AI Engineer

Vinsmart Future tuyển AI Engineer từ 3+ năm kinh nghiệm, làm việc tại Gia Lâm, Hà Nội.

Mô tả công việc:

• Thiết kế, xây dựng và tối ưu hệ thống RAG đa nguồn (multi-source, hybrid search dense + sparse, re-ranking và các chiến lược retrieval nâng cao).
• Xây dựng embedding pipeline, làm việc với các vector database như Pinecone, Milvus, Weaviate, Qdrant, pgvector.
• Tham gia xây dựng knowledge system, knowledge graph và Graph-based RAG khi bài toán yêu cầu.
• Phát triển AI/LLM Applications: thiết kế và triển khai hệ thống AI Agent và multi-agent cho các use case như workflow automation, knowledge assistant và enterprise assistant.
• Ứng dụng các framework như LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI. Tích hợp công cụ và dữ liệu cho agent thông qua tool calling và MCP (Model Context Protocol).
• Tối ưu chi phí và độ trễ của hệ thống trong quá trình vận hành.
• Xây dựng API và microservices cho các dịch vụ AI. Phát triển, triển khai và vận hành LLM applications ở môi trường production.
• Ứng dụng các mô hình đa ngôn ngữ LLM và các mô hình Deep Learning khác để giải quyết các bài toán về speech, vision cho bài tiếng Việt.

Yêu cầu:

• Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Khoa học máy tính, CNTT, Toán tin hoặc lĩnh vực liên quan.
• Tối thiểu 3 năm kinh nghiệm làm việc AI/ML, trong đó ít nhất 1 năm làm việc LLM applications hoặc AI Agents.
• Đã triển khai hệ thống AI vào production thực tế.
• Hiểu sâu về LLM Applications, RAG System, Prompt Engineering và evaluation.
• Có kinh nghiệm thực tế xây dựng AI Agent với tool calling, memory, planning và orchestration.
• Có kinh nghiệm với vector database, embedding pipeline và các chiến lược retrieval.
• Nền tảng vững về Machine Learning và Deep Learning, thành thạo PyTorch (hoặc TensorFlow) và hệ sinh thái Hugging Face.
• Có kinh nghiệm thực tế với ít nhất hai trong ba mảng: NLP, Speech/Audio (Whisper, wav2vec...).
• Có kinh nghiệm fine-tune, đánh giá và triển khai mô hình (model serving, tối ưu inference).

Điểm cộng:

• Kinh nghiệm phát triển multi-agent systems.
• Hiểu và ứng dụng MCP (Model Context Protocol).
• Có kinh nghiệm làm việc với Databricks, GCP hoặc Azure AI.
• Kinh nghiệm Data Engineering: xây dựng data pipeline ETL/ELT, làm việc với Airflow, Spark, Kafka, data lake hoặc data warehouse.
• Kinh nghiệm xây dựng hệ thống AI đa phương thức (multimodal) hoặc xử lý tiếng Việt.
• Đã từng triển khai AI system ở quy mô enterprise.