AI Engineer (LLM / Agentic AI / RAG)
Cấp độ: Middle - Senior (từ 03 năm kinh nghiệm)
Hình thức: Hybrid
Địa điểm: Lim Tower 3, Quận 1 HCMC
Số lượng: 02 (Do tính chất công việc công ty chỉ tuyển người Việt Nam)
Công nghệ đang dùng
LLM providers: OpenAI (GPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini), Llama / mô hình mở - qua API hoặc self-host; multi-provider (fallback, circuit breaker), streaming.
RAG & Vector DB: embedding + vector search (Pinecone / Weaviate / Chroma / pgvector); chunking, retrieval, reranking.
Agentic: LangChain / LlamaIndex / AutoGen / CrewAI hoặc agent harness tự xây; tool-calling, MCP, orchestration nhiều bước.
Backend/tích hợp: Python (thư viện AI/ML) và/hoặc Go/Node; REST + streaming API; PostgreSQL, Redis, message queue (event-driven).
MLOps / hạ tầng: cloud (AWS / Azure / GCP), Docker/Kubernetes; observability + quản lý chi phí & hiệu năng inference.
Nhiệm vụ & Trách nhiệm chính
Tích hợp LLM & API: kết nối ứng dụng với các mô hình như OpenAI GPT, Claude, Gemini, Llama...; xử lý streaming, fallback, giới hạn token và chi phí.
Kỹ thuật RAG & Vector Database: xây hệ thống truy xuất thông tin doanh nghiệp dùng cơ sở dữ liệu Vector (Pinecone, Weaviate, Chroma...); chunking, embedding, retrieval và đánh giá chất lượng truy xuất.
Phát triển Agentic AI: xây các tác tử AI tự vận hành quy trình nhiều bước (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI); tool-calling, planning, memory.
Tinh chỉnh & Đánh giá (Fine-tuning & Evaluation): tối ưu mô hình cho từng lĩnh vực cụ thể bằng LoRA, QLoRA; xây eval harness đo chất lượng, bắt regression khi đổi model/prompt.
MLOps & AI Deployment: triển khai + giám sát hạ tầng AI trên điện toán đám mây (AWS, Azure, GCP); quản lý chi phí, hiệu năng và độ tin cậy inference.
Các hạng mục nâng cao (fine-tuning, MLOps chuyên sâu) ứng viên Junior sẽ làm cùng mentor và phát triển dần.
Yêu cầu bắt buộc (Must-have)
3 năm kinh nghiệm phần mềm; đã tích hợp LLM vào sản phẩm hoặc project thực tế (không chỉ dừng ở tutorial).
Thành thạo Python (hệ sinh thái AI/ML); biết ít nhất một backend language để tích hợp (Python / Go / Node).
RAG cơ bản: embedding, vector DB, chunking, retrieval.
Agentic cơ bản: agentic loop, tool/function-calling, MCP; quen ≥1 framework (LangChain / LlamaIndex / AutoGen / CrewAI) hoặc agent harness.
Prompt engineering + hiểu LLM evals cơ bản (đo chất lượng); xử lý tính bất định của LLM (retry, fallback, guardrails cơ bản).
Biết dùng cloud (AWS / Azure / GCP) + Docker ở mức cơ bản; ý thức về chi phí & hiệu năng inference.
Ham học, chủ động cập nhật mảng AI/LLM;
tiếng Anh đọc hiểu tài liệu kỹ thuật.
Điểm cộng (Nice-to-have)
Fine-tuning (LoRA / QLoRA / PEFT); chuẩn bị dataset, evaluation harness.
MLOps: CI/CD cho model, monitoring/tracing (LangSmith / Langfuse / OpenTelemetry), model registry, A/B testing.
Self-host / serving LLM (vLLM, Ollama, TGI); tối ưu latency / throughput / cost.
Kubernetes, message queue (NATS / Kafka), pgvector; multi-provider routing + circuit breaker.
Bảo mật AI: PII masking, sandbox thực thi code do LLM sinh, tool permission/guard.
Có project cá nhân / đồ án / portfolio về LLM/agentic (GitHub).
Kỹ năng & thái độ
Tư duy sản phẩm + đo lường: thử nghiệm và đánh giá bằng số liệu, không chỉ "chạy được là xong".
Cập nhật nhanh mảng AI/LLM thay đổi liên tục; đọc tài liệu/paper và áp dụng thực tế.
Viết code sạch, dễ bảo trì; chủ động hỏi khi vướng; giao tiếp rõ ràng, phối hợp cross-team.