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 nền tảng về các mô hình học máy, học sâu
Kiến thức nền tảng về xác suất thống kê, đại số tuyến tính, giải tích
Kỹ năng sử dụng ngôn ngữ lập trình: Python
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.
Yêu cầu kỹ năng:
- Kỹ năng chuyên môn
Có kinh nghiệm làm việc với các thư viện python:Numpy,Matplotlib/Seaborn,Pandas,ScikitLearn, Jupyter notebook, v.v.
Quan tâm và có kỹ năng tới các nhiệm vụ trong NLP: conversational AI, information extraction, text summarization, text completion, sentiment analysis,... .
Kỹ năng đọc bài báo khoa học và lập trình lại các thuật toán, giải pháp đề xuất trong bài báo khoa học.
Kỹ năng triển khai với các nền tảng containerization (Docker, Kubernetes) là một điểm cộng.
Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu.
Kỹ năng phân tích và đánh giá thuật toán, mô hình học máy và học sâu.
Kỹ năng lập trình thành thạo Python, Java, SQL.
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 con người (Personal Skills)
Tư duy dựa trên dữ liệu và tập trung vào phát triển sản phẩm.
Kỹ năng trình bày (viết, nói) vấn đề, ý tưởng, giải pháp.
Có khả năng đọc tài liệu, các bài báo khoa học bằng tiếng Anh
Kỹ năng giải quyết vấn đề.
Năng động, sáng tạo, chủ động trong công việc, kỹ năng làm việc nhóm và chịu được áp lực cao
Kinh nghiệm:
Kinh nghiệm 1- 2 năm trong nghiên cứu, phát triển và triển khai thuật toán, mô hình học máy.
Kinh nghiệm thiết kế, phát triển, triển khai phần mềm trong thực tế.
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 tiếp cận với nhiều công nghệ mới.
Làm việc trong môi trường chuyên nghiệp, sáng tạo, cạnh tranh, phát triển, năng động có nhiều cơ hội thăng tiến.
Cơ hội học tập, nghiên cứu, làm việc trong nước và các nước trên thế giới.