Type
Full-time
Work mode
On-site
Level
Staff
Industry
Engineering / Mechanical
Salary
Thương lượng
Location
Thành phố Hà Nội, Hà Nội
Overview
- Phát triển chức năng AI cho sản phẩm
- Thiết kế và phát triển các chức năng sử dụng LLM/AI Model trong sản phẩm của công ty.
- Tích hợp các AI Model hoặc AI API vào hệ thống backend thông qua REST API/SDK.
- Xây dựng các pipeline kết hợp giữa Rule/Pattern-based Processing và AI-based Processing.
- Phát triển các chức năng AI phục vụ các bài toán như:
- Data Classification.
- PII/Sensitive Data Detection.
- Entity Recognition.
- Log/Data Analysis.
- Risk Analysis và hỗ trợ phát hiện hành vi bất thường.
- Tự động hóa phân tích và xử lý dữ liệu.
- Nghiên cứu và thử nghiệm các phương pháp ứng dụng LLM phù hợp với từng bài toán thực tế của sản phẩm.
- Thiết kế AI Pipeline
- Thiết kế luồng xử lý dữ liệu từ input → preprocessing → AI inference → validation → output.
- Xây dựng cơ chế kết hợp giữa kết quả AI và kết quả từ các hệ thống Rule/Pattern hiện có.
- Thiết kế prompt, system instruction, structured output/schema phù hợp với từng nghiệp vụ.
- Xây dựng cơ chế validation và fallback khi AI không thể đưa ra kết quả đủ độ tin cậy.
- Tối ưu AI pipeline dựa trên các yếu tố:
- Accuracy.
- Latency.
- Token/API Cost.
- Scalability.
- Reliability.
- Data Privacy & Security.
- Đánh giá và kiểm chứng chất lượng AI
- Xây dựng bộ dữ liệu và test case để đánh giá chất lượng đầu ra của AI.
- Xác định các tiêu chí đánh giá như:
- Precision.
- Recall.
- False Positive / False Negative.
- Response consistency.
- So sánh và đánh giá các AI Model/LLM khác nhau cho từng use case.
- Phân tích các trường hợp AI trả kết quả sai hoặc không ổn định và đề xuất phương án cải thiện.
- Xây dựng cơ chế hạn chế hallucination và kiểm soát output của AI.
- Phát triển phần mềm theo hướng AI-Native
- Sử dụng hiệu quả các công cụ như ChatGPT, Claude, Cursor, GitHub Copilot hoặc tương đương trong:
Requirements
- Thiết kế kiến trúc.
- Coding.
- Refactoring.
- Debugging.
- Code Review.
- Test Generation.
- Technical Documentation.
- Có khả năng review và hiểu đầy đủ source code do AI sinh ra, không phụ thuộc vào AI trong việc xác định correctness của hệ thống.
- Chủ động cải tiến quy trình phát triển bằng các công cụ AI mới.
- Self QA & Test Automation
- Thực hiện kiểm chứng source code trước khi chuyển sang QA.
- Xây dựng:
- Unit Test.
- Integration Test.
- API Test.
- AI Evaluation Test.
- Sử dụng AI hỗ trợ xây dựng test case và phát hiện edge case.
- Kiểm tra tính toàn vẹn và nhất quán của business logic.
- Phối hợp với QA để xây dựng quy trình kiểm thử phù hợp với các chức năng sử dụng AI.
- AI Engineering & Automation
- Xây dựng các prompt template và AI workflow có khả năng tái sử dụng trong team.
- Nghiên cứu áp dụng AI Agent / Agentic Workflow vào những nghiệp vụ phù hợp.
- Tham gia xây dựng các công cụ nội bộ như:
- AI-assisted Code Review.
- Automated Documentation.
- AI-based Testing.
- Development Workflow Automation.
- Theo dõi các công nghệ AI mới và đánh giá khả năng ứng dụng vào sản phẩm.
- Nền tảng phát triển phần mềm
- Tốt nghiệp hoặc có kiến thức tương đương chuyên ngành Computer Science, Software Engineering, Artificial Intelligence hoặc lĩnh vực liên quan.
- Có nền tảng tốt về:
- Data Structure & Algorithm.
- Database.
- Operating System.
- Computer Network.
- Software Architecture.
- Có khả năng lập trình tốt với ít nhất một trong các ngôn ngữ:
- Python
- Java
- Có kinh nghiệm làm việc với REST API, JSON và hệ thống backend.
Summary of facts from the official posting. View original ↗
Interested in this role?
You'll be taken to the employer's official application page.
Apply on official site ↗
Is this your business?
Claim this page, request edits or removal
→