơ chế Backpropagation, ưu điểm của hàm kích hoạt ReLU, vai trò của Batch Normalization.
- Triển khai hệ thống: Phương pháp đưa mô hình vào Production (Cloud, Edge), quản lý pipeline dữ liệu.
VII. FAQ - Một số câu hỏi thường gặp
1. Học ngành nào để làm AI Engineer?
Bạn nên theo học các ngành như Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo, Khoa học dữ liệu hoặc Công nghệ thông tin để có nền tảng lập trình và thuật toán vững chắc. Ngoài ra, các ngành liên quan đến Toán học hoặc Thống kê cũng cung cấp tư duy logic cần thiết cho việc xử lý dữ liệu và mô hình học máy.
2. Intern AI Engineer thường làm gì?
Thực tập sinh AI Engineer thường hỗ trợ các nhiệm vụ thu thập và tiền xử lý dữ liệu, tham gia vào quy trình huấn luyện mô hình và hỗ trợ triển khai ứng dụng, nghiên cứu các công nghệ mới (như Transformer) để áp dụng vào các dự án thực tế của doanh nghiệp.
3. Ai có thể chuyển nghề sang AI Engineer?
Những người làm Software Developer, Data Analyst, hoặc QA/Tester đều có thể chuyển sang ngành AI nếu bổ sung đầy đủ kiến thức về toán và mô hình học máy.
4. Tìm việc AI Engineer ở đâu?
Để tìm việc AI Engineer hiệu quả, bạn nên ưu tiên các nền tảng tuyển dụng có bộ lọc sát nhu cầu và cập nhật nhanh theo thị trường. Trên JobOKO, bạn có thể tìm nhiều việc làm AI Engineer lương từ 15M và nên bật thông báo việc làm để nhận ngay tin tuyển dụng mới, đúng kỹ năng, đúng kỳ vọng.Nếu gặp bất cứ vấn đề gì cần hỗ trợ, hãy gọi tới HOTLINE hoặc gửi thư về địa chỉ email bên dưới để được hỗ trợ.
Giải thưởng của chúng tôi
Giải đồng
Chương trình Make in Viet-Nam 2023
Top 3
Nền tảng số tiêu biểu của Bộ TT&TT 2022
Top 10
Dự án xuất sắc nhất Viet-Solutions 2020 - Chương trình Chuyển đổi số Quốc gia của Bộ TT&TT


