AI Engineer

NLP:

• Phát triển và tối ưu hóa các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho các ứng dụng như phân tích ngữ nghĩa (Semantic Analysis), phân loại văn bản (Text Classification), trích xuất thực thể (Named Entity Recognition), phát hiện cảm xúc (Sentiment Analysis), và tổng hợp văn bản (Text Summarization).
• Áp dụng các mô hình học sâu tiên tiến như Transformer (BERT, GPT, T5, etc.) để cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong các bài toán NLP.
• Nghiên cứu và phát triển các mô hình học Unsupervised Learning và Semi-supervised Learning cho các ứng dụng NLP.
• Làm việc với các tập dữ liệu lớn (Big Data) để chuẩn bị và tiền xử lý dữ liệu ngôn ngữ, bao gồm chuẩn hóa văn bản, xử lý dữ liệu đa ngôn ngữ và mã hóa văn bản (Tokenization, Stemming, Lemmatization).
• Phát triển các giải pháp NLP có thể hiểu và xử lý ngữ cảnh đa chiều, nhằm nâng cao độ chính xác và tính ứng dụng của các mô hình.
• Tích hợp các mô hình NLP vào các hệ thống hiện có, tối ưu hóa hiệu năng, và đảm bảo tính tương thích với các sản phẩm của công ty.

Computer Vision:

• Phát triển và tối ưu hóa các mô hình thị giác máy tính cho các bài toán như nhận diện đối tượng (Object Detection), phân loại hình ảnh (Image Classification), phân đoạn hình ảnh (Image Segmentation), và xử lý video (Video Analysis).
• Triển khai các mô hình học sâu (Deep Learning) như Convolutional Neural Networks (CNN), Generative Adversarial Networks (GAN), và Vision Transformers để cải thiện độ chính xác trong các bài toán thị giác máy tính.
• Xây dựng các mô hình nhận dạng và phân loại khuôn mặt (Facial Recognition), phân tích hành vi (Behavior Analysis), và nhận diện ký tự quang học (OCR).
• Xử lý, tăng cường, và chuẩn bị dữ liệu hình ảnh, bao gồm các kỹ thuật làm giàu dữ liệu (Data Augmentation), làm sạch dữ liệu (Data Cleaning), và tối ưu hóa các tập dữ liệu lớn (Big Data).

Phối hợp, triển khai công việc:

• Hợp tác với các nhóm liên quan để hiểu và xác định các yêu cầu về AI.
• Theo dõi và đánh giá hiệu suất của các mô hình AI, điều chỉnh và cải tiến khi cần thiết.
• Triển khai các giải pháp AI vào môi trường sản xuất và theo dõi hiệu quả hoạt động.
• Tạo báo cáo và trình bày kết quả phân tích, đề xuất giải pháp cải tiến. 
• Phối hợp chặt chẽ với các Team: BA, DS và các bộ phận khác để hiểu và đáp ứng yêu cầu dữ liệu.
• Thực hiện kiểm tra và duy trì chất lượng dữ liệu.
• Theo dõi và khắc phục sự cố hệ thống dữ liệu khi cần thiết.
• Xây dựng & triển khai dịch vụ trên hạ tầng K8s đảm bảo hiệu năng và tính sẵn sàng cao;

• Tốt nghiệp Đại học trở lên trong các ngành Khoa học Máy tính, Toán học, Kỹ thuật hoặc lĩnh vực liên quan.
• Có ít nhất 2 – 3 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực AI/ML, đặc biệt là trong Xử lý Ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Thị giác Máy tính (Computer Vision)
• Thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python, R và các thư viên AI/ML như TensorFLow, PyTorch, Scikit-learn, NLTK, SpaCy, OpenCV....
• Có kinh nghiệm làm việc với các mô hình học sau (Deep Learning), học máy (Machine Learning), bao gồm các mô hình mạng nơ – ron (Neural Networkd), học tăng cường (Reinforcement Learning), và học máy không giám sát (Unsupervised Learning).
• Hiểu biết về các kỹ thuật Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên như Word Embedding, Transformer (BERT, GPT), Sequence-to-Sequence, và các kỹ thuật Thị giác Máy tính như CNN, GAN, Object Detection, Image Segmentation.
• Kinh nghiệm triển khai các mô hình AI trên nền tảng Docker, Kubernetes.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề, phân tích dữ liệu, và kỹ năng làm việc nhóm tốt.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề và khả năng phân tích tốt, có khả năng nghiên cứu, đánh giá và cập nhật công nghệ mới.