1. Nghiên cứu & Phát triển
- Nghiên cứu các mô hình AI/ML mới (NLP, CV, Recommender, Generative AI).
- Thử nghiệm, đánh giá và đề xuất áp dụng vào sản phẩm/dự án thực tế.
- Nghiên cứu và cập nhật các kỹ thuật mới về RAG, AI Agent, Prompt Engineering.
2. Xử lý dữ liệu
- Làm việc với Data Engineer để xây dựng pipeline dữ liệu.
- Tiền xử lý, gắn nhãn, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.
- Quản lý kho dữ liệu huấn luyện.
- Xây dựng và tối ưu knowledge base phục vụ hệ thống RAG.
3. Xây dựng & Triển khai mô hình
- Thiết kế, huấn luyện, tối ưu mô hình AI/ML.
- Triển khai mô hình thành API/microservice.
- Ứng dụng MLOps để quản lý vòng đời mô hình (CI/CD, monitoring, retraining).
4. Xây dựng hệ thống RAG & AI Automation
- Thiết kế và phát triển pipeline RAG (chunking, embedding, retrieval).
- Xây dựng AI Agent và agentic workflow tự động hóa các quy trình nghiệp vụ.
- Tích hợp LLM với các công cụ nội bộ (CRM, ERP, document management,...).
- Tối ưu độ chính xác và tốc độ phản hồi của hệ thống RAG trong môi trường production.
5. Vận hành & Cải tiến liên tục
- Theo dõi hiệu năng mô hình trong môi trường production.
- Tự động hóa việc retrain khi dữ liệu thay đổi.
- Đề xuất công nghệ mới để nâng cấp hệ thống AI.
Thời gian làm việc: - Từ Thứ 2 - Thứ 6 (8h30-17h30).
- Thứ 7: làm cách nhật.