1. MÔ TẢ CÔNG VIỆC
Thiết kế & Phát triển các giải pháp AI:
Dẫn đầu các dự án thử nghiệm và nguyên mẫu cho các tính năng dựa trên AI (mô phỏng công việc, nâng cao CV, chatbot, đề xuất nội dung...).
Thiết kế quy trình huấn luyện và suy luận hiệu quả (tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn mô hình, tinh chỉnh siêu tham số và chiến lược triển khai).
Tích hợp các framework tiên tiến (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính (CV) và mô hình tạo sinh (Generative AI).
Hợp tác & Phát triển linh hoạt:
Cung cấp hướng dẫn kỹ thuật, xem xét mã nguồn (code review) cho các thành viên nhóm đa chức năng; huấn luyện đồng nghiệp về các chủ đề AI nâng cao (LLM, học chuyển giao, chuỗi thời gian...).
Phối hợp với
Product Owner xác định user story AI, tiêu chí chấp nhận; phối hợp nhóm Back-End/Front-End tích hợp các mô-đun AI (RESTful API, microservices, LLM endpoints).
Tham gia giao ban hàng ngày, các chu kỳ sprint và đánh giá sau sprint.
Kiểm thử, Tối ưu hóa & Độ tin cậy:
Áp dụng chiến lược kiểm định (unit test, cross-validation, DVC) đảm bảo độ tin cậy của mô hình ML.
Theo dõi chỉ số hiệu suất (độ chính xác, độ trễ, tài nguyên) theo thời gian thực để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
Áp dụng các biện pháp bảo mật và quyền riêng tư hàng đầu cho dữ liệu người dùng.
Đổi mới & Học hỏi liên tục:
Nghiên cứu công nghệ AI tiên tiến, phương pháp HPC, hoặc
kiến trúc mô hình hiện đại (Vision Transformers, LLM dựa trên GPT...).
Thúc đẩy chia sẻ kiến thức nội bộ qua hội thảo, demo kỹ thuật và liên tục cải tiến nguyên mẫu AI.
2. YÊU CẦU ỨNG VIÊN
Trình độ: Đang theo học hoặc mới tốt nghiệp ngành Khoa học Máy tính, Khoa học Dữ liệu, Kỹ thuật hoặc các ngành liên quan.
Kỹ năng chuyên môn:
Thành thạo xây dựng, tinh chỉnh mô hình Python (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn); am hiểu xử lý dữ liệu, MLOps, HPC hoặc Git.
Có kiến thức vững chắc về các kiến trúc tiên tiến (Transformers, mô hình tuyến tính hỗn hợp, Generative AI).
Tư duy & Kỹ năng bổ trợ:
Khả năng chuyển đổi nhu cầu kinh doanh thành thông số kỹ thuật AI; kỹ năng gỡ lỗi, tối ưu hóa mô hình dựa trên phản hồi thực tế.
Kỹ năng giao tiếp, làm việc nhóm tốt, có khả năng diễn đạt khái niệm ML phức tạp cho thành viên không thuộc mảng kỹ thuật.
Cam kết làm việc 4-5 ngày/tuần trong thời gian thực tập từ 3-6 tháng tại văn phòng.
Điểm cộng: Kinh nghiệm lập trình HPC (C++), Docker, hoặc từng dẫn dắt/đạt giải tại các cuộc thi lập trình AI (hackathon).
3. CHÍNH SÁCH ĐÃI NGỘ
Dự án thực chiến: Trực tiếp tham gia các dự án AI có tầm ảnh hưởng lớn đến người dùng và nền tảng, không chỉ dừng lại ở thử nghiệm POC.
Phát triển danh mục cá nhân (Portfolio): Xây dựng danh mục dự án AI/ML/HPC nổi bật trong cộng đồng công nghệ.
Đào tạo & Cố vấn: Học hỏi và làm việc trực tiếp với các Nhà đồng sáng lập giàu kinh nghiệm toàn cầu trong mảng Consumer, Tech và B2B.
Môi trường & Văn hóa: Trải nghiệm môi trường khởi nghiệp năng động (EdTech & AI), làm việc cùng đội ngũ Gen Z trẻ trung, sáng tạo và cởi mở.
4. THỜI GIAN & ĐỊA ĐIỂM LÀM VIỆC
Hình thức & Địa điểm: Làm việc trực tiếp (At-office) tại TP. Hồ Chí Minh.
Thời gian: 4-5 ngày/tuần (Thời gian thực tập 3-6 tháng).
5. CÁCH THỨC ỨNG TUYỂN
Ứng viên gửi CV kèm một ghi chú ngắn nêu rõ lý do phù hợp với vị trí về Email: [protected info]
Cú pháp tiêu đề: [Edtronaut - 10/2026] Thực Tập Sinh Kỹ Sư AI - Họ và tên
Hotline / Zalo liên hệ: (+84) 702 037 689
ỨNG TUYỂN