Lead AI Engineer

• Dẫn dắt đội ngũ AI Engineer: định hướng kỹ thuật, phân công công việc, review code/giải pháp và mentor các thành viên

• Xây dựng chiến lược và roadmap AI của công ty, đề xuất ứng dụng AI phù hợp với mục tiêu sản phẩm và vận hành nội bộ

• Thiết kế kiến trúc và chịu trách nhiệm về chất lượng các giải pháp AI/LLM (chatbot, trợ lý ảo, phân tích ngôn ngữ, nhận diện hình ảnh, gợi ý thông minh…)

• Chủ trì việc tùy chỉnh, tinh chỉnh và tối ưu mô hình AI (foundation models, pre-trained models) cho các bài toán thực tế

• Thiết kế và chuẩn hóa pipeline AI end-to-end: dữ liệu → xử lý → suy luận (inference) → tích hợp hệ thống

• Đảm bảo các dịch vụ AI (API / microservice) đạt yêu cầu về khả năng mở rộng, độ ổn định và bảo mật trong môi trường production

• Thiết lập quy trình theo dõi, đánh giá và tối ưu hiệu năng hệ thống AI; xây dựng tiêu chuẩn kỹ thuật cho team

• Nghiên cứu, đánh giá và định hướng áp dụng các công nghệ AI mới (LLM, RAG, AI Agents, multimodal…)

• Làm việc trực tiếp với các bên liên quan (Product, Ban lãnh đạo) để chuyển đổi yêu cầu kinh doanh thành giải pháp AI; phối hợp chặt chẽ với Data Scientist, Data Engineer và Software Engineer

• Tốt nghiệp Đại học/Thạc sĩ ngành CNTT, Trí tuệ nhân tạo, Khoa học dữ liệu hoặc lĩnh vực liên quan

• Tối thiểu 5 năm kinh nghiệm ở vị trí AI Engineer, Applied AI Engineer hoặc vai trò tương đương, trong đó có ít nhất 1–2 năm kinh nghiệm dẫn dắt team hoặc giữ vai trò Tech Lead/Team Lead

• Thành thạo Python và các thư viện AI/Deep Learning (PyTorch, TensorFlow)

• Kinh nghiệm sâu với mô hình AI hiện đại: NLP, Computer Vision hoặc LLM-based systems; đã triển khai thành công các dự án AI ở quy mô production

• Hiểu rõ sự khác biệt giữa Machine Learning truyền thống và AI ứng dụng dựa trên mô hình nền tảng

• Kinh nghiệm vững về triển khai và vận hành AI trong hệ thống thực tế (inference, latency, scaling, monitoring)

• Kinh nghiệm thiết kế kiến trúc hệ thống và xây dựng API cho AI services (REST, gRPC, batch jobs)

• Thành thạo Docker, Git, CI/CD; hiểu biết về MLOps/AIOps

KỸ NĂNG ƯU TIÊN

• Kinh nghiệm chuyên sâu với LLM, Prompt Engineering, RAG, Vector Database

• Kinh nghiệm xây dựng AI Agents, workflow orchestration ở quy mô sản phẩm

• Kinh nghiệm triển khai AI trên cloud platforms (GCP/AWS)

• Kinh nghiệm trong lĩnh vực y tế/chăm sóc sức khỏe là một lợi thế

• Có portfolio hoặc dự án AI thực tế đã đưa vào vận hành (chatbot, assistant, recommendation, CV/NLP system)