MỤC ĐÍCH CÔNG VIỆC
Chuyên gia Edge-AI chịu trách nhiệm nghiên cứu, phát triển, tối ưu và triển khai các mô hình AI trên thiết bị nhúng (on-device inference) sử dụng phần cứng chuyên dụng như NPU/DSP. Vị trí đóng vai trò dẫn dắt kỹ thuật, xây dựng pipeline AI cho các bài toán thị giác máy tính, xử lý tiếng nói, AI tạo sinh và tích hợp vào sản phẩm thương mại như AI Box, AI Gateway, Wi-Fi AI Router, Camera AI.
TRÁCH NHIỆM CÔNG VIỆC CHÍNH
• Phát triển và tối ưu mô hình AI: Dẫn dắt nhóm kỹ thuật tối ưu mô hình AI (quantization, pruning, compression) cho inference thời gian thực trên phần cứng NPU/DSP.
• Xây dựng pipeline AI tại biên: Thiết kế và triển khai các pipeline AI nhúng
phục vụ use case như phát hiện khuôn mặt, phân tích hành vi, nhận diện giọng nói, xử lý dữ liệu hình ảnh và âm thanh.
• Tích hợp AI vào sản phẩm: Làm việc chặt chẽ với nhóm hệ điều hành, phần mềm ứng dụng để hiện thực hóa các tính năng AI thành sản phẩm thương mại.
• Làm việc với đối tác công nghệ: Phối hợp với Qualcomm và các đối tác để triển khai công cụ SNPE, AIMET, hỗ trợ kiểm thử và đánh giá hiệu năng mô hình trên chip.
• Cố vấn kỹ thuật & đào tạo nội bộ: Mentor kỹ sư AI trẻ, hỗ trợ xây dựng năng lực đội ngũ về AI nhúng, cập nhật xu hướng AI phần cứng.
• Xây dựng roadmap công nghệ AI: Định hướng phát triển AI trong trung và dài hạn, theo kịp xu hướng AI at the Edge.
YÊU CẦU
1. Trình độ học
• Tốt nghiệp đại học trở lên chuyên ngành Khoa học máy tính, AI, Hệ thống nhúng, Điện tử - Viễn thông.
• Ưu tiên ứng viên có bằng Thạc sĩ/ Tiến sĩ các lĩnh vực liên quan.
2. Chứng chỉ
• Ưu tiên có chứng chỉ trong các lĩnh vực: Machine Learning, Embedded AI, Qualcomm AI Stack (SNPE, AIMET).
3. Kinh nghiệm
• Tối thiểu 5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phát triển AI, trong đó có ít nhất 2 năm về AI nhúng/AI trên thiết bị.
• Có kinh nghiệm triển khai AI vào sản phẩm thực tế (AI camera, thiết bị IoT, AI Gateway...).
4. Kiến thức
• Hiểu biết sâu về mô hình học sâu (CNN, Transformer), kỹ thuật tối ưu hóa mô hình (quantization, pruning).
• Thành thạo công cụ: SNPE, AIMET, TensorRT, TFLite, ONNX Runtime, TVM.
• Có kinh nghiệm tích hợp AI vào hệ điều hành Linux/Android/RTOS.
• Nắm rõ
kiến trúc phần cứng hỗ trợ AI: NPU, DSP, SoC Qualcomm/NXP/Amlogic.
• Hiểu về AI pipeline và đánh giá hiệu năng, latency, power-aware AI.
5. Tin học
• Sử dụng thành thạo Python, C++, Git.
• Thành thạo các công cụ quản lý mã nguồn và pipeline AI: MLflow, DVC, Notion, Jira.
6. Ngoại ngữ
• Thành thạo tiếng Anh chuyên ngành kỹ thuật (đọc hiểu tài liệu, trao đổi kỹ thuật với chuyên gia quốc tế).
7. Kỹ năng khác
• Kỹ năng chuyên sâu về AI tại biên:
- Tư duy tối ưu hóa mô hình cho thiết bị giới hạn tài nguyên (AIoT).
- Hiểu mối liên hệ giữa phần mềm - phần cứng trong triển khai inference hiệu quả.
• Kỹ năng tích hợp sản phẩm:
- Phối hợp nhóm đa lĩnh vực: hệ điều hành, phần mềm, phần cứng, QA.
- Thực hiện kiểm thử, benchmark mô hình AI trên nền tảng sản phẩm cụ thể.
• Kỹ năng mentor và đào tạo:
- Khả năng hướng dẫn nhóm kỹ sư trẻ, xây dựng tài liệu kỹ thuật, chia sẻ kinh nghiệm.
- Góp phần hình thành đội ngũ AI nội bộ vững mạnh.
• Kỹ năng phân tích và chiến lược:
- Phân tích xu hướng công nghệ AI tại biên (RISC-V AI, TinyML, Generative Edge AI).
- Đề xuất roadmap công nghệ phù hợp định hướng sản phẩm của công ty.
• Kỹ năng làm việc nhóm và giao tiếp:
- Có khả năng trình bày,
bảo vệ giải pháp kỹ thuật trước lãnh đạo và đối tác.
- Giao tiếp hiệu quả với đối tác quốc tế (Qualcomm, nhà cung cấp AI IP...).
8. Thái độ/ tố chất
• Tư duy cầu tiến, đổi mới sáng tạo, chủ động học hỏi.
• Cam kết chất lượng kỹ thuật cao, tinh thần trách nhiệm với sản phẩm.
• Có đam mê AI và mong muốn phát triển sản phẩm đột phá mang thương hiệu Việt.
9. Yêu cầu khác
• Sẵn sàng tham gia đào tạo trong nước hoặc công tác ngắn hạn nước ngoài nếu cần.