Mức độ phù hợp và xếp hạng của bạn so với ứng viên khác như thế nào?
Xử lý & chuẩn bị dữ liệu:
- Thu thập, làm sạch, gán nhãn và chuẩn hóa dữ liệu từ các nguồn nội bộ phục vụ huấn luyện mô hình
- Thực hiện Feature Engineering, phân tích dữ liệu khám phá (EDA) để xác định đặc trưng phù hợp cho từng bài toán
- Phối hợp với đội Data Engineer để đảm bảo nguồn dữ liệu đầu vào đầy đủ, chính xác và sẵn sàng.
Xây dựng & phát triển mô hình AI/ML:
- Thiết kế, lập trình và huấn luyện các mô hình Machine Learning / Deep Learning giải quyết bài toán nghiệp vụ (fraud detection, claims automation, document processing, customer segmentation, chatbot nghiệp vụ...)
- Đánh giá hiệu suất mô hình, thực hiện thử nghiệm (A/B testing) và tinh chỉnh hyperparameters để tối ưu kết quả
- Nghiên cứu và áp dụng các
kiến trúc mô hình phù hợp: CNN, RNN/LSTM, Transformer... tùy theo bài toán
- Đảm bảo tính giải thích được của mô hình (Model Explainability) bằng các công cụ như SHAP, LIME phục vụ yêu cầu tuân thủ và báo cáo cho cơ quan quản lý
Ứng dụng Generative AI & LLM:
- Nghiên cứu và ứng dụng Large Language Models (GPT, Claude, Llama, Gemini...) vào các bài toán thực tế của Bảo Việt
- Xây dựng hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) để khai thác tri thức từ tài liệu nội bộ (quy trình, sản phẩm bảo hiểm, quy định...)
- Thiết kế và phát triển AI Agent / Chatbot phục vụ nghiệp vụ và
hỗ trợ khách hàng- Tối ưu Prompt Engineering và đánh giá chất lượng đầu ra của LLM
Triển khai & vận hành mô hình (MLOps):
- Đóng gói và triển khai mô hình AI lên môi trường production (Docker, Kubernetes, cloud AI services)
- Xây dựng pipeline MLOps: versioning data/model, experiment tracking, automated retraining
- Giám sát hiệu suất mô hình sau triển khai (model monitoring), phát hiện model drift và cập nhật khi cần thiết
- Tối ưu mô hình về tốc độ và tài nguyên cho môi trường production
AI có trách nhiệm (Responsible AI):
- Đảm bảo tuân thủ các nguyên tắc AI Ethics: công bằng (fairness), minh bạch (transparency), bảo mật dữ liệu cá nhân
- Thực hiện đánh giá thiên kiến (bias detection) và giảm thiểu rủi ro thiên kiến trong mô hình, đặc biệt với các bài toán ảnh hưởng đến quyết định nghiệp vụ (underwriting, claims, pricing)
- Xây dựng quy trình đánh giá rủi ro AI trước khi triển khai production.
Phối hợp & tài liệu:
- Phối hợp với BA, Data Engineer,
Backend Developer và đội nghiệp vụ để hiểu yêu cầu và tích hợp AI vào sản phẩm
- Trình bày kết quả và giải thích mô hình AI cho các bên phi kỹ thuật (Ban lãnh đạo, nghiệp vụ)
- Xây dựng tài liệu kỹ thuật: mô tả mô hình, hướng dẫn triển khai, đánh giá hiệu quả.
Nghiên cứu & cải tiến:
- Theo dõi xu hướng AI/ML mới, đọc và áp dụng kết quả từ các nghiên cứu (paper) vào công việc
- Đề xuất ứng dụng AI mới nhằm tối ưu quy trình vận hành và nâng cao trải nghiệm khách hàng của Bảo Việt
- Hỗ trợ xây dựng AI Roadmap cho phòng PTUD và Trung tâm CNTT.