Yêu cầu chung:

• Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành CNTT, Khoa học máy tính, Toán-Tin, Khoa học dữ liệu hoặc tương đương
• Có từ 1–8 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực AI/ML hoặc dự án nghiên cứu liên quan

Kỹ năng chuyên môn cần có:

Ngôn ngữ lập trình & Frameworks:

• Thành thạo Python, đặc biệt với các thư viện AI/ML:
• NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
• Có khả năng xây dựng, huấn luyện và đánh giá mô hình ML / DL
• Có kinh nghiệm với các pipeline xử lý dữ liệu (data preprocessing, feature engineering)

Kiến thức AI/ML cơ bản:

• Hiểu rõ về các mô hình học máy: Linear Regression, Decision Trees, Random Forest, SVM
• Có kiến thức về Deep Learning, đặc biệt với CNN, RNN, Transformer (là lợi thế)
• Biết cách tối ưu mô hình, tránh overfitting, tuning hyperparameters

Dữ liệu & triển khai:

• Thành thạo Jupyter Notebook hoặc môi trường phân tích tương tự
• Có kinh nghiệm triển khai mô hình AI thành sản phẩm (qua REST API, Flask/FastAPI hoặc Docker)
• Biết sử dụng các công cụ lưu trữ và xử lý dữ liệu: SQL, NoSQL (MongoDB), Spark/Pandas

Kỹ năng cộng thêm (ưu tiên):

• Có kinh nghiệm với dự án NLP, Computer Vision, hoặc Recommendation System
• Biết sử dụng HuggingFace Transformers, OpenCV, Spacy là một lợi thế
• Đã từng làm việc với dịch vụ AI từ AWS/GCP/Azure

DevOps & Công cụ:

• Git, GitHub/GitLab
• Docker, RESTful APIs
• CI/CD cho AI project là lợi thế
• MLflow, Weights & Biases là điểm cộng

Kỹ năng mềm & ngôn ngữ:

• Tư duy phân tích và giải quyết vấn đề tốt
• Chủ động học hỏi, tinh thần hợp tác cao
• Tiếng Anh tương đương IELTS 6.0+, tiếng Hàn sơ cấp là lợi thế (không bắt buộc)