AI Engineer

1. Phát triển và tối ưu hóa AI/ AI Development & Optimization

• Phát triển và Tối ưu hóa Mô hình: Xây dựng, tinh chỉnh và tối ưu hóa các mô hình Machine Learning/Deep Learning models để đạt hiệu suất cao về độ chính xác và độ trễ, đồng thời đảm bảo tính ổn định của hệ thống và hiệu quả chi phí/ Model Development and Optimization: Build, fine-tune, and optimize Machine Learning/Deep Learning models to achieve high performance in accuracy and latency while ensuring system stability and cost efficiency.
• Triển khai Cross-Platform: Triển khai các mô hình trên các hệ điều hành và môi trường khác nhau, bao gồm cả các thiết bị biên; chuyển đổi các mô hình sang định dạng tương thích với phần cứng AI chuyên dụng/ Cross-Platform Deployment: Deploy models across different operating systems and environments, including edge devices; convert models into formats compatible with specialized AI hardware.
• Phát triển GenAI Application: Thiết kế và phát triển các giải pháp GenAI cho xử lý ngôn ngữ, tạo nội dung và tự động hóa quy trình làm việc; tích hợp các kỹ thuật truy xuất thông tin nâng cao để tăng cường độ chính xác và tính nhất quán của hệ thống/ GenAI Application Development: Design and develop generative AI solutions for language processing, content generation, and workflow automation; integrate advanced information-retrieval techniques to enhance system accuracy and consistency.
• Giám sát AI và cải tiến liên tục: Thiết lập các cơ chế để giám sát, chẩn đoán và liên tục cải thiện hiệu suất của các ứng dụng ML/DL và GenAI trong môi trường doanh nghiệp/ AI Monitoring and Continuous Improvement: Establish mechanisms to monitor, diagnose, and continuously improve the performance of ML/DL and GenAI applications within enterprise environments.

2. Triển khai AI và điều phối dự án/AI Implementation & Project Coordination

• Phối hợp với các đơn vị kinh doanh để thu thập yêu cầu và chuyển đổi chúng thành các thông số kỹ thuật AI/ Collaborate with business units to gather requirements and translate them into technical AI specifications.
• Đánh giá các giải pháp AI từ các đối tác/nhà cung cấp bên ngoài; đánh giá tính khả thi về mặt kỹ thuật, bảo mật và khả năng mở rộng của chúng đối với hệ sinh thái ngân hàng/ Evaluate AI solutions from external partners/vendors; assess their technical feasibility, security, and scalability for the banking ecosystem.
• Dẫn dắt việc tích hợp các AI models (nội bộ hoặc bên thứ ba) vào phần mềm và cơ sở hạ tầng ngân hàng hiện có để đảm bảo hoạt động liền mạch/ Lead the integration of AI models (internal or third-party) into existing banking software and infrastructure to ensure seamless operation.

Điều phối & Báo cáo: Đóng vai trò là cầu nối giữa nhóm kỹ thuật và các bên liên quan trong kinh doanh; quản lý tiến độ dự án, báo cáo tiến độ và điều phối nguồn lực để triển khai AI thành công trong tổ chức/ Coordination & Reporting: Act as a bridge between the technical team and business stakeholders; manage project timelines, report progress, and coordinate resources for successful delivery AI in organization

1. Học vấn & Kinh nghiệm/ Education & Experience

• Tốt nghiệp từ bậc Đại học trở lên chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo hoặc các ngành liên quan (ưu tiên ứng viên tốt nghiệp hạng Giỏi/Xuất sắc)/ Full-time Bachelor’s degree in Information Technology, Computer Science, Artificial Intelligence, or a related field; graduated with a Good classification or higher.
• Có ít nhất 02 năm kinh nghiệm làm Kỹ sư AI, Nhà khoa học dữ liệu hoặc Kỹ sư giải pháp/ At least 2 years of experience as an AI Engineer, Data Scientist, or Solution Engineer.

2. Kỹ năng chuyên môn/Technical Skills (Hard Skills):

• Thành thạo Python và quen thuộc với các frameworks ML/AI (PyTorch, TensorFlow, v.v.)/ Proficient in Python and familiar with ML/AI frameworks (PyTorch, TensorFlow, etc.).
• Kinh nghiệm thực tế với các hệ sinh thái LLM (OpenAI, LangChain, LangGraph, Cơ sở dữ liệu Vector)/ Hands-on experience with LLM ecosystems (OpenAI, LangChain, LangGraph, Vector Databases).
• Có kinh nghiệm triển khai và tối ưu hóa mô hình (TensorRT, lượng tử hóa, triển khai trên thiết bị biên) là một lợi thế lớn/Experience in model deployment and optimization (TensorRT, quantization, edge deployment) is a strong plus.
• Có kiến thức về Cloud services (AWS/Azure) và tích hợp API/Knowledge of Cloud services (AWS/Azure) and API integration.

3. Kỹ năng khác/Implementation & Soft Skills

• Tư duy phân tích: Khả năng phân tích các vấn đề kinh doanh và đề xuất các giải pháp AI thực tiễn /Analytical Thinking: Ability to analyze business problems and propose practical AI solutions.