Vị trí này, chúng tôi cần người có Kinh nghiệm và năng lực thật sự của 1 Senior AI Engineer chuyên về RAG/LLM/Data/Evaluation, không phải là 1 AI Engineer hay vừa chuyển qua tìm hiểu 1 phần nào đó về AI trong vài năm.
1. Giới thiệu dự án
THƯ VIỆN PHÁP LUẬT AI Workspace là hệ sinh thái phần mềm AI pháp luật dành cho doanh nghiệp, công ty luật, văn phòng luật sư, đội ngũ pháp chế và người dùng pháp luật tại Việt Nam.
Sản phẩm gồm các nhóm chính:
TVPL AI Core: Hỏi đáp pháp luật, phân tích căn cứ, trả lời có điều/khoản/điểm và tình trạng hiệu lực văn bản;
TVPL AI Core Pro: Cho phép khách hàng đưa tài liệu riêng lên hệ thống, làm việc tiếp trên hồ sơ/tài liệu và phân quyền theo người dùng;
TVPL AI Workspace: Không gian làm việc pháp lý hằng ngày, gồm hồ sơ, tài liệu, lịch sử làm việc, chia sẻ, phân quyền, xuất file;
TVPL AI Management: Quản trị hồ sơ, khách hàng, công việc, deadline, dashboard, thông báo và vận hành tổ chức pháp lý.
Chúng tôi tuyển 05 Senior AI Engineer với các chuyên môn RAG/LLM/Data/Evaluation để cùng tham gia thiết kế và hoàn thiện sản phẩm, hướng đến chất lượng đủ cho sử dụng nội bộ TVPL và thương mại hóa.
Hệ thống hiện đã có bản MVP hoạt động, cần bổ sung Senior AI Engineer để phát triển ra nhiều phân khúc sản phẩm phù hợp từng nhóm khách hàng.
2. Vai trò của Senior AI Engineer
Cùng các
Chuyên viên pháp lý, kỹ sư AI,
kỹ sư phần mềm của TVPL hiện nay:
1. Triển khai các thành phần trong kiến trúc AI pháp luật,
2. Phát triển và tối ưu hệ thống RAG,
3. Xây dựng pipeline xử lý dữ liệu pháp luật,
4. Cải thiện độ chính xác của AI,
5. Phối hợp với Senior AI Architect để hoàn thiện Legal AI Platform.
3. Trách nhiệm chính của Senior AI Engineers
Tham gia được các mảng sau cùng
chuyên viên pháp lý, kỹ sư AI, kỹ sư phần mềm của TVPL:
1) RAG / Retrieval System
• Xây hệ thống legal document retrieval,
• Tối ưu tìm kiếm văn bản luật,
• Làm việc với vector database,
2) LLM Application Pipeline
• Xây pipeline xử lý câu hỏi pháp luật,
• Tích hợp LLM API,
• Tối ưu prompt và reasoning pipeline,
3) AI Evaluation
• Xây dataset (tập dữ liệu kiểm tra),
• Thiết kế benchmark (bộ kiểm tra chuẩn),
• Đo metric (chỉ số đo chất lượng AI),
4) AI Data Pipeline
• Xử lý dữ liệu văn bản pháp luật,
• Xây document ingestion pipeline,
