-       Khảo sát nhu cầu nghiệp vụ, kỹ thuật và quản trị của các phòng ban; xác định các use case AI khả thi và có giá trị cao.

-       Phân tích, đánh giá khả thi (technical feasibility, data feasibility, business feasibility) và xây dựng business case cho các sáng kiến AI.

-       Thiết kế kiến trúc giải pháp AI: lựa chọn mô hình, lựa chọn nền tảng (Azure OpenAI, Microsoft Copilot, mô hình mở), thiết kế pipeline dữ liệu và tích hợp.

-       Đề xuất chiến lược ứng dụng AI và GenAI trong các lĩnh vực ưu tiên: hỗ trợ vận hành cảng, hỗ trợ dự án EPC, hỗ trợ quản lý tài liệu kỹ thuật, hỗ trợ HSE, hỗ trợ tự động hóa công việc văn phòng và tự động hóa quy trình.

-       Phát triển và triển khai các ứng dụng GenAI dựa trên Large Language Models (LLM): chatbot, trợ lý AI nội bộ, hệ thống hỏi đáp tài liệu (RAG – Retrieval-Augmented Generation), tóm tắt văn bản, phân loại nội dung, sinh báo cáo.

-       Xây dựng và tinh chỉnh prompt theo nguyên tắc prompt engineering nâng cao; thiết kế và triển khai các AI Agents, agentic workflows.

-       Triển khai các pipeline RAG hoàn chỉnh: thu thập dữ liệu, làm sạch, chunking, embedding, vector database, retrieval, ranking, generation và evaluation.

-       Phát triển và tinh chỉnh các mô hình machine learning truyền thống khi cần: phân loại, hồi quy, phân cụm, dự báo chuỗi thời gian, phát hiện bất thường.

-       Tích hợp các giải pháp AI với các hệ thống nghiệp vụ hiện có như SAP, Microsoft 365, SharePoint, hệ thống quản lý tài liệu, hệ thống dữ liệu kỹ thuật và các nền tảng dữ liệu nội bộ.

-       Triển khai và vận hành Microsoft Copilot for Microsoft 365, Claude AI hoặc các nền tảng AI doanh nghiệp tương đương theo định hướng của Công ty.

-       Xây dựng và vận hành các pipeline MLOps và LLM Ops: quản lý phiên bản mô hình, phiên bản dữ liệu, phiên bản prompt, deployment, monitoring, drift detection và retraining.

-       Thiết lập và vận hành môi trường phát triển, kiểm thử và vận hành cho các giải pháp AI; bảo đảm tính sẵn sàng, hiệu năng và tối ưu chi phí (FinOps cho AI, quản lý token usage).

-       Quản trị mô hình AI, vòng đời mô hình và đánh giá hiệu quả mô hình thông qua các bộ đánh giá định lượng và định tính.

-       Tham gia xây dựng khung quản trị AI của Công ty theo các chuẩn quốc tế như NIST AI Risk Management Framework, ISO/IEC 42001 (AI Management System) và các nguyên tắc Responsible AI của Microsoft, OECD và Petrovietnam.

-       Đánh giá và kiểm soát rủi ro AI: bias, fairness, transparency, accountability, privacy, security, hallucination, prompt injection, jailbreak, data leakage.

-       Phối hợp với bộ phận an toàn thông tin và GRC để bảo đảm các giải pháp AI tuân thủ ISO/IEC 27001:2022, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân và các quy định pháp luật liên quan.

Tham gia xây dựng và phổ biến hướng dẫn sử dụng AI có trách nhiệm cho cán bộ nhân viên (acceptable use policy, AI literacy program).

Chứng chỉ chuyên môn (ưu tiên)

-       Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (AI-900).

-       Microsoft Certified: Azure Security Engineer Associate (AZ-500) là lợi thế cho phần bảo mật AI.

-       Microsoft Applied Skills: Develop generative AI solutions with Azure OpenAI Service.

-       Microsoft Applied Skills: Build a natural language processing solution with Azure AI Language.

-       AWS Certified AI Practitioner, AWS Certified Machine Learning Engineer hoặc AWS Certified Machine Learning Specialty.

-       Google Cloud Professional Machine Learning Engineer, Google Cloud Generative AI Leader.

-       Chứng chỉ về Responsible AI hoặc AI Governance từ IBM, Microsoft, Stanford là lợi thế.

Kỹ năng:

-       Thành thạo Python ở mức nâng cao và các thư viện phổ biến: pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch hoặc TensorFlow, Hugging Face Transformers, LangChain, LlamaIndex.

-       Nắm vững các kỹ thuật machine learning và deep learning phổ biến: hồi quy, phân loại, phân cụm, time series, neural networks, transformer architecture.

-       Hiểu sâu về Large Language Models (LLM): kiến trúc transformer, attention mechanism, tokenization, embedding, fine-tuning, RLHF, DPO, quantization.

-       Thành thạo thiết kế và triển khai RAG: chunking strategies, embedding models, vector databases (Azure AI Search, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, ChromaDB), hybrid search, re-ranking.

-       Có kinh nghiệm với AI Agents framework: LangChain Agents, LangGraph, Microsoft AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel.

-       Có kiến thức về MLOps và LLM Ops: MLflow, Weights & Biases, Azure ML, Databricks; CI/CD cho mô hình AI; model monitoring và observability.

-       Có kiến thức về SQL và làm việc với dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc.

Có kiến thức về điện toán đám mây (Azure, AWS hoặc GCP) và kiến thức về containerization (Docker, Kubernetes) là một lợi thế.