AI Engineer (LLM, GenAI, RAG)

- Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo, Khoa học dữ liệu, Công nghệ thông tin, Toán tin, Kỹ thuật phần mềm hoặc các ngành kỹ thuật liên quan.
- Có tối thiểu 3-5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực AI/ML Engineering.
- Thành thạo Python và các framework AI/ML như PyTorch, TensorFlow, HuggingFace, Transformers.
- Có kinh nghiệm thiết kế, phát triển và triển khai hệ thống AI trong môi trường production.
- Có nền tảng vững chắc về Machine Learning và Deep Learning; hiểu sâu về mô hình, dữ liệu, quy trình huấn luyện, đánh giá, tối ưu, inference và vòng đời vận hành của mô hình AI.
- Nắm chắc các kiến thức cốt lõi về AI/ML như supervised learning, unsupervised learning, neural network, loss function, optimizer, regularization, overfitting/underfitting, model evaluation, CNN, Transformer, Attention, embedding model, retrieval model và reranking model.
- Có kinh nghiệm triển khai RAG, Knowledge Base, semantic search, hybrid search, retrieval, reranking và tối ưu context cho LLM.
- Có kinh nghiệm triển khai Agentic AI hoặc Multi-Agent System sử dụng LangChain, LangGraph hoặc framework tương đương.
- Có kinh nghiệm fine-tuning, quantization, distillation, model compression hoặc tối ưu mô hình cho môi trường production.
- Có kinh nghiệm triển khai và serving model AI/LLM/VLM trên GPU.
- Có kinh nghiệm với Docker, Kubernetes, Redis/Kafka hoặc các thành phần hạ tầng phục vụ AI service.
- Có khả năng thiết kế hệ thống, phân tích trade-off kỹ thuật và đưa ra định hướng kiến trúc cho các sản phẩm AI.
Ưu tiên (Nice to have):
- Kinh nghiệm MLOps (CI/CD cho model, versioning, monitoring).
- Kinh nghiệm với OCR, Face Recognition, RAG, Agent System.
- Fine-tuning LLM với LoRA / Adapter / PEFT.
- Khả năng đọc paper, nghiên cứu và tối ưu mô hình.
- Có kinh nghiệm xây dựng AI Platform, Agent Platform, AI Workflow Platform, Model Gateway hoặc AI Gateway.
- Có kinh nghiệm thiết kế hệ thống AI Platform phục vụ nhiều sản phẩm, nhiều team hoặc nhiều tenant. - Có kinh nghiệm với các cơ chế enterprise AI như RBAC, multi-tenant, audit logging, guardrail, AI governance, monitoring và cost optimization.
- Có kinh nghiệm với MCP, A2A hoặc các chuẩn tích hợp tool/agent.
- Có kinh nghiệm với Milvus, pgvector, Elasticsearch, Neo4j hoặc các hệ thống phục vụ search, vector search và graph-based retrieval.
- Có kinh nghiệm với vLLM, Triton Inference Server, TensorRT, ONNX, CUDA hoặc các kỹ thuật tối ưu inference trên GPU.
- Có kinh nghiệm MLOps/LLMOps như CI/CD cho model, model versioning, experiment tracking, monitoring, tracing và evaluation.
- Có kinh nghiệm triển khai các bài toán OCR, Computer Vision, Face Recognition, ASR/TTS, Recommendation System hoặc các mô hình dự đoán phục vụ nghiệp vụ.
- Có khả năng đọc paper, nghiên cứu, benchmark, đánh giá công nghệ và chuyển hóa thành giải pháp thực tế.
- Có kinh nghiệm technical leadership, mentoring hoặc dẫn dắt nhóm kỹ thuật.