AI Engineer (LLM/RAG/Knowledge Graphs)

Mô tả công việc: Tham gia nghiên cứu và phát triển các mô hình AI tiên tiến như LLM, VLM và Computer Vision.Tập trung vào kiến trúc MPC nhằm xây dựng các AI agent có khả năng xử lý đồng thời nhiều tác vụ một cách hiệu quả.Hỗ trợ thiết kế, triển khai và tối ưu hóa các kiến trúc mô hình AI, đặc biệt là các mô hình dựa trên Transformer, PyTorch và Keras.Học hỏi và áp dụng các kỹ thuật mới trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học sâu (Deep Learning) và hệ thống truy xuất thông tin (IR/RAG).Tham gia nghiên cứu, xây dựng và ứng dụng Knowledge Graphs để nâng cao khả năng suy luận, ngữ cảnh hóa và tính chính xác của hệ thống AI.Phối hợp với các thành viên trong nhóm để thử nghiệm, đánh giá hiệu suất của mô hình và cải tiến pipeline nghiên cứu – phát triển.Yêu cầu:Tốt nghiệp đại học chuyên ngành Khoa học máy tính, Kỹ thuật phần mềm, Toán – Tin hoặc các ngành liên quan.Có từ 2–3 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Machine Learning, Deep Learning hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).Thành thạo các thuật toán học có giám sát (supervised learning) như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định, SVM và mạng nơ-ron sâu (DNN).Có kinh nghiệm với các phương pháp học không giám sát (unsupervised learning) như phân cụm (k-means, DBSCAN) và giảm chiều (PCA, t-SNE).Hiểu rõ cách áp dụng các mô hình seq2seq và Transformer trong các bài toán NLP (phân loại văn bản, sinh văn bản, trích xuất thông tin).Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình như Python, quen thuộc với các thư viện như PyTorch hoặc TensorFlow.Có kinh nghiệm làm việc với hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) và xử lý Knowledge Graphs.Tư duy logic, ham học hỏi, sẵn sàng tiếp thu kiến thức mới.Kỹ năng làm việc nhóm và giao tiếp tốt.