Senior AI Engineer

Mục đích vị trí công việc
Là
hạt nhân kỹ thuật
trong
việc thiết kế, phát triển, vận hành và tối ưu hệ thống Agentic AI
–
từ POC đến Production
với các mục tiêu:

Thiết lập pipeline AI Agent: Data ingestion → model training → CI/CD → monitoring, đảm bảo hiệu quả vận hành (thời gian phản hồi, độ chính xác, availability).
Tối ưu liên tục thuật toán và kiến trúc: giảm thiểu sự can thiệp thủ công, nâng cao tính ổn định và khả năng mở rộng của giải pháp.

Hỗ trợ kỹ thuật và chuyển giao công nghệ cho nhóm vận hành, đảm bảo ứng dụng dụng hiệu quả vào quy trình kinh doanh thực tế.
Trách nhiệm chính
Thiết kế kiến trúc agent

Đánh giá use – case, đề xuất Poc, định nghĩa module (decomposition, memory, planning, execution, feedback loop).
Lựa chọn framework và công cụ (LangChain, ReAct, multi- agent orchestration) phù hợp.

Quản lý vòng đời giải pháp

Xây dựng, vận hành pipeline MLOps/LLMOps tự động: data ingestion → feature store → training → containerization → deployment → monitoring → re‑training.
Hướng dẫn team DevOps/Full‑stack tích hợp và vận hành model trong môi trường production, đảm bảo agent hoạt động ổn định.

Tối ưu hóa & mở rộng

Giám sát hiệu suất agent trong thực tế, phân tích logs và metrics để liên tục tối ưu hóa thuật toán và hệ thống.
Phối hợp với team Platform/Infra thiết kế và duy trì thư viện thành phần chung (templates, connectors, wrappers) nhằm đẩy nhanh việc phát triển, triển khai và tái sử dụng các agent mới.

Phát triển năng lực đội ngũ
Tham gia tổ chức buổi workshop, đào tạo nội bộ về kiến trúc agent, MLOps và multi- agent coordination.

Tư duy & kỹ năng phân tích.
Nền tảng và kinh nghiệm thực hành Machine Learning, Deep Learning.
Kỹ năng làm việc độc lập
Fine – tuning LLM (Nice to have)
Triển khai và vận hành model lên ít nhất 1 nền tảng cloud: AWS/GCP/Azure ML.
Kỹ năng giải quyết vấn đề
Sẵn sàng nghiên cứu, thử nghiệm giải pháp mới.
Khả năng học hỏi nhanh.
Kinh nghiệm làm việc theo quy trình Agile/scrum.
Hiểu khái niệm cơ bản ML: supervised/ unsupervised learning, regression, classification, clustering.
Kỹ năng xây prompt tối ưu, đánh giá chất lượng đầu ra.
Nắm nguyên lý LLM (Transformer, attention).
Tốt nghiệp Đại học trở lên. Chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Toán hoặc lĩnh vực có liên quan.
Ưu tiên có kinh nghiệm với LLMOps/MLOps, tham gia POC Agentic AI.
Thành thạo Python, ML Fundamentals.
Bằng việc gửi hồ sơ ứng tuyển đến PNJ, tôi xác nhận đã đọc, hiểu rõ và đồng ý với Thông báo Chính sách thu thập và xử lý dữ liệu cá nhân của PNJ.
Link Thông báo: bit.ly/nghidinh13

Máy tính xách tay, Bảo hiểm, Phụ cấp, Thưởng, Chăm sóc sức khỏe, Chế độ nghỉ phép

Cập nhật gần nhất lúc: 2025-12-05 13:10:02