TUYỂN DỤNG MACHINE LEARNING ENGINEER LÀM VIỆC TẠI ĐÀ NẴNG (FRESHER)

Với vai trò là Kỹ sư Machine Learning, bạn sẽ tham gia vào toàn bộ vòng đời phát triển của một mô hình AI, từ nghiên cứu, thử nghiệm cho đến việc đưa vào vận hành thực tế:

• Nghiên cứu & Huấn luyện Mô hình:

  • Tham gia xây dựng, huấn luyện và tối ưu hóa các mô hình Deep Learning cho lĩnh vực Computer Vision (phát hiện lỗi sản phẩm, đo kích thước, phân loại...) kết hợp với phần cứng/thiết bị từ bộ phận cơ khí.

  • Nghiên cứu và thiết kế các thuật toán cho Tối ưu hóa Tuyến đường Giao hàng (Delivery Route Optimization) và điều phối logistics thông minh cho dịch vụ vận chuyển hoa nội địa.

  • Nghiên cứu và cải tiến các thuật toán Machine Learning cho hệ thống gợi ý (recommendation systems) và xử lý dữ liệu chuỗi thời gian (time-series data) từ các cảm biến IoT.

• Triển khai Mô hình (MLOps):

  • Đóng gói mô hình và xây dựng các API dịch vụ hiệu suất cao bằng FastAPI và Docker.

  • Dần tiếp cận và hỗ trợ triển khai, quản lý vòng đời mô hình trên các nền tảng AWS và MLflow platforms.

• Quản lý Dữ liệu: Tham gia xây dựng quy trình thu thập, tiền xử lý (pre-processing) và điều phối gán nhãn dữ liệu (data annotation) để đảm bảo chất lượng cho quá trình huấn luyện.

• Hợp tác Liên phòng ban: Thảo luận và phối hợp chặt chẽ với các kỹ sư cơ khí, kỹ sư hệ thống (Web/Backend), và bộ phận vận hành (Logistics/Sales) để tích hợp thành công các mô hình AI/ML vào dây chuyền sản xuất, phần mềm quản lý và chuỗi cung ứng của tập đoàn.

• Học vấn: Tốt nghiệp Đại học/Thạc sĩ các ngành Khoa học Máy tính (Computer Science), Khoa học Dữ liệu (Data Science), Trí tuệ Nhân tạo (AI), Toán-Tin, hoặc các lĩnh vực kỹ thuật liên quan (Chấp nhận sinh viên mới ra trường/chuẩn bị tốt nghiệp có thể làm việc Full-time).

• Kiến thức & Công nghệ Chuyên môn:

  • Nền tảng vững chắc về Machine Learning/Deep Learning và Xử lý Ảnh (Image Processing) cơ bản.

  • Có kinh nghiệm từ khóa học, dự án cá nhân hoặc thực tập sử dụng ít nhất một trong các thư viện/framework CV sau: PyTorch, TensorFlow, OpenCV, YOLO, Ultralytics, RF-DETR.

  • Hiểu biết hoặc tư duy tốt về các thuật toán tối ưu hóa (Algorithms, Operations Research) hoặc Lý thuyết Đồ thị (Graph Theory) là một lợi thế lớn cho lĩnh vực Tối ưu hóa Tuyến đường.

  • Tư duy lập trình tốt với Python. Có kiến thức về Docker, FastAPI là một lợi thế lớn.

  • Hiểu biết hoặc mong muốn tìm hiểu về MLOps, AWS, và MLflow.

• Kỹ năng mềm:

  • Chủ động trong công việc, có khả năng tự học và đọc/hiểu các bài báo khoa học để áp dụng vào thực tế.

  • Có tinh thần trách nhiệm cao, sẵn sàng chia sẻ và hỗ trợ đồng nghiệp trong một đội ngũ nhỏ.

• Ngôn ngữ:

  • Tiếng Anh: Khả năng đọc hiểu tài liệu kỹ thuật bằng tiếng Anh. Kỹ năng giao tiếp tiếng Anh tốt là một điểm cộng lớn (vì bạn sẽ làm việc trong môi trường quốc tế).

  • Tiếng Nhật: Có chứng chỉ từ N3 trở lên là một lợi thế lớn.