Senior AI Engineer (LLM/AI Agent)
Hạn nộp hồ sơ: 30/11/2026 (Còn 33 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
Mô tả công việc
Mô tả Công việc
Kỹ sư AI chịu trách nhiệm chính trong việc nghiên cứu, phát triển và triển khai các giải pháp dựa trên Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và AI tạo sinh (GenAI)
#1. Large Language Model & Generative AI
Nghiên cứu, đánh giá và lựa chọn các LLM/VLM phù hợp với từng bài toán nghiệp vụ.
Fine-tune và tối ưu LLM cho tiếng Việt và dữ liệu chuyên ngành.
Xây dựng các ứng dụng sử dụng LLM, Tool Calling, Function Calling và AI Agent.
Triển khai và tối ưu model trên Cloud, Self-hosted hoặc On-device theo các yêu cầu về chất lượng, latency, throughput và chi phí vận hành.
#2. RAG & Knowledge Systems
Thiết kế, xây dựng và tối ưu hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Nghiên cứu và triển khai các kỹ thuật Embedding, Vector Search, Hybrid Search, Query Rewriting, Reranking và Context Construction.
Xây dựng bộ tiêu chí đánh giá chất lượng RAG với các chỉ số như Recall@K, Precision@K, Faithfulness, Answer Relevance và Hallucination Rate.
Tối ưu chất lượng truy xuất và khả năng trả lời trên các bộ dữ liệu nghiệp vụ lớn.
#3. Computer Vision & Document AI
Nghiên cứu, phát triển và tối ưu các mô hình Computer Vision/VLM cho các bài toán xử lý hình ảnh và tài liệu.
Xây dựng giải pháp OCR/Document AI phục vụ nhận dạng và trích xuất thông tin từ các loại chứng từ như: Hồ sơ/chứng từ bệnh viện, Hóa đơn, Đơn thuốc, Chứng từ và tài liệu nghiệp vụ.
Nghiên cứu khả năng kết hợp OCR + VLM + LLM để hiểu, phân loại và xử lý tài liệu tự động.
# 4. AI Evaluation & Research
Xây dựng framework và bộ dữ liệu AI Evaluation phục vụ đánh giá LLM, RAG, Agent và VLM.
Theo dõi các chỉ số về quality, accuracy, latency, throughput, cost và regression giữa các phiên bản.
Xây dựng cơ chế kiểm soát và giảm hallucination, đánh giá độ tin cậy của kết quả AI.
Theo dõi, nghiên cứu và thử nghiệm các paper, model, framework và kỹ thuật AI mới.
Thực hiện benchmark/POC và đưa ra lựa chọn công nghệ dựa trên số liệu thực nghiệm thay vì chỉ dựa trên xu hướng công nghệ.
# 5. AI Production & MLOps là điểm cộng
Đưa các mô hình và giải pháp AI từ Research → POC → Prototype → Production.
Tối ưu inference, GPU utilization, model serving và khả năng mở rộng của hệ thống.
Phối hợp xây dựng các cơ chế Monitoring, Logging, Versioning và Model Evaluation trên môi trường Production.
Theo dõi và tối ưu chi phí vận hành AI theo từng use case.
Kỹ sư AI chịu trách nhiệm chính trong việc nghiên cứu, phát triển và triển khai các giải pháp dựa trên Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và AI tạo sinh (GenAI)
#1. Large Language Model & Generative AI
Nghiên cứu, đánh giá và lựa chọn các LLM/VLM phù hợp với từng bài toán nghiệp vụ.
Fine-tune và tối ưu LLM cho tiếng Việt và dữ liệu chuyên ngành.
Xây dựng các ứng dụng sử dụng LLM, Tool Calling, Function Calling và AI Agent.
Triển khai và tối ưu model trên Cloud, Self-hosted hoặc On-device theo các yêu cầu về chất lượng, latency, throughput và chi phí vận hành.
#2. RAG & Knowledge Systems
Thiết kế, xây dựng và tối ưu hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Nghiên cứu và triển khai các kỹ thuật Embedding, Vector Search, Hybrid Search, Query Rewriting, Reranking và Context Construction.
Xây dựng bộ tiêu chí đánh giá chất lượng RAG với các chỉ số như Recall@K, Precision@K, Faithfulness, Answer Relevance và Hallucination Rate.
Tối ưu chất lượng truy xuất và khả năng trả lời trên các bộ dữ liệu nghiệp vụ lớn.
#3. Computer Vision & Document AI
Nghiên cứu, phát triển và tối ưu các mô hình Computer Vision/VLM cho các bài toán xử lý hình ảnh và tài liệu.
Xây dựng giải pháp OCR/Document AI phục vụ nhận dạng và trích xuất thông tin từ các loại chứng từ như: Hồ sơ/chứng từ bệnh viện, Hóa đơn, Đơn thuốc, Chứng từ và tài liệu nghiệp vụ.
Nghiên cứu khả năng kết hợp OCR + VLM + LLM để hiểu, phân loại và xử lý tài liệu tự động.
# 4. AI Evaluation & Research
Xây dựng framework và bộ dữ liệu AI Evaluation phục vụ đánh giá LLM, RAG, Agent và VLM.
Theo dõi các chỉ số về quality, accuracy, latency, throughput, cost và regression giữa các phiên bản.
Xây dựng cơ chế kiểm soát và giảm hallucination, đánh giá độ tin cậy của kết quả AI.
Theo dõi, nghiên cứu và thử nghiệm các paper, model, framework và kỹ thuật AI mới.
Thực hiện benchmark/POC và đưa ra lựa chọn công nghệ dựa trên số liệu thực nghiệm thay vì chỉ dựa trên xu hướng công nghệ.
# 5. AI Production & MLOps là điểm cộng
Đưa các mô hình và giải pháp AI từ Research → POC → Prototype → Production.
Tối ưu inference, GPU utilization, model serving và khả năng mở rộng của hệ thống.
Phối hợp xây dựng các cơ chế Monitoring, Logging, Versioning và Model Evaluation trên môi trường Production.
Theo dõi và tối ưu chi phí vận hành AI theo từng use case.
Yêu cầu
Yêu Cầu Công Việc
YÊU CẦU CÔNG VIỆC:
Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Khoa học Máy tính, Trí tuệ Nhân tạo, Kỹ thuật Phần mềm, Khoa học Dữ liệu hoặc các ngành liên quan.
Có kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực Machine Learning/ AI, trong đó tối thiểu 02 năm làm việc với LLM, Generative AI hoặc AI Agent.
Ưu tiên ứng viên đã từng đưa ít nhất 01 hệ thống LLM/RAG/AI Agent lên môi trường Production và có kinh nghiệm tối ưu các chỉ số như latency, throughput, cost, task completion rate, accuracy và hallucination.
Có kinh nghiệm thực tế trong:
+ LLM: Prompt Engineering, Fine-tuning, LoRA/QLoRA, model serving và inference optimization.
+ RAG: Embedding, Vector Database, Hybrid Search, Reranking, Context Optimization.
+ AI Agent: Tool Calling, Function Calling, Workflow/Agent Orchestration.
Có kiến thức hoặc kinh nghiệm về Computer Vision, Vision Language Model (VLM), OCR/Document AI.
Thành thạo Python, PyTorch, Hugging Face, Docker và có kinh nghiệm với ít nhất một nền tảng/ framework phục vụ triển khai model như vLLM, [protected info], ONNX Runtime hoặc TensorRT.
Có kiến thức về triển khai AI trên GPU, Cloud hoặc hệ thống Self-hosted; hiểu các vấn đề liên quan đến hiệu năng và tối ưu tài nguyên là lợi thế.
Có tư duy nghiên cứu, thử nghiệm và đánh giá mô hình dựa trên số liệu.
Có khả năng đọc hiểu paper, tài liệu kỹ thuật và tài liệu chuyên ngành bằng tiếng Anh.
COMBO PHÚC LỢI & ĐÃI NGỘ:
Thu nhập & Đãi ngộ:
Mức lương cạnh tranh, thỏa thuận theo năng lực. Lương tháng + Thưởng thành tích tháng + thưởng năm 6 - 8 tháng lương.
Phụ cấp ăn trưa 900.000 VNĐ/tháng
Chăm sóc sức khỏe: Khám sức khỏe định kỳ, gói bảo hiểm MIC-Healthcare cho nhân viên & ưu đãi 50% khi mua cho người thân.
Thưởng các dịp Lễ tết: 30/[protected info]/09, sinh nhật công ty, Lương tháng 13, Tết âm lịch,...
Thưởng KPIs kỳ 06 tháng và cuối năm.
Du lịch, thâm niên, sinh nhật nghỉ hưởng nguyên lương, giờ hạnh phúc hàng tháng, vay vốn ưu đãi.
Chế độ đối với người thân CBNV: Tết thiếu nhi, quà tết âm lịch tứ thân phụ mẫu, chương trình ngày hội gia đình,...
Môi trường & Văn hóa
Môi trường đề cao sự SÁNG TẠO & GẮN KẾT cùng các hoạt động du lịch, teambuilding, "về nguồn", thể thao, ...
Văn hóa học tập & phát triển mạnh mẽ với rất nhiều hoạt động học tập đa dạng: HIPO - Cán bộ Quản lý tiềm năng, Đào tạo nghiệp vụ & Kỹ năng, Series Nano Learning, ...
THỜI GIAN: 08h00 - 17h30, thứ thứ 2 - thứ 6
ĐỊA ĐIỂM: Tòa nhà MIPEC, số 229 Tây Sơn, phường Kim Liên, TP Hà Nội
THÔNG TIN LIÊN HỆ: Mr. Thịnh - [protected info] - [protected info]
YÊU CẦU CÔNG VIỆC:
Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Khoa học Máy tính, Trí tuệ Nhân tạo, Kỹ thuật Phần mềm, Khoa học Dữ liệu hoặc các ngành liên quan.
Có kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực Machine Learning/ AI, trong đó tối thiểu 02 năm làm việc với LLM, Generative AI hoặc AI Agent.
Ưu tiên ứng viên đã từng đưa ít nhất 01 hệ thống LLM/RAG/AI Agent lên môi trường Production và có kinh nghiệm tối ưu các chỉ số như latency, throughput, cost, task completion rate, accuracy và hallucination.
Có kinh nghiệm thực tế trong:
+ LLM: Prompt Engineering, Fine-tuning, LoRA/QLoRA, model serving và inference optimization.
+ RAG: Embedding, Vector Database, Hybrid Search, Reranking, Context Optimization.
+ AI Agent: Tool Calling, Function Calling, Workflow/Agent Orchestration.
Có kiến thức hoặc kinh nghiệm về Computer Vision, Vision Language Model (VLM), OCR/Document AI.
Thành thạo Python, PyTorch, Hugging Face, Docker và có kinh nghiệm với ít nhất một nền tảng/ framework phục vụ triển khai model như vLLM, [protected info], ONNX Runtime hoặc TensorRT.
Có kiến thức về triển khai AI trên GPU, Cloud hoặc hệ thống Self-hosted; hiểu các vấn đề liên quan đến hiệu năng và tối ưu tài nguyên là lợi thế.
Có tư duy nghiên cứu, thử nghiệm và đánh giá mô hình dựa trên số liệu.
Có khả năng đọc hiểu paper, tài liệu kỹ thuật và tài liệu chuyên ngành bằng tiếng Anh.
COMBO PHÚC LỢI & ĐÃI NGỘ:
Thu nhập & Đãi ngộ:
Mức lương cạnh tranh, thỏa thuận theo năng lực. Lương tháng + Thưởng thành tích tháng + thưởng năm 6 - 8 tháng lương.
Phụ cấp ăn trưa 900.000 VNĐ/tháng
Chăm sóc sức khỏe: Khám sức khỏe định kỳ, gói bảo hiểm MIC-Healthcare cho nhân viên & ưu đãi 50% khi mua cho người thân.
Thưởng các dịp Lễ tết: 30/[protected info]/09, sinh nhật công ty, Lương tháng 13, Tết âm lịch,...
Thưởng KPIs kỳ 06 tháng và cuối năm.
Du lịch, thâm niên, sinh nhật nghỉ hưởng nguyên lương, giờ hạnh phúc hàng tháng, vay vốn ưu đãi.
Chế độ đối với người thân CBNV: Tết thiếu nhi, quà tết âm lịch tứ thân phụ mẫu, chương trình ngày hội gia đình,...
Môi trường & Văn hóa
Môi trường đề cao sự SÁNG TẠO & GẮN KẾT cùng các hoạt động du lịch, teambuilding, "về nguồn", thể thao, ...
Văn hóa học tập & phát triển mạnh mẽ với rất nhiều hoạt động học tập đa dạng: HIPO - Cán bộ Quản lý tiềm năng, Đào tạo nghiệp vụ & Kỹ năng, Series Nano Learning, ...
THỜI GIAN: 08h00 - 17h30, thứ thứ 2 - thứ 6
ĐỊA ĐIỂM: Tòa nhà MIPEC, số 229 Tây Sơn, phường Kim Liên, TP Hà Nội
THÔNG TIN LIÊN HỆ: Mr. Thịnh - [protected info] - [protected info]
Quyền lợi
Laptop
Chế độ bảo hiểm
Du Lịch
Phụ cấp
Đồng phục
Chế độ thưởng
Chăm sóc sức khỏe
Đào tạo
Tăng lương
Công tác phí
Nghỉ phép năm
Chế độ bảo hiểm
Du Lịch
Phụ cấp
Đồng phục
Chế độ thưởng
Chăm sóc sức khỏe
Đào tạo
Tăng lương
Công tác phí
Nghỉ phép năm
Thông tin chung
- Thu nhập: Cạnh tranh
Việc làm tương tự khác
Tổng công ty Cổ phần Bảo hiểm Quân đội - MIC
Xem trang công ty- Địa chỉ công ty: Tầng 5 - 6, Tòa Nhà MB, Số 21 Cát Linh, Phường Cát Linh, Quận Đống Đa, TP Hà Nội
- Quy mô: Từ 1000 - 5000 nhân viên
- Lĩnh vực: Bảo hiểm/ Tư vấn bảo hiểm
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
02473.068.388
Công ty Cổ phần JobOKO Toàn cầu
