Chuyên gia - AI

Thiết kế, phát triển và triển khai các giải pháp AI/ML phục vụ bài toán nghiệp vụ; đảm bảo mô hình vận hành ổn định trên production, có đo lường hiệu quả, tối ưu chất lượng và chi phí.

Thực hiện xây dựng, phát triển và bảo trì các dự án phần mềm

• Tiếp nhận use case/bài toán AI từ quản lý/đơn vị nghiệp vụ; làm rõ mục tiêu, phạm vi, dữ liệu đầu vào/đầu ra và tiêu chí nghiệm thu (KPI/metric).
• Phân tích tính khả thi, đề xuất phương án kỹ thuật (ML/Deep Learning/LLM/RAG…); thiết kế kiến trúc giải pháp, pipeline dữ liệu–mô hình.
• Xây dựng/huấn luyện/tinh chỉnh mô hình; đánh giá chất lượng theo metric đã thống nhất; tối ưu hiệu năng (latency/cost/throughput) phù hợp môi trường vận hành.
• Phát triển các thành phần phục vụ AI: API inference, batch job, feature processing, indexing/retrieval (nếu dùng search/RAG), logging/trace.
• Bảo trì & cải tiến: theo dõi chất lượng mô hình, xử lý bug, cập nhật phiên bản mô hình/dữ liệu; quản lý versioning, đảm bảo tái lập (reproducibility).
• Viết tài liệu kỹ thuật: mô tả mô hình, dữ liệu, giả định/giới hạn, hướng dẫn vận hành và bàn giao.

​​​​​​​Hỗ trợ triển khai các hệ thống phần mềm

• Tham gia triển khai theo kế hoạch: đóng gói model/service, cấu hình môi trường, thiết lập endpoint, kiểm tra tích hợp với hệ thống liên quan.
• Phối hợp DevOps/Platform thiết lập quy trình CI/CD cho AI (model artifact, versioning, rollback), đảm bảo triển khai an toàn.
• Thiết lập và theo dõi vận hành: monitoring chất lượng mô hình (model metrics), dữ liệu (data drift), hệ thống (latency/error rate), cảnh báo & quy trình xử lý.
• Hỗ trợ xử lý sự cố trong quá trình vận hành: phân tích nguyên nhân, đề xuất phương án khắc phục, theo dõi đến khi ổn định.
• Đề xuất cải tiến vận hành: tối ưu chi phí chạy mô hình, tối ưu inference/retrieval, kế hoạch retrain định kỳ/theo điều kiện.

Hỗ trợ đào tạo

• Hỗ trợ hướng dẫn UAT/kiểm thử: giải thích luồng xử lý AI, cách đo chất lượng, cách ghi nhận lỗi/hành vi mô hình (ví dụ: sai lệch, hallucination…).
• Đào tạo/chuyển giao cho các đơn vị sử dụng: cách sử dụng tính năng AI, cách đọc kết quả, các lưu ý về giới hạn/rủi ro và cách phản hồi cải tiến.
• Chuẩn hoá tài liệu và quy trình: user guide/FAQ, hướng dẫn vận hành, checklist triển khai, quy trình báo lỗi và yêu cầu cải tiến.
• Mentoring nội bộ (nếu được phân công): chia sẻ best practices về dữ liệu, đánh giá mô hình, an toàn và bảo mật.

• Đại học chuyên ngành CNTT hoặc lĩnh vực liên quan.

• Hơn 5 năm kinh nghiệm quản lý và triển khai các hệ thống AI.

• Kinh nghiệm làm việc tại các nhà máy sản xuất (manufacturing plants).

• Các yêu cầu khác

       1)   Am hiểu về (AI/ML Tech stack) – phục vụ Chatbot & Search/Dedup
•    AI/ML Language: Python
→ Xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình, xây dựng pipeline AI và service inference.
•    NLP / GenAI (Chatbot): LLM, Prompting, RAG; LangChain/LlamaIndex (hoặc tương đương)
→ Xây chatbot hỏi–đáp theo tài liệu nội bộ, giảm hallucination, có kiểm soát nội dung trả lời.
•    Embeddings & Similarity (Text/Image): sentence-transformers / embeddings; cosine similarity, ANN
→ So khớp “giống nhau” cho text/ảnh (near-duplicate, semantic search), xây logic ngưỡng (threshold) & ranking.
•    Computer Vision (Duplicate Image): OpenCV cơ bản; perceptual hashing (pHash/aHash/dHash) và/hoặc embedding image (CLIP/ViT)
→ Phát hiện ảnh trùng/ảnh gần giống theo pixel-level và theo ngữ nghĩa.
•    Vector Search / Indexing: Elasticsearch (vector nếu dùng) hoặc Vector DB (FAISS/Milvus/Qdrant…)
→ Lưu vector, truy vấn top-k nhanh, tối ưu tốc độ và độ chính xác tìm kiếm.
•    Serving & Integration: FastAPI (hoặc tương đương), REST API
→ Đóng gói model thành dịch vụ để tích hợp vào hệ thống, quản lý input/output, logging.
•    Data & Storage: PostgreSQL, S3/MinIO (hoặc lưu trữ file tương đương)
→ Lưu metadata, kết quả match, lịch sử truy vấn; quản lý dataset/ảnh.
•    MLOps (mức cơ bản): Docker, CI/CD, model/versioning (MLflow là lợi thế)
→ Quản lý phiên bản mô hình, triển khai/rollback, tái lập kết quả.
2)    Am hiểu về (Tech stack hệ thống hiện hữu – lợi thế tích hợp)
•    Backend/Integration: Java (Spring Boot), PHP (Laravel), Odoo, REST API
→ Tích hợp AI service vào hệ thống nghiệp vụ, đồng bộ dữ liệu, đưa vào vận hành thực tế.