Trưởng Nhóm AI Engineer

1. Xây dựng AI application & automation
Khảo sát luồng làm việc của các bộ phận trong công ty (dev, game design, art, marketing, hành chính...): ghi nhận quy trình hiện tại, xác định điểm nghẽn, ước lượng thời gian và chi phí đang tiêu tốn.
Theo dõi và tối ưu inference cost, latency và model performance.
Xây dựng cơ chế human-in-the-loop cho các workflow quan trọng.
2. Phối hợp với Marketing để xây dựng các hệ thống
AI-assisted creative/content generation.
Sinh và biến thể ad copy.
Hỗ trợ concept và iteration cho creative.
Phân tích performance của campaign/creative.
Tự động hóa reporting và insight generation.
Phân tích audience/player segmentation.
Hỗ trợ A/B testing và experiment generation.
3. Phối hợp với Product và Game Design để xác định các workflow có thể ứng dụng AI
Ví dụ:
Phân tích feedback/review của người chơi.
Phân loại và tổng hợp player feedback.
Hỗ trợ tạo và biến thể game/content concepts.
Hỗ trợ Game Design trong việc nghiên cứu, phân tích và prototype.
Tự động hóa các tác vụ content production.
Xây dựng internal AI tools cho Product team.
Xây dựng AI-powered analytics hoặc recommendation workflow khi phù hợp.
4. Ứng dụng AI để tăng năng suất Creative và sản xuất sản phẩm
Nghiên cứu, thử nghiệm và triển khai AI vào quy trình sản xuất Creative: image, video, animation, voice, 3D asset,Playable Ads và các định dạng quảng cáo khác.
Xây dựng workflow tạo và biến thể Creative hàng loạt từ concept gốc, phục vụ việc test nhanh nhiều ý tưởng.
Tự động hóa các công đoạn lặp lại trong quá trình sản xuất Creative.
Phối hợp với Creative/Marketing để liên tục đo lường chất lượng đầu ra và cải thiện workflow dựa trên dữ liệu performance.
Ứng dụng AI vào quy trình sản xuất Game/App: Game Design, Art, Code, Level Design, QA/Test và prototype.
Xây dựng các AI Agent, internal tools và automation giúp giảm thao tác thủ công, tăng tốc độ sản xuất.
Nghiên cứu workflow nhiều AI Agent có khả năng phối hợp thực hiện các công việc phức tạp từ yêu cầu đầu vào đến kết quả hoàn chỉnh.
Kết nối AI với API, dữ liệu và các hệ thống nội bộ khi cần thiết.
5. Đo lường và tối ưu hiệu quả ứng dụng AI
Mọi giải pháp AI sau khi triển khai cần có chỉ số Before/After rõ ràng, tập trung vào:
Số lượng Creative/người/ngày.
Thời gian trung bình để hoàn thành một Creative.
Thời gian từ concept → prototype/test.
Thời gian sản xuất Game/App.
Số giờ công hoặc thao tác thủ công được giảm.
Chi phí sản xuất trước và sau khi ứng dụng AI.
Tỷ lệ công việc được tự động hóa.
Chất lượng và hiệu quả đầu ra sau khi ứng dụng AI.
Mục tiêu cuối cùng không chỉ là nghiên cứu AI mà phải đưa AI vào vận hành thực tế, tạo ra năng suất có thể đo lường và nhân rộng cho toàn công ty.