HO - AI Engineer Expert
Hạn nộp hồ sơ: 31/10/2026 (Còn 50 ngày)
Ứng tuyển sớm để được ưu tiên
Kết nối với Nhà tuyển dụng để tìm hiểu thông tin và gia tăng cơ hội trúng tuyển
Nhà tuyển dụng đang online
Key Responsibilities
Architecture & Technical Design
- Own end-to-end architecture for the team's RAG, Agentic and Multi-Agent systems - retrieval strategy, agent orchestration patterns (Planner-Executor, Router, Verifier, Reviewer), tool-calling layer and state management.
- Make and defend technology choices (vector DB, embedding model, orchestration framework, observability stack) with explicit trade-off analysis on capability, cost, latency and compliance.
- Set engineering standards (coding conventions, inter-agent contracts, MCP tool schemas, minimum observability bar) and write ADRs for high-impact decisions.
- Design reusable components (retrieval templates, MCP server skeletons, guardrail middleware, evaluation harnesses) so engineers don't rebuild foundations for each product.
Hands-on Engineering
- Personally write code for the hardest components: agent orchestration core, tool-calling middleware, complex retrieval, guardrail engine and tricky integrations with bank legacy systems.
- Prototype new architectural ideas and own the hard production incidents the team can't crack - hallucination edge cases, retrieval regressions, vLLM latency spikes, schema-breaking tool-call failures.
- Stay hands-on: expect 40-50% of your time on direct coding. This is not a technical PM seat.
Mentorship & Code Review
- Run high-quality code reviews that teach failure modes, cost awareness, observability and maintainability - not just check logic.
- Mentor engineers 1-on-1 on technical growth and design decisions.
Stakeholder Representation, R&D and Reliability
- Be the team's technical face with Risk, Compliance, IT Infrastructure and Business - translating regulatory and business constraints into design decisions, and technical trade-offs back to stakeholders.
- Drive technical R&D: evaluate emerging techniques, run benchmarks, separate hype from value, and contribute to the division's technical roadmap.
- Own production quality KPIs (hallucination rate, retrieval recall@k, tool success rate, latency, uptime); maintain evaluation frameworks that gate deployments; lead incident response and post-mortems.
- Enforce banking-grade non-functional requirements: auditability, explainability and end-to-end traceability for internal audit and legal.
Core Requirements
Must-Have
- Bachelor's degree or higher in Computer Science, AI, Data Science or a related field.
- At least 10 years of professional software engineering, with at least 3 years hands-on production work on LLM systems / RAG / Agentic AI. Shipped at least 2 AI systems to production with real users - not POCs or demos.
- Production-grade Python: async-first (asyncio, aiohttp), Pydantic data modeling, clean modular design.
- Real RAG / Agentic experience: debugged retrieval quality issues for real, understands cosine vs. dot product.
- LangChain / LangGraph: fluent with the state-machine model, custom nodes and practical edge cases.
- Vector databases & LLM serving: non-trivial production pipelines on Qdrant, Milvus or Pinecone (index schema, namespaces, metadata filtering); hands-on deployment of open-source LLMs via vLLM with concurrency, batching and quantization (AWQ/GPTQ) tuned to cost-vs-latency targets.
- MCP & containerization: designed or implemented MCP servers / tool schemas for agent consumption in production; comfortable with Docker, Compose and Kubernetes basics - can package and ship a service end-to-end.
- LLM observability: designed observability for new systems with Langfuse, W&B or LangSmith - not just used existing setups.
- Systems thinking & technical leadership: thinks in failure modes, blast radius and tail latency; writes clear design docs/ADRs; defends decisions with data; has mentored engineers with concrete impact; works effectively with non-technical stakeholders.
Nice-to-Have
- Experience in banking, financial services or other regulated industries.
- Hands-on fine-tuning (LoRA, QLoRA) for domain-specific tasks, especially Vietnamese or financial terminology.
- Experience with the Qwen series in on-premise or air-gapped environments; or production work with Voicebot, OCR/VLM or other multimodal AI.
- Open-source contributions to AI tooling (LangChain, LangGraph, vLLM, Qdrant or similar).
Thông tin chung
- Thu nhập: Thương lượng
Việc làm tương tự khác
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Vietcombank
Hồ Chí Minh
Thương lượng
CÔNG TY CỔ PHẦN DATVIET VAC GROUP HOLDINGS
Hồ Chí Minh
You'll love it
EL4 - Software Studio
Hồ Chí Minh
range VND 75,000,000
ACB - Ngân Hàng TMCP Á Châu
Xem trang công ty- Địa chỉ công ty: 442 Nguyễn Thị Minh Khai, Quận 3, TP.HCM
- Quy mô: Trên 10.000 nhân viên
- Lĩnh vực: Ngân hàng/ Tài Chính
Thông tin công việc
Vị trí:
Nhân viên
Hình thức làm việc:
Toàn thời gian
Việc làm tương tự
Cảnh báo dấu hiệu lừa đảo tuyển dụng
Thu phí và cung cấp thông tin
- Phí hồ sơ, đồng phục, đặt cọc.
- Yêu cầu nộp bản gốc giấy tờ.
- Cung cấp mã OTP.
Hứa hẹn trúng tuyển 100%
- Không yêu cầu trình độ.
- Không cần thử việc.
Phỏng vấn bất thường
- Địa điểm xa văn phòng công ty.
- Phỏng vấn qua Telegram.
Yêu cầu làm nhiệm vụ
- Tải app, nạp tiền.
- Làm nhiệm vụ nhận thưởng.
Tin tuyển dụng sơ sài
- Mô tả công việc chung chung
- Nhiệm vụ đơn giản, thu nhập khủng
- Lỗi chính tả, đánh máy.
Đội ngũ hỗ trợ của JobOKO sẵn sàng đồng hành, tư vấn và giới thiệu những cơ hội việc làm phù hợp, giúp Ứng viên tự tin phát triển sự nghiệp và chinh phục mục tiêu nghề nghiệp bền vững.
Hotline CSKH
1900.63.63.84
Công ty Cổ phần JobOKO Toàn cầu
Đội ngũ hỗ trợ của JobOKO luôn chủ động tư vấn các giải pháp tuyển dụng tối ưu, cam kết đồng hành và hỗ trợ Quý Nhà tuyển dụng đạt được hiệu quả tuyển dụng bền vững.
Hotline CSKH
0962.107.888
Công ty Cổ phần JobOKO Toàn cầu
