AI Engineer (Chuyên viên Ứng dụng AI)

• Nghiên cứu, phát triển và triển khai các mô hình AI/ML phục vụ tối ưu hóa quy trình sản xuất (Manufacturing Optimization).

• Xây dựng các mô hình Predictive Maintenance nhằm dự báo hỏng hóc thiết bị, giảm downtime và tối ưu chi phí bảo trì.

• Phát triển các mô hình dự báo (Forecasting), phân loại (Classification), phát hiện bất thường (Anomaly Detection) và tối ưu vận hành cho hệ thống sản xuất, xe điện và trạm sạc.

• Thiết kế và triển khai các pipeline Machine Learning từ thu thập dữ liệu, tiền xử lý, huấn luyện, đánh giá đến triển khai sản phẩm (MLOps).

• Phối hợp với Data Engineer xây dựng và quản trị hạ tầng dữ liệu phục vụ phát triển, kiểm thử và vận hành mô hình AI.

• Xây dựng hệ thống Feature Store, Model Registry, Data Validation và Monitoring nhằm đảm bảo chất lượng mô hình trong môi trường Production.

• Phát triển API hoặc tích hợp mô hình AI vào các hệ thống Backend, MES, ERP hoặc các nền tảng vận hành sản xuất.

• Tối ưu hiệu năng mô hình về độ chính xác, tốc độ suy luận (Inference), khả năng mở rộng và chi phí vận hành.

• Nghiên cứu, đánh giá và ứng dụng các công nghệ AI mới như LLM, Computer Vision, Time Series Forecasting, Reinforcement Learning hoặc Agentic AI khi phù hợp với bài toán sản xuất.

• Phối hợp cùng các nhóm Product, Manufacturing, IoT, Data Platform và Software Engineering để triển khai các giải pháp AI vào thực tế

• Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học Máy tính, Trí tuệ nhân tạo, Khoa học Dữ liệu hoặc các ngành liên quan.

• Có từ 03 năm kinh nghiệm phát triển các giải pháp Machine Learning hoặc AI.

• Thành thạo Python và các thư viện AI như TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost hoặc LightGBM.

• Có kinh nghiệm xây dựng mô hình:

  • Time Series Forecasting

  • Predictive Maintenance

  • Classification

  • Regression

  • Anomaly Detection

  • Optimization Algorithms

• Có kinh nghiệm xử lý dữ liệu lớn bằng SQL, Pandas, Spark hoặc tương đương.

• Hiểu biết về quy trình MLOps: Docker, Kubernetes, MLflow, Kubeflow, Airflow, CI/CD hoặc các nền tảng tương tự.

• Có kinh nghiệm triển khai mô hình AI lên môi trường Production thông qua REST API hoặc Microservices.

• Có khả năng phân tích dữ liệu, đánh giá mô hình bằng các chỉ số Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC hoặc RMSE/MAE tùy bài toán.

• Có kỹ năng làm việc nhóm, tư duy phân tích và khả năng giải quyết vấn đề tốt.

Điểm cộng

• Có kinh nghiệm với dữ liệu IoT, cảm biến công nghiệp, hệ thống MES, SCADA hoặc Manufacturing Execution System.

• Có kinh nghiệm về Computer Vision phục vụ kiểm tra chất lượng sản phẩm.

• Có kinh nghiệm xây dựng hệ thống dự báo cho xe điện, pin, trạm sạc hoặc lĩnh vực năng lượng.

• Có kinh nghiệm với nền tảng Cloud (AWS, Azure hoặc GCP).

• Đã từng xây dựng hệ thống MLOps quy mô lớn.

• Có kinh nghiệm ứng dụng Generative AI, LLM, RAG hoặc AI Agent vào các bài toán doanh nghiệp.

• Chủ động sử dụng các AI Coding Assistant và AI Productivity Tools (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT, Gemini...) để nâng cao năng suất phát triển phần mềm.