AI Engineer (LLM/NPL)

Kiến thức nền tảng (bắt buộc)
Hiểu cơ bản về Large Language Model (LLM): prompt, context window, token, temperature.
Biết khái niệm RAG: chunking, embedding, vector search là gì và tại sao dùng.
Thành thạo Python cơ bản: đọc/ghi file, gọi API, xử lý JSON, vòng lặp, hàm.
Đã từng thử dùng OpenAI API hoặc Hugging Face (dù chỉ là project nhỏ/tutorial) là lợi thế.
Kỹ năng kỹ thuật
Biết sử dụng Git cơ bản: clone, commit, push, pull request.
Quen với môi trường Linux / terminal, biết cài đặt thư viện Python (pip, virtualenv).
Có thể đọc hiểu tài liệu kỹ thuật tiếng Anh chuyên ngành (docs, paper, README).
Biết Docker ở mức cơ bản là điểm cộng.
Thái độ & tư duy
Chủ động học hỏi, không ngại thử nghiệm và chịu được thất bại khi experiment.
Tư duy logic: biết đặt câu hỏi, phân tích vấn đề và đề xuất cách giải quyết.
Làm việc nhóm tốt, giao tiếp rõ ràng, cập nhật tiến độ công việc đầy đủ.
Ham học hỏi công nghệ mới, theo dõi xu hướng AI/LLM là lợi thế.
Kinh nghiệm
Fresher: đã có 6 - 12 tháng kinh nghiệm liên quan đến NLP, chatbot, RAG, hoặc LLM.
Ưu tiên ứng viên có GitHub có code thực tế, dù nhỏ
ƯU TIÊN (NICE TO HAVE)
Đã tự xây dựng một chatbot đơn giản dùng LangChain hoặc gọi trực tiếp OpenAI API.
Biết vector database cơ bản: Qdrant, Elasticsearch.
Đã từng dùng Hugging Face để load và chạy model (Sentence-Transformers, embedding model).
Có kinh nghiệm backend nhỏ: FastAPI để expose endpoint.
Hiểu biết về evaluation RAG: precision, recall, faithfulness, relevance..