AI Engineer (Computer Vision/NPL/LLM) - Khối Công nghệ thông tin (HOLT.13)

Phát triển, ứng dụng, tối ưu, tích hợp mô hình AI cho các bài toán ứng dụng trong hoạt động Kinh doanh/Ngân hàng về các lĩnh vực Computer Vision, NLP...

Tham gia vào các công đoạn triển khai dịch vụ: Kiến trúc hệ thống, thiết kế mô hình hoạt động, luồng hoạt động, chức năng, tối ưu performance

Coding, test metrics, service và unittest theo mô hình DevOps, MLOps

Nghiên cứu, tìm hiểu các bài báo khoa học mới nhất về AI, ML, DL

Với nhóm ứng viên là sinh viên tài năng và fresher: tham gia các chương trình đào tạo và dự án dành cho Trainee để phát triển lên các vị trí chính thức.

Tốt nghiệp Đại học các chuyên ngành: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Điện tử viễn thông, Công nghệ phần mềm, Hệ thống thông tin....

Có kiến thức và kỹ năng về MỘT TRONG NHỮNG nội dung sau:

+ Ngôn ngữ lập trình Python, C/C++

+ Service/MicroService với một trong các framework FastAPI/Flask/Django

+ Tensorflow/Pytorch/DGL/PyG/Onnx

+ API (Restful/gRPC), Lập trình an toàn, đảm bảo & tối ưu hiệu năng

+ Git và Git Flow, Docker/ Kubernete, Kubeflow/MLFlow, TritonServer/ Tensorflow Serving

+ Các dạng bài toán Supervised learning, Reinforcement learning

+ Xử lý Ảnh (Computer Vision)/Video/Âm thanh/Ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

+ CNN/RNN/Transformer/Attention, SVM/KNN/Clustering, GNN vv...

+ Kỹ thuật Knowledge Distiller/ Model Prune,  Model Quantization

Nice to have:

Python, C/C++

MicroService

FastAPI/Flask/Django

Tensorflow

Pytorch

DGL

PyG

Onnx

Restful

gRPC

Git

Git Flow

Docker

Kubernete

Kubeflow

MLFlow

TritonServer

Tensorflow Serving

Supervised learning

Reinforcement learning

Computer Vision

Video

Âm thanh

NLP

CNN

RNN

Transformer

Attention

SVM

KNN

Clustering

GNN

Knowledge Distiller

Model Prune

Model Quantization