Machine Learning Engineer AI, Deep Learning, Python

Machine Learning Engineer AI, Deep Learning, Python · Quận Đống Đa, Hà Nội, Hà Nội.

• Tốt nghiệp Đại học trở lên các chuyên ngành: Công nghệ thông tin, Khoa học Dữ liệu, Hệ thống Thông tin, Toán ứng dụng, Thống kê, Kỹ thuật phần mềm hoặc các ngành liên quan.
• Ưu tiên ứng viên có Thạc sĩ hoặc các chứng chỉ quốc tế (AWS ML, GCP ML, Azure ML Engineer…).
• Tư duy hệ thống, tư duy tối ưu hiệu năng và độ ổn định.
• Khả năng debug và xử lý sự cố production tốt.
• Giao tiếp hiệu quả và phối hợp tốt với nhiều nhóm kỹ thuật khác nhau.
• Chủ động, có khả năng hướng dẫn và dẫn dắt kỹ thuật (đặc biệt với vị trí CVCC).
• Thích nghi tốt với môi trường Agile / fast-paced.
• Why You'll Love Working Here

• Được đào tạo trend công nghệ mới
• Team building, year-end party...
• The Job
• Triển khai mô hình Machine Learning/Deep Learning vào production
• Chuyển đổi các mô hình do Data Scientist phát triển thành sản phẩm hoàn chỉnh thông qua API/microservice sẵn sàng tích hợp với hệ thống nghiệp vụ.
• Xây dựng và vận hành hệ thống inference realtime hoặc batch, phù hợp với từng bài toán nghiệp vụ.
• Đảm bảo mô hình hoạt động ổn định trong môi trường production, đáp ứng yêu cầu về SLA, độ trễ và khả năng mở rộng.
• Quản lý vòng đời mô hình (MLOps)
• Thiết kế và vận hành các pipeline CI/CD cho ML, từ training, testing đến deploy và retrain.
• Tự động hoá toàn bộ vòng đời mô hình: huấn luyện - kiểm thử - triển khai - giám sát - tái huấn luyện.
• Quản lý model registry, versioning, rollback và kiểm soát thay đổi mô hình theo chuẩn MLOps.
• Giám sát và duy trì hiệu năng mô hình
• Theo dõi hiệu năng mô hình sau triển khai, phát hiện data drift, concept drift và các dấu hiệu suy giảm chất lượng.
• Thiết lập hệ thống monitoring và cảnh báo khi mô hình không còn đáp ứng yêu cầu chất lượng.
• Phối hợp với Data Scientist cải tiến mô hình dựa trên dữ liệu thực tế và phản hồi từ hệ thống.
• Tối ưu hiệu suất và hạ tầng AI
• Tối ưu tốc độ training và inference, đảm bảo hiệu năng trong môi trường production.
• Sử dụng hiệu quả CPU/GPU và tài nguyên hệ thống, góp phần tối ưu chi phí vận hành.
• Tham gia đánh giá và đề xuất phương án kiến trúc hạ tầng AI phù hợp với định hướng toàn hàng.
• Phối hợp kỹ thuật và nghiệp vụ
• Làm việc chặt chẽ với DE, DevOps, IT trong triển khai và vận hành giải pháp AI.
• Phối hợp với các đơn vị nghiệp vụ trong quá trình tích hợp mô hình AI vào hệ thống.
• Tham gia chuẩn hoá kiến trúc AI, nền tảng ML/MLOps trong toàn Ngân hàng.
• Your Skills and Experience
• Tối thiểu 2–4 năm kinh nghiệm triển khai và vận hành mô hình ML/DL trong môi trường production (đối với CVC)
• 4–6 năm kinh nghiệm trở lên đối với vị trí CVCC, ưu tiên từng tham gia các dự án AI quy mô doanh nghiệp hoặc ngân hàng.
• Có kinh nghiệm thực tế trong việc đóng gói, triển khai, giám sát và cải tiến mô hình ML sau khi đưa vào vận hành.
• Trình độ chuyên môn & kỹ năng kỹ thuật
• Lập trình & DevOps: Python, REST API, Linux, Git, CI/CD (Jenkins, GitLab CI hoặc tương đương).
• ML/DL: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM; hiểu rõ các thuật toán Machine Learning và Deep Learning.
• MLOps: Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow, Kubeflow, Watsonx hoặc các nền tảng tương đương.
• Monitoring: Prometheus, Grafana hoặc các công cụ giám sát tương đương.
• Big Data / Streaming: Spark, Kafka, Hadoop ecosystem.
• Cloud / Hybrid: AWS SageMaker, GCP Vertex AI hoặc các nền tảng AI tương đương.
• Bảo mật: Có hiểu biết cơ bản về security, access control, logging và audit trong môi trường production.
• Cơ hội làm việc với các bài toán AI thực tế, quy mô lớn trong ngân hàng, có tác động trực tiếp đến kinh doanh và vận hành.
• Tham gia xây dựng và vận hành nền tảng AI & MLOps chiến lược của Ngân hàng.
• Môi trường kỹ thuật chuyên sâu, có lộ trình phát triển rõ ràng theo hướng Senior/Lead MLE hoặc AI Platform Architect.
• Được đào tạo, cập nhật kiến thức và tiếp cận các công nghệ AI/ML hiện đại trong và ngoài nước.
• Hưởng đầy đủ các chế độ phúc lợi theo quy định của Ngân hàng.