Thực Tập Sinh Kỹ Thuật (AI-Agents Team)

Khi tham gia vào team, bạn sẽ chọn 1 trong 4 hướng chuyên môn chính (có thể linh hoạt trải nghiệm các hướng khác trong quá trình làm việc):
_Hướng Thực Tập Chi Tiết:
Backend & AI Platform:
Lập trình MCP tools và orchestrator điều khiển pipeline hệ thống (đọc flow YAML, gọi tool, quản lý session status, chặn publish tài liệu chưa đạt chuẩn).
Xây dựng nền tảng hạ tầng cho các AI Agent nghiệp vụ.
Tech stack: Python, FastAPI, MCP, PostgreSQL, Pydantic.
Data & Retrieval:
Xây dựng đường ống (pipeline) ingest dữ liệu từ Jira / Confluence / GitLab vào Milvus.
Thực hiện chunking, embedding, đồng bộ tăng dần (sync), đo lường chất lượng truy hồi context và xử lý sự kiện qua Kafka.
Tech stack: Milvus, Kafka, Redis, tree-sitter, networkx.
Frontend Portal:
Phát triển giao diện quản trị & vận hành: theo dõi tiến độ từng phase pipeline, hiển thị lỗi validation trước khi confirm, cấu hình lịch ingest, quản lý chuỗi nghiệp vụ.
Tech stack: React 18, TypeScript, Vite, Vitest.
QA & Automation:
Viết property-based test và regression test cho các luồng hệ thống quan trọng.
Dựng kịch bản kiểm thử Quality Gate, tham gia build Docker image và deploy lên Kubernetes local.
Tech stack: pytest, Hypothesis, fast-check, Docker, Kubernetes.
Đầu Việc Thực Tế Bạn Sẽ Đảm Nhận:
Backend: Lập trình Validator kiểm tra file Markdown do LLM tạo ra (đảm bảo đủ section, đúng format requirement ID, phát hiện ghi chú chưa rõ) trước khi publish.
Data: Đánh giá & cải thiện chất lượng truy hồi context (RAG), đo lường chiến lược chunking/embedding trên bộ câu hỏi thực tế.
Frontend: Dựng màn hình hiển thị danh sách lỗi validate theo mức độ nghiêm trọng, hỗ trợ nhảy trực tiếp tới vị trí tài liệu thiếu.
QA: Xây dựng Property-based test cho luồng phê duyệt, đảm bảo logic hệ thống chặt chẽ.
Chung: Thực hành quy trình Spec Driven Development (viết tài liệu requirements/design trước khi viết code).