Mô tả Công việc
1. Quản trị Kiến trúc Công nghệ & Nền tảng AI/GenAI
Thiết kế và quản trị kiến trúc tổng thể cho các nền tảng AI/GenAI Platform, đảm bảo tính mở rộng, bảo mật, khả năng tích hợp và tối ưu chi phí vận hành.
Xây dựng
kiến trúc tham chiếu (Reference Architecture) cho các lớp AI/GenAI gồm: Data Layer, Model Layer, Orchestration Layer (Agents/Tools), và Application Layer (Chatbot, API, App, Workflow...).
Thiết kế, tích hợp và tối ưu hạ tầng AI (GPU, Container, Cloud/On-prem), bao gồm MLOps & AIOps pipelines (CI/CD model deployment, monitoring, retraining).
Quản lý và chuẩn hóa kiến trúc dữ liệu AI, bao gồm Data Lake, Feature Store, Vector Database, Data Governance & Data Quality Framework.
Định nghĩa và giám sát các tiêu chuẩn kiến trúc AI, quy trình vận hành mô hình (Model Lifecycle Management - MLOps) và AI observability.
Xây dựng lộ trình phát triển công nghệ AI/GenAI của ngân hàng gắn với chiến lược AI-First / AI-TOP và các mục tiêu chuyển đổi số tổng thể.
Phối hợp cùng các đội ngũ kỹ sư, nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia nghiệp vụ để triển khai các use case AI, GenAI, Agentic AI trên nền tảng thống nhất.
2. Tư vấn Giải pháp & Chiến lược AI cho MSB
Tổ chức và tiếp nhận, nắm bắt các yêu cầu và định hướng kinh doanh từ TGĐ và các NHCD, khối/ban hỗ trợ theo phân công của GĐ Phòng.
Phối hợp với các đơn vị trong và ngoài MSB để tìm kiếm, cập nhật các công nghệ mới.
Tư vấn, tham mưu với GĐ Khối, các NHCD/Khối/Ban hỗ trợ về xu hướng công nghệ, lộ trình phát triển và ứng dụng công nghệ tại MSB theo phân công của GĐ Phòng.
Phối hợp với các đơn vị xây dựng ngân sách đầu tư công nghệ hàng năm dựa trên lộ trình triển khai chiến lược và nhu cầu kinh doanh từ các đơn xác định use case AI/GenAI có giá trị cao (e.g. Chatbot, RPA, Fraud Detection, Risk Scoring, Document Intelligence, Recommendation, Hyper-personalization...).
Tư vấn và định hình chiến lược GenAI Adoption - từ chọn mô hình (LLMs, Vision, Multimodal...) đến thiết kế cơ chế RAG, Prompt Orchestration, Tool-Calling, Agentic Architecture.
Đề xuất lựa chọn các công nghệ AI/GenAI phù hợp (OpenAI, Azure AI, HuggingFace, VertexAI, LangChain, Dify, AutoGen, CrewAI, v.v.) và mô hình vận hành hybrid (On-prem / Cloud).
Hợp tác với các đối tác chiến lược (AWS, Microsoft, Google, NVIDIA, BCG, IBM...) để triển khai và cập nhật công nghệ tiên tiến.
Tham mưu lộ trình đầu tư công nghệ AI, GenAI và hạ tầng dữ liệu thông minh trong kế hoạch ngân sách công nghệ hàng năm.
3. Tổ chức & Triển khai Dự án AI/GenAI
Chủ trì hoặc tham gia triển khai các dự án trọng điểm thuộc mảng AI, GenAI Platform, AIOps, MLOps, DataOps, Chatbot/Agent.
Thiết lập khung
quản trị dự án AI (AI Governance Framework) gồm: kiểm soát mô hình, bảo mật dữ liệu, đạo đức AI, explainability, compliance.
Giám sát việc tích hợp và vận hành các pipeline AI: training, deployment, monitoring, evaluation, versioning.
Thúc đẩy AI reuse & scalability, giúp các use case có thể mở rộng nhanh trên cùng nền tảng chung.
4. Quản lý Kiến trúc, Kế hoạch và Nguồn lực
Quản lý và cập nhật Enterprise AI Architecture Map - đảm bảo tính đồng nhất giữa các khối công nghệ, dữ liệu, phân tích và nghiệp vụ.
Tham mưu xây dựng lộ trình phát triển năng lực kỹ thuật và kế hoạch nguồn lực AI (Data Engineer, MLOps Engineer, Prompt Engineer, AI Architect...).
Đề xuất chiến lược make-or-buy khi triển khai các giải pháp AI (tự phát triển hay hợp tác đối tác).
