Mô tả công việc
Là AI Engineer, bạn không chỉ làm research — bạn đưa mô hình lên production, tối ưu chi phí inference, đảm bảo model phục vụ được khối lượng lớn. DTH ưu tiên ứng viên có tư duy thực dụng và quan tâm tới chất lượng sản phẩm cuối.
- ✓Nghiên cứu & phát triển: Đọc paper, thử nghiệm và đưa ra giải pháp cho các bài toán NLP (NER, text classification, summarization) hoặc CV (OCR, object detection).
- ✓Fine-tune mô hình: Fine-tune LLM (Llama, Mistral, Qwen), VLM hoặc các model open-source khác cho tiếng Việt và các nghiệp vụ cụ thể.
- ✓Xây dựng RAG/Agent: Triển khai pipeline RAG (LangChain, LlamaIndex), agentic workflow cho sản phẩm D-AGENT.
- ✓MLOps: Container hóa model với Docker/Triton, deploy với KServe/BentoML, monitoring drift và performance.
- ✓Tối ưu inference: Quantization (INT8, INT4), distillation, sử dụng vLLM/TensorRT để giảm latency và chi phí GPU.
- ✓Hợp tác với Data Engineer: Yêu cầu dataset, đánh giá chất lượng dữ liệu, đóng góp pipeline labeling.
Yêu cầu ứng viên
Bắt buộc
- +2+ năm kinh nghiệm phát triển AI/ML ở môi trường thực tế.
- +Vững Python, PyTorch hoặc TensorFlow, các thư viện HuggingFace.
- +Hiểu về deep learning, transformer architecture, attention mechanism.
- +Đã từng đưa ít nhất 1 mô hình lên production và biết cách monitor sau khi deploy.
- +Đọc paper tiếng Anh tốt, biết áp dụng nghiên cứu mới.
Ưu tiên
- ★Đã làm với LLM, RAG, Agent (LangChain, LangGraph, LlamaIndex).
- ★Kinh nghiệm với OCR (PaddleOCR, Tesseract, custom model).
- ★Hiểu về vector database (Milvus, Qdrant, Pinecone, pgvector).
- ★Có publication tại NeurIPS/ACL/EMNLP/CVPR hoặc đóng góp model open-source.
- ★Kinh nghiệm với Triton Inference Server, vLLM, TensorRT-LLM.
Quyền lợi
Lương theo năng lực
Mức lương xác định theo capability — cạnh tranh top thị trường AI.
GPU mạnh
Tài nguyên A100/H100 cho training, không lo về compute.
Dữ liệu thực
Bộ dữ liệu thực từ các dự án Chính phủ và doanh nghiệp lớn.
Bảo hiểm cao cấp
BHYT + bảo hiểm sức khỏe cho nhân viên và người thân.
Conference & nghiên cứu
Tài trợ tham dự hội nghị AI quốc tế, ngân sách nghiên cứu hằng năm.
Lộ trình kỹ thuật
AI Engineer → Senior → Staff → AI Research Lead.
Quy trình ứng tuyển
-
1
Gửi CV qua nút ứng tuyển bên dưới hoặc email [email protected]. Phản hồi trong 3 ngày.
-
2
Phỏng vấn HR Trao đổi về kinh nghiệm, mong muốn và văn hóa.
-
3
Technical Interview Trao đổi về kiến trúc, một paper/dự án bạn tâm đắc, ML system design (60 phút).
-
4
Phỏng vấn AI Lead Đào sâu chuyên môn, thảo luận một bài toán cụ thể và offer.
Ứng tuyển
Gửi CV và thông tin để DTH liên hệ với bạn trong 3 ngày làm việc: