Chúng tôi đang xây dựng các giải pháp Smart School và Smart Office dựa trên nền tảng camera AI - giúp tự động hóa giám sát, nhận diện hành vi và tối ưu vận hành cho trường học và doanh nghiệp. Đây là cơ hội để bạn trực tiếp làm chủ sản phẩm AI end-to-end, từ dữ liệu thô đến pipeline triển khai thực tế.
Phát triển hệ thống Camera AI
Xây dựng và tích hợp pipeline xử lý luồng video từ camera IP sử dụng NVIDIA DeepStream.
Triển khai các module AI trên luồng video real-time: nhận diện khuôn mặt, phát hiện hành vi (Giơ tay, ngủ gật, nói chuyện, đánh nhau, chơi điện thoại), đếm người, phát hiện xâm nhập.
Tối ưu hiệu năng pipeline: độ trễ thấp, xử lý đa luồng camera đồng thời.
Tham gia thiết kế
kiến trúc hệ thống camera AI cho các dự án Smart School và Smart Office.
Thu thập dữ liệu & Huấn luyện mô hình
Thu thập, gán nhãn và quản lý bộ dữ liệu ảnh/video từ môi trường thực tế.
Fine-tune và huấn luyện các mô hình YOLO (v8, v10...) cho bài toán detection và classification.
Đánh giá, benchmark và cải tiến chất lượng mô hình (mAP, FPS, độ chính xác theo lớp).
Xây dựng quy trình tái huấn luyện khi có dữ liệu mới (continuous learning pipeline).
Triển khai & Vận hành
Đóng gói và triển khai mô hình bằng Docker, tích hợp vào hệ thống backend hoặc edge device.
Viết code Python chất lượng cao, có unit test và tài liệu đầy đủ.
Phối hợp với team backend/DevOps để tích hợp service AI vào hệ thống tổng thể.
Monitor hiệu năng mô hình sau triển khai và xử lý các vấn đề phát sinh.
1+ năm kinh nghiệm thực tế về Computer Vision hoặc AI Engineering.
Thành thạo Python (numpy, OpenCV, PyTorch/TensorFlow).
Có kinh nghiệm làm việc với YOLO (training, fine-tuning, inference optimization).
Hiểu biết về NVIDIA DeepStream hoặc pipeline xử lý video streaming tương đương (GStreamer, FFmpeg).
Sử dụng Docker để containerize và triển khai ứng dụng.
Kinh nghiệm làm việc với camera IP (RTSP stream, ONVIF hoặc tương đương).
Tư duy giải quyết vấn đề tốt, chủ động học hỏi và tự nghiên cứu.
Kinh nghiệm với TensorRT, ONNX để tối ưu inference.
Đã từng làm dự án Smart Surveillance, Retail AI, hoặc hệ thống nhúc (Jetson).
Quen thuộc với MLOps (Label Studio, MLflow, DVC).
Hiểu biết về REST API, message queue (Kafka, MQTT) để tích hợp AI service.
Có portfolio / GitHub với các project Computer Vision thực tế.