Chuyên Viên Lập Trình AI

Ứng viên có thể được phân công tập trung vào từng Workstream chuyên biệt (Data / RAG-AI / AI Platform) hoặc phối hợp linh hoạt tùy thuộc vào yêu cầu dự án:
Kiến trúc & Hạ tầng AI Platform:
Thiết kế, phát triển và vận hành các thành phần AI/Data Platform theo phân công.
Xây dựng MCP Server, API Server, chuẩn hóa kết nối/kịch bản tích hợp (Contract, Auth/Authz, Timeout, Retry, Idempotency, Rate Limit, Audit, Versioning, Backward Compatibility) với hệ thống nội bộ.
Thiết lập hệ thống Testing, Monitoring, Logging, Tracing, theo dõi Performance/Cost và các cơ chế xử lý lỗi (Failure Handling) trên môi trường Production.
Tích hợp & Triển khai LLM / RAG:
Xây dựng và tích hợp các mô hình LLM, Embedding, Vector Database (Weaviate), Tool Calling và các lớp dữ liệu Semantic/Metric/Query.
Phát triển RAG Pipeline hoàn chỉnh: Ingestion, Chunking, Metadata, Embedding, Indexing, Retrieval, Reranking, Prompt/Context Engineering và Evaluation.
Đánh giá mô hình (Model/LLM/Embedding) và tối ưu hóa chất lượng, độ trễ (Latency), Token Usage và chi phí dựa trên workload thực tế.
Xử lý & Quản trị Dữ liệu (Data Engineering):
Phát triển và tích hợp Data Pipeline, ETL/ELT, Data Foundation và Data Mart/DWH phục vụ các sản phẩm và giải pháp AI
Đảm bảo chất lượng dữ liệu (Data Quality) và xây dựng Metric Layer cho các phân hệ Data.
Vận hành & Đào tạo:
Phối hợp chặt chẽ với các đội ngũ Backend, DevOps/SRE, Security và Product để đưa giải pháp từ bản thiết kế Implementation Internal Pilot Production Readiness.
Thực hiện Code Review, viết Tài liệu kỹ thuật (Technical Documentation) và hướng dẫn/mentor cho các thực tập sinh (Data & AI).