• Thiết kế, phát triển và triển khai các mô hình Generative AI (như GPT-based models, Stable Diffusion, hoặc các framework tương tự) để xây dựng trợ lý ảo (virtual assistants) hỗ trợ các quy trình nghiệp vụ ngân hàng, bao gồm chatbots, hệ thống tư vấn tự động, phân tích dữ liệu, phát hiện gian lận (fraud detection), đánh giá rủi ro tín dụng, và khuyến nghị tài chính cá nhân hóa. 
• Hợp tác với các đội ngũ nghiệp vụ để thu thập yêu cầu, phân tích dữ liệu, và tùy chỉnh các mô hình AI phù hợp với nhu cầu cụ thể của từng khối (ví dụ: hỗ trợ khách hàng cá nhân, doanh nghiệp, hoặc quản lý nội bộ), đồng thời đảm bảo tính ROI (Return on Investment) của các giải pháp AI. 
• Tích hợp các giải pháp AI vào hệ thống ngân hàng hiện có, đảm bảo tính tương thích, hiệu suất cao và khả năng mở rộng, bao gồm sử dụng các công cụ tự động hóa workflow như n8n để kết nối và tự động hóa các quy trình. 
• Thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học máy (Machine Learning), và học sâu (Deep Learning) để cải thiện độ chính xác và khả năng tương tác của trợ lý ảo, tận dụng các nền tảng như Dify để phát triển ứng dụng AI dựa trên LLM, và áp dụng kỹ thuật prompt engineering để tối ưu hóa tương tác với mô hình AI. 
• Xây dựng và quản lý cơ sở tri thức (knowledge base) cho Retrieval-Augmented Generation (RAG), bao gồm thu thập dữ liệu, embedding vector, và tích hợp với các vector databases để nâng cao độ chính xác của mô hình AI. 
• Triển khai và quản lý AI Gateway để làm middleware kết nối, bảo mật và giám sát các dịch vụ AI, đảm bảo routing yêu cầu, kiểm soát truy cập, và theo dõi usage của các mô hình LLM. 
• Đánh giá, tối ưu hóa mô hình AI để giảm thiểu rủi ro, đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu (GDPR, PDPA, hoặc các luật Việt Nam liên quan), và xử lý các vấn đề đạo đức AI. 
• Theo dõi xu hướng công nghệ AI mới nhất, nghiên cứu và thử nghiệm các công cụ như LangChain, Hugging Face, TensorFlow, PyTorch, n8n, Dify, vector DB (như Pinecone, FAISS), và AI Gateways (như Cloudflare AI Gateway hoặc Kong AI Gateway) để áp dụng vào dự án, đồng thời đánh giá vendor và platform AI phù hợp cho ngân hàng. 
• Hỗ trợ đào tạo và chuyển giao kiến thức cho các thành viên đội ngũ khác, bao gồm hợp tác cross-functional với các bộ phận tài chính và tuân thủ. 

Bằng cấp: 

• Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành Khoa học Máy tính, Trí tuệ Nhân tạo, Kỹ thuật Phần mềm, hoặc lĩnh vực liên quan.  
• Ưu tiên có chứng chỉ liên quan đến AI/ML (ví dụ: Google Cloud AI, AWS Machine Learning) hoặc chứng chỉ về tài chính/AI (như CFA với trọng tâm AI hoặc Certified AI in Finance). 

Kinh nghiệm:  

• Ít nhất 2-3 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực AI/ML, với ít nhất 1 năm làm việc với Generative AI.  
• Kinh nghiệm xây dựng trợ lý ảo hoặc chatbot là lợi thế lớn. Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm trong ngành tài chính/ngân hàng hoặc lĩnh vực liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, bao gồm phát triển AI cho financial modeling, risk assessment, hoặc predictive analytics.  
• Kinh nghiệm với n8n (công cụ tự động hóa workflow low-code để kết nối app và tự động hóa quy trình) và Dify (nền tảng phát triển ứng dụng AI dựa trên LLM với RAG và workflow automation) sẽ là lợi thế, đặc biệt trong việc xây dựng và triển khai trợ lý ảo tích hợp.  
• Kinh nghiệm xây dựng cơ sở tri thức cho RAG (Retrieval-Augmented Generation) và triển khai AI Gateway (middleware quản lý AI services) là yêu cầu quan trọng. 

Kỹ năng kỹ thuật: 

• Thành thạo lập trình Python, và các thư viện AI như TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face Transformers. Kiến thức về các ngôn ngữ khác như R hoặc Java là lợi thế cho phân tích tài chính. 
• Kiến thức vững chắc về NLP, Generative Models (GANs, VAEs, Diffusion Models), và các công cụ xử lý dữ liệu lớn (Big Data tools như Spark hoặc Hadoop là lợi thế). 
• Kinh nghiệm với cloud platforms như AWS, Google Cloud, hoặc Azure để triển khai mô hình AI. 
• Hiểu biết về DevOps cho AI (MLOps), bao gồm CI/CD, Docker, Kubernetes. 
• Kinh nghiệm sử dụng n8n để thiết kế và triển khai workflow tự động hóa, tích hợp các dịch vụ bên thứ ba, và hỗ trợ AI agents.
• Kinh nghiệm với Dify để xây dựng ứng dụng AI native, quản lý LLM, RAG pipelines, và agentic workflows. 
• Kinh nghiệm xây dựng RAG: Xử lý dữ liệu, embedding (sử dụng Sentence Transformers hoặc OpenAI embeddings), lưu trữ và truy vấn vector databases như Pinecone, FAISS, ChromaDB, hoặc Weaviate để tích hợp tri thức bên ngoài vào LLM. 
• Kinh nghiệm với AI Gateway: Thiết lập và quản lý middleware như Cloudflare AI Gateway, Kong AI Gateway, hoặc Azure AI Gateway để routing, bảo mật (rate limiting, authentication), monitoring, và logging các yêu cầu AI. 
• Kỹ năng prompt engineering để tối ưu hóa tương tác với LLM trong các ứng dụng tài chính. 
• Kiến thức về AI ethics, bias detection, và governance, đặc biệt trong ngữ cảnh ngân hàng để đảm bảo tính công bằng và tuân thủ. 

Kỹ năng mềm: Khả năng làm việc nhóm tốt, giao tiếp rõ ràng với các bên liên quan không kỹ thuật (như bộ phận kinh doanh và tuân thủ), và giải quyết vấn đề sáng tạo. Khả năng làm việc độc lập, quản lý dự án nhỏ, và tư duy chiến lược về AI (AI strategy thinking). 

Ngôn ngữ: Tiếng Việt thành thạo; Tiếng Anh tốt (đọc hiểu tài liệu kỹ thuật và giao tiếp). 

Ưu tiên: Kinh nghiệm với các dự án AI trong lĩnh vực tài chính, như fraud detection, customer service automation, hoặc personalized banking, bao gồm sử dụng n8n, Dify, RAG knowledge base, và AI Gateway để tối ưu hóa quy trình. Hiểu biết về quy định ngân hàng Việt Nam (từ Ngân hàng Nhà nước) và kiến thức domain về sản phẩm tài chính.