Mô tả công việc
I. MÔ TẢ CÔNG VIỆC
- Nghiên cứu, xây dựng phương án, lập trình, thử nghiệm và tối ưu kết quả các bài toán trí tuệ nhân tạo thuộc các lĩnh vực Computer vision.
- Phát triển giải pháp, thuật toán AI cho thiết bị nhúng.
II. TRÁCH NHIỆM CÔNG VIỆC CHÍNH
Xử lý các bài toán ứng dụng AI cho hệ thống công nghiệp
- Tìm kiếm, phân tích, đánh giá và đưa ra lựa chọn nền tảng kỹ thuật phát triển.
- Xử lý các bài toán kiểm tra thành phần PCB (PCB Component Check - Classify boards as good/bad based on missing, damaged, or incorrect components).
- Phát hiện các lỗi ngoại quan như vết xước, vết lõm, vết bụi, khuyết tật ảnh hưởng đến chất lượng ngoại quan của sản phẩm.
- AI scanner: QR code & barcode & OCR scanner.
- Phát triển các chức năng hàng rào ảo (virtual fence), đếm lưu lượng (flow counting)... cho các hệ thống camera giám sát.
- Phối hợp với các nhóm phát triển sản phẩm để tích hợp các giải pháp vào các ứng dụng thực tiễn dành cho sản xuất (WEB, APP), các thiết bị nhúng.
Tham gia vào quá trình nghiên cứu, xây dựng để đưa được thuật toán cho thiết bị
Triển khai và tối ưu các giải pháp, thuật toán AI cho thiết bị nhúng
III. TIÊU CHUẨN NĂNG LỰC
Trình độ học vấn
- Đại học chuyên ngành CNTT hoặc ĐTVT.
Chứng chỉ
Kinh nghiệm
- Ít nhất 1-2 năm kinh nghiệm làm việc về AI.
Kiến thức chuyên môn (bắt buộc)
- Thành thạo và có kinh nghiệm lập trình C/C++/Python: mảng, con trỏ, file, Makefile, class,...
- Biết sử dụng các thư viện phổ biến: PDB, Numpy, Matplotlib, OpenCV/Pilow, Keras/Scikit-learn, Tensorflow/Pytorch.
- Có kiến thức về thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình, chuyển đổi và tối ưu mô hình.
- Có kiến thức về đại số tuyến tính, giải tích: vector, ma trận, tích phân, xác suất thống kê,...
- Có kiến thức cơ bản hoặc kinh nghiệm về xử lý ảnh, âm thanh, ..
- Có kiến thức cơ bản về các thuật toán Machine learning:
- Regression, Classification, Instance-based, Regularization, Bayesian, Clustering, Artificial Neural Network, Dimensionality Reduction, Ensemble, ...
- Có kiến thức cơ bản về Deep learning:
- Neural Networks: Neural, Loss function, Activation function, Weight, ...
- Architectures: feedforward, Autoencoder, CNN, RNN, Transformer, GAN, Residual, ...
- Training: Optimisers, Learning rate, Batch normalization, Regularizarion, Multitask learning, ...
- Kiến thức cơ bản về đánh giá, so sánh mô hình học sâu, visualize, ...
- Có kinh nghiệm triển khai các thuật toán học máy và thuật toán phân tích trong bài toán phân loại (Classification), phát hiện đối tượng (Object detection).
- Ưu tiên:
- Có kinh nghiệm làm các dự án về Machine Learning, Deep Learning.
- Có kiến thức xử lý dữ liệu (ảnh, âm thanh, văn bản, ...), Machine Learning, Deep Learning.
- Thành thạo trong việc sử dụng công cụ quản lý mã nguồn, công việc Git/SVN, Jira.
Ngoại ngữ
- Đọc, viết các tài liệu chuyên môn bằng tiếng Anh, giao tiếp tiếng Anh ở mức độ cơ bản.
Kỹ năng khác
- Có tư duy phân tích và giải quyết vấn đề tốt
- Kỹ năng làm việc nhóm
- Kỹ năng giao tiếp tốt
- Chăm chỉ, nhiệt huyết với công việc
- Hòa đồng với tập thể
IV. THÔNG TIN LIÊN HỆ
Địa chỉ: 124 Hoàng Quốc Việt, Nghĩa Đô, Hà Nội
Email liên hệ: [protected info]
Mr. Trịnh Lê Minh Hoàng - SĐT: [protected info]