Kỹ sư Phát triển Sản phẩm (AI-Powered Full-Cycle Engineer)

Bạn sẽ là người chịu trách nhiệm cho toàn bộ vòng đời phát triển của một hoặc nhiều dự án/sản phẩm tại LTA:

1. Giai đoạn Khởi tạo & Phân tích (Business Analyst & System Design):

○ Làm việc trực tiếp với các bên liên quan (ban lãnh đạo, khách hàng, đối tác) để thu thập, phân tích và làm rõ các yêu cầu nghiệp vụ.

○ Nghiên cứu thị trường, đối thủ và đề xuất các giải pháp công nghệ phù hợp với bài toán logistics.

○ Thiết kế kiến trúc hệ thống, cơ sở dữ liệu và luồng xử lý dữ liệu (data flow).

2. Giai đoạn Phát triển (AI-Augmented Fullstack Development):

○ Sử dụng thành thạo và sáng tạo các công cụ AI LLM (GitHub Copilot, Cursor,...) để tăng tốc độ viết code, debug, рефакторинг code và học công nghệ mới.

○ Trực tiếp lập trình Front-end, xây dựng giao diện người dùng (UI) trực quan, đáp ứng (responsive) và mang lại trải nghiệm xuất sắc (UX).

○ Phát triển Back-end, xây dựng các API mạnh mẽ, an toàn và có khả năng mở rộng.

○ Tích hợp các dịch vụ của bên thứ ba và các hệ thống nội bộ.

3. Giai đoạn Đảm bảo chất lượng & Triển khai (QA & DevOps):

○ Thiết kế và thực thi các kịch bản kiểm thử (Unit Test, Integration Test) để đảm bảo chất lượng sản phẩm.

○ Tự động hóa quy trình triển khai (CI/CD) để đưa sản phẩm đến tay người dùng một cách nhanh chóng và an toàn.

○ Vận hành và giám sát sản phẩm trên các nền tảng đám mây (AWS, Google Cloud, Azure).

4. Giai đoạn Tối ưu & Vận hành (Operations & Optimization):

○ Theo dõi hiệu năng hệ thống, phân tích dữ liệu người dùng để tìm ra các điểm cần cải thiện.

○ Bảo trì, sửa lỗi và liên tục tối ưu hóa sản phẩm để mang lại giá trị cao nhất.

Tư duy và Kỹ năng cốt lõi (Mindset & Core Competencies)

●      Tư duy Sản phẩm (Product-Oriented Mindset): Luôn suy nghĩ từ góc độ người dùng và mục tiêu kinh doanh. Bạn không chỉ xây dựng "tính năng" mà xây dựng "giá trị".

●      Tinh thần làm chủ (Ownership Mentality): Xem sản phẩm mình làm ra như là "con đẻ", chịu trách nhiệm từ đầu đến cuối và luôn chủ động tìm giải pháp cho mọi vấn đề.

●      Đam mê khám phá AI: Cực kỳ yêu thích, chủ động tìm tòi và áp dụng các công cụ AI mới nhất vào công việc hàng ngày để nâng cao hiệu suất.

●      Khả năng tự học và giải quyết vấn đề xuất sắc: Có khả năng tự nghiên cứu và nắm bắt các công nghệ, ngôn ngữ lập trình, framework mới một cách nhanh chóng.

Yêu cầu về Kỹ năng & Kinh nghiệm (Skills & Experience)

●      Kinh nghiệm Phát triển Fullstack:

○      Có ít nhất 3-5 năm kinh nghiệm làm việc ở vị trí Lập trình viên Fullstack hoặc các vai trò tương đương.

○      Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ Back-end (ví dụ: Node.js, Python, Go, Java, C#) và một framework Front-end hiện đại (ví dụ: React, Vue.js, Angular).

○      Có kinh nghiệm vững chắc về thiết kế và làm việc với các loại cơ sở dữ liệu (SQL như PostgreSQL/MySQL và NoSQL như MongoDB/Redis).

○      Hiểu biết sâu về RESTful APIs, GraphQL.

●      Yêu cầu về công cụ AI (AI Tool Proficiency) - BẮT BUỘC:

○      Có kinh nghiệm thực chiến, sử dụng hàng ngày các công cụ AI hỗ trợ lập trình như GitHub Copilot, Cursor, Tabnine, Amazon CodeWhisperer...

○      Có khả năng sử dụng các LLM như ChatGPT-4, Claude để phân tích vấn đề, tạo tài liệu, thiết kế giải pháp.

○      Sẵn sàng trình bày (demo) cách bạn đã và đang sử dụng các công cụ này để giải quyết một bài toán cụ thể trong quá trình phỏng vấn.

●      Kinh nghiệm về Vòng đời dự án:

○      Đã từng tham gia vào tất cả các giai đoạn của dự án: từ lấy yêu cầu, thiết kế, phát triển, kiểm thử đến triển khai.

○      Có kiến thức cơ bản về UI/UX, có khả năng tự tạo ra các giao diện sạch sẽ, dễ sử dụng.

○      Hiểu biết về các nguyên tắc DevOps và kinh nghiệm làm việc với CI/CD, Docker, Kubernetes là một lợi thế lớn.

●      Kỹ năng mềm:

○      Giao tiếp tốt để làm việc hiệu quả với cả đối tượng kỹ thuật và phi kỹ thuật.

○      Tư duy logic, cấu trúc và khả năng phân tích vấn đề phức tạp.

• Degree: Bachelor
• Age: 26 - 45
• Working time: Permanent