Tìm việc làm ai engineer (9.057 việc)

- Làm việc trong môi trường hòa đồng, hỗ trợ sát từ AI Engineer nhiều kinh nghiệm
- Được hướng dẫn thực chiến mô hình AI lớn, triển khai on-prem, tham gia thực tế vào các dự án đang triển khai

- We're hiring a Junior AI Engineer to help build LLM-powered features - retrieval-augmented generation (RAG), agentic workflows, and prompt-driven product capabilities - into KY LONG CO
- Mentorship from senior AI engineers and real production ownership early

- You're here to make it markedly smarter, more reliable, and more autonomous - and to raise the bar for the engineers building alongside you
- Most agentic AI work optimizes against benchmarks that don't push back

- Phối hợp với Product, BA, Data, Engineering để chuyển yêu cầu nghiệp vụ thành giải pháp AI có khả năng triển khai thực tế
- Tối thiểu 2 năm kinh nghiệm ở các vị trí liên quan tới AI Engineer: RAG engineering, AI pipeline engineering, Prompt engineering, LLM integration

- Đã tham gia hoặc triển khai sản phẩm AI thực tế tới người dùng
- Masscom đang tìm kiếm Kỹ sư AI (LLM &AI Agent) để cùng xây dựng các sản phẩm AI phục vụ hàng nghìn người dùng thực tế
Xem tất cả: Công Ty CP Masscom Việt Nam tuyển dụng việc làm

- Tích hợp AI model vào các hệ thống ứng dụng
- Tham gia xây dựng và phát triền các sản phẩm công nghệ AI tiên tiến và hiện đại nhất

- We are looking for AI software developers across Junior, Senior, and Lead levels
- Project Description: You will work on AI-driven knowledge discovery systems that explore, search, and synthesize information from structured and unstructured data across millions of websites

- Tham gia tìm hiểu và hỗ trợ phát triển các mô hình AI (NLP, Computer Vision) dưới sự hướng dẫn của mentor
- Nghiên cứu, tìm hiểu các thuật toán/mô hình AI mới theo định hướng của dự án

- 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

- Nghiên cứu, phát triển và triển khai các mô hình AI như NLP, Computer Vision, Machine Learning phục vụ cho sản phẩm và dự án của công ty
- Theo dõi, đánh giá và cải thiện chất lượng mô hình AI sau khi triển khai

- Có từ 3 - 5 năm kinh nghiệm thực tế đã được chứng minh trong Data Engineering và Machine Learning/AI development
- Trong vai trò này, bạn sẽ là người chịu trách nhiệm cho hạ tầng dữ liệu lẫn và hệ thống trí tuệ nhân tạo của chúng tôi
Xem tất cả: Việc làm tại Hồ Chí Minh

- 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

- Tham gia nghiên cứu, phát triển và tối ưu các ứng dụng AI trên AI Camera, AI Box và thiết bị thông minh
- Trực tiếp làm việc với các nền tảng AI SoC hiện đại nhằm phát triển các sản phẩm AI Camera, Smart City, Smart Building và Intelligent Transportation

- Collect, clean, and prepare large-scale datasets for training AI models
- Participate in the development of AI, NLP, and Big Data technologies for company products such as chatbots, search engines, and data analysis systems

- Tham gia phát triển dự án CCTV AI để giám sát hành vi của công nhân trong nhà máy
- Phát triển mô hình AI trong bài toán tìm lỗi sản phẩm, công đoạn

- Experience in AI and LLM technologies is a plus, including prompt engineering, embeddings, and retrieval-augmented generation (RAG)
- Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Software Engineering, Information Technology, or a related technical field

- Phối hợp với Product/Engineering team để triển khai AI features
- Tham gia phát triển và triển khai các hệ thống AI production phục vụ sản phẩm thực tế

- Thành thạo các framework và công cụ AI như LangChain, LlamaIndex, Vector Database (Pinecone, Qdrant, pgvector) hoặc các nền tảng tương đương
- Phát triển và triển khai các tính năng AI/LLM cho sản phẩm, bao gồm tích hợp LLM APIs, xây dựng RAG pipeline, AI agents và tool-calling workflows

- 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:

- Hỗ trợ phát triển và triển khai các dự án liên quan đến AI/Machine Learning
- Thu thập, xử lý và làm sạch dữ liệu phục vụ cho việc huấn luyện mô hình AI
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


