Yêu cầu kiến thức:
Tốt nghiệphoặc sinh viên năm cuốingành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo, Phân tích dữ liệu, Điện tử viễn thông, Điều khiển tự động và các ngành tương đương, có thành tích xuất sắc trong học tập hoặc công việc (CPA tương đương từ 3.0/4.0 trở lên; hoặc có thành tích xuất sắc khi tham gia các dự án lớn trong lĩnh vực liên quan).
Kiến thức về phát triển phần mềm: quản lý phiên bản, cơ sở dữ liệu, API, các nguyên lý lập trình, thiết kế và phát triển phần mềm.
Kỹ năng sử dụng ngôn ngữ lập trình: Python
Kiến thức nền tảng về xác suất thống kê, đại số tuyến tính, giải tích
Kiến thức nền tảng về các mô hình học máy, học sâu
Yêu cầu kỹ năng:
- Kỹ năng chuyên môn
Kỹ năng triển khai với các nền tảng containerization (Docker, Kubernetes) là một điểm cộng.
Kỹ năng đọc bài báo khoa học và lập trình lại các thuật toán, giải pháp đề xuất trong bài báo khoa học.
Có kinh nghiệm về một số công cụ sau: LangChain, vector embeddings, NLTK, GPT- 3, GPT- 4, ChatGPT, Claude, Mistral, LLaMA, spaCy, word2vec, FastText, BERT, VectorDB, BERT, LLM/Prompt
Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu.
Kỹ năng lập trình thành thạo Python, Java, SQL.
Quan tâm và có kỹ năng tới các nhiệm vụ trong NLP: conversational AI, information extraction, text summarization, text completion, sentiment analysis,... .
Kỹ năng phân tích và đánh giá thuật toán, mô hình học máy và học sâu.
Có kinh nghiệm làm việc với các thư viện python:Numpy,Matplotlib/Seaborn,Pandas,ScikitLearn, Jupyter notebook, v.v.
- Kỹ năng con người (Personal Skills)
Kỹ năng trình bày (viết, nói) vấn đề, ý tưởng, giải pháp.
Năng động, sáng tạo, chủ động trong công việc, kỹ năng làm việc nhóm và chịu được áp lực cao
Có khả năng đọc tài liệu, các bài báo khoa học bằng tiếng Anh
Tư duy dựa trên dữ liệu và tập trung vào phát triển sản phẩm.
Kỹ năng giải quyết vấn đề.
Kinh nghiệm:
Kinh nghiệm thiết kế, phát triển, triển khai phần mềm trong thực tế.
Kinh nghiệm 1- 2 năm trong nghiên cứu, phát triển và triển khai thuật toán, mô hình học máy.
Có kinh nghiệm trong xây dựng kiến trúc, phát triển, triển khai các giải pháp phân tích dữ liệu là một điểm cộng.
Cơ hội:
Cơ hội học tập, nghiên cứu, làm việc trong nước và các nước trên thế giới.
Làm việc trong môi trường chuyên nghiệp, sáng tạo, cạnh tranh, phát triển, năng động có nhiều cơ hội thăng tiến.
Cơ hội tiếp cận với nhiều công nghệ mới.