Thực Tập Sinh Kỹ Thuật (AI-Agents Team)

Khi tham gia vào team, bạn sẽ chọn 1 trong 4 hướng chuyên môn chính (có thể linh hoạt trải nghiệm các hướng khác trong quá trình làm việc):

_Hướng Thực Tập Chi Tiết:

1. Backend & AI Platform:

• Lập trình MCP tools và orchestrator điều khiển pipeline hệ thống (đọc flow YAML, gọi tool, quản lý session status, chặn publish tài liệu chưa đạt chuẩn).
• Xây dựng nền tảng hạ tầng cho các AI Agent nghiệp vụ.
• Tech stack: Python, FastAPI, MCP, PostgreSQL, Pydantic.

1. Data & Retrieval:

• Xây dựng đường ống (pipeline) ingest dữ liệu từ Jira / Confluence / GitLab vào Milvus.
• Thực hiện chunking, embedding, đồng bộ tăng dần (sync), đo lường chất lượng truy hồi context và xử lý sự kiện qua Kafka.
• Tech stack: Milvus, Kafka, Redis, tree-sitter, networkx.

1. Frontend Portal:

• Phát triển giao diện quản trị & vận hành: theo dõi tiến độ từng phase pipeline, hiển thị lỗi validation trước khi confirm, cấu hình lịch ingest, quản lý chuỗi nghiệp vụ.
• Tech stack: React 18, TypeScript, Vite, Vitest.

1. QA & Automation:

• Viết property-based test và regression test cho các luồng hệ thống quan trọng.
• Dựng kịch bản kiểm thử Quality Gate, tham gia build Docker image và deploy lên Kubernetes local.
• Tech stack: pytest, Hypothesis, fast-check, Docker, Kubernetes.

Đầu Việc Thực Tế Bạn Sẽ Đảm Nhận:

• Backend: Lập trình Validator kiểm tra file Markdown do LLM tạo ra (đảm bảo đủ section, đúng format requirement ID, phát hiện ghi chú chưa rõ) trước khi publish.
• Data: Đánh giá & cải thiện chất lượng truy hồi context (RAG), đo lường chiến lược chunking/embedding trên bộ câu hỏi thực tế.
• Frontend: Dựng màn hình hiển thị danh sách lỗi validate theo mức độ nghiêm trọng, hỗ trợ nhảy trực tiếp tới vị trí tài liệu thiếu.
• QA: Xây dựng Property-based test cho luồng phê duyệt, đảm bảo logic hệ thống chặt chẽ.
• Chung: Thực hành quy trình Spec Driven Development (viết tài liệu requirements/design trước khi viết code).

Yêu Cầu Bắt Buộc:

• Sinh viên năm 3, năm 4 hoặc mới tốt nghiệp chuyên ngành CNTT / Khoa học Máy tính hoặc các ngành liên quan.
• Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình ở mức tự viết chương trình hoàn chỉnh (Python hoặc TypeScript là lợi thế lớn).
• Nắm vững Git cơ bản (branch, commit sạch, khả năng đọc và phản hồi code review).
• Có kiến thức cơ bản về SQL và nguyên lý hoạt động của Web API.
• Khả năng đọc hiểu tài liệu kỹ thuật bằng tiếng Anh.
• Cam kết thời gian làm việc: tối thiểu [Số buổi] buổi/tuần trong vòng [Số tháng] tháng.
• Tinh thần chủ động, biết đặt câu hỏi và trao đổi khi gặp khó khăn (blockers).

Điểm Cộng (Ưu tiên):

• Ưu tiên hàng đầu: Sử dụng thành thạo các công cụ AI trong công việc hàng ngày (Claude, Claude Code, Kiro, Codex...) — biết giao việc cho agent, viết prompt rõ ràng và luôn kiểm chứng kết quả.
• Đã từng gọi LLM API để tạo ra sản phẩm/dự án chạy được.
• Có kiến thức/khái niệm về Vector Database, Embedding hoặc RAG.
• Từng làm việc với Docker hoặc có tìm hiểu qua về Kubernetes.
• Đã từng viết test tự động (đặc biệt là Property-based testing).
• Có repository cá nhân trên GitHub/GitLab, đồ án hoặc đóng góp mã nguồn mở.
• Đã từng làm việc với Jira, Confluence hoặc GitLab CI.