AI Engineer

Mô tả công việc

Mục đích - Sứ mệnh:

Thông qua việc tích hợp AI Agent, LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) và các công cụ AI mới nhất vào công việc hằng ngày, thúc đẩy tối ưu hóa quy trình phát triển của toàn đội kỹ sư, nâng cao năng suất và tối đa hóa tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường (Time-to-Market). 

Khi ứng tuyển, ứng viên sẽ thực hiện một bài test ngắn trên giấy (IQ test, Coding test) và phỏng vấn một vòng với Trưởng bộ phận người Nhật và Manager người Việt Nam.

Nhiệm vụ chính:

Tiêu chuẩn hóa ・ Tự động hóa quy trình phát triển 

• Thiết lập và chuẩn hóa quy trình phát triển phần mềm định hướng AI (AI-Driven Development). 
• Xây dựng Agent Workflow tự động khép kín: từ tiếp nhận Issue/Backlog, phân tích ngữ cảnh, sinh code, commit đến tự động khởi tạo Pull Request (PR). 

Xây dựng hạ tầng và tích hợp CI/CD 

• Thiết lập môi trường thực thi mã nguồn an toàn và cô lập (Isolated Sandbox) ứng dụng Docker và các giải pháp ảo hóa. 
• Tích hợp liền mạch AI Agent vào hệ thống quản lý mã nguồn (Git), pipeline CI/CD (GitHub Actions / GitLab CI / Jenkins...) và tự động hóa chu trình kiểm thử (Unit Test / Integration Test). 

Quản lý ngữ cảnh・tri thức (Context / Knowledge) 

• Xây dựng cơ sở tri thức kỹ thuật và bộ quy chuẩn phát triển chuyên biệt cho dự án (thiết lập và vận hành các quy tắc tùy chỉnh như .github/copilot-instructions.md, CLAUDE.md...). 
• Kết nối hạ tầng hệ thống và cơ sở dữ liệu thông qua giao thức MCP (Model Context Protocol) cùng các công cụ/script tùy chỉnh chuyên dụng. 

Quản lý bảo mật・chi phí 

• Thiết lập hệ thống phòng vệ (Guardrails) nhằm ngăn ngừa rủi ro rò rỉ thông tin mật, lộ API Key/Secret và kiểm soát chặt chẽ chất lượng code do AI sinh ra. 
• Giám sát, phân tích lượng token tiêu thụ và tối ưu chi phí vận hành API thông qua việc điều phối linh hoạt các mô hình LLM theo từng tác vụ chuyên biệt. 

Hỗ trợ đào tạo・gắn kết đội ngũ (Developer Enablement) 

• Hướng dẫn, cố vấn cho các kỹ sư khai thác tối đa công cụ AI; chia sẻ best practices về kỹ thuật prompt và thúc đẩy văn hóa ứng dụng AI bền vững trong toàn nhóm.

Yêu cầu công việc

Yêu cầu chung:

• Ứng viên có thể bắt đầu làm việc càng sớm càng tốt 
• Tốt nghiệp đại học trở lên (chuyên ngành CNTT hoặc liên quan) 
• Đã từng làm việc tại công ty Nhật và yêu thích văn hóa làm việc của người Nhật

Yêu cầu bắt buộc (Must-Have Requirements):

【Kỹ năng kỹ thuật・kinh nghiệm thực tế】 

Kinh nghiệm xây dựng AI Agent・nền tảng tự động hóa 

• Có kinh nghiệm thực tế thiết kế, xây dựng hệ thống tự động hóa quy trình phát triển sử dụng LLM / AI Agent (phân tích Issue → sinh code → kiểm thử → tạo PR). 
• Có kinh nghiệm phát triển MCP (Model Context Protocol) và các Tools / script tùy chỉnh. 
• Có kinh nghiệm thiết kế cơ chế điều khiển・giám sát AI Agent (Harness), kiểm soát quyền hạn (RBAC) và Guardrail. 

Kỹ năng cấu trúc hóa tri thức・kiểm soát ngữ cảnh 

• Có kinh nghiệm thiết kế cấu trúc tri thức (Context Rules / Indexing) để AI tham chiếu đúng codebase và tài liệu đặc tả. 
• Có kỹ năng thực tế về xác thực dữ liệu đầu ra của LLM (Structured Output / JSON Schema...) và prompt engineering. 

Kinh nghiệm phát triển phần mềm・DevOps (cấp độ Senior) 

• Từ 5 năm kinh nghiệm thực tế phát triển phần mềm. 
• Hiểu biết hoặc có kinh nghiệm thực tế với môi trường chính của công ty: C# / .NET (Blazor WebAssembly), AWS. 
• Có kinh nghiệm xây dựng・vận hành Git, Docker (xây dựng Sandbox), CI/CD (GitHub Actions / Jenkins...). 
• Có kinh nghiệm xây dựng kiểm thử tự động (Unit Test / Integration Test / Playwright...).

【Tư duy・năng lực quản lý】

•  Ý thức bảo mật・governance: có khả năng ngăn rò rỉ API Key trong môi trường Frontend/WASM, phát hiện Hardcoded Secret và giám sát các hành vi vi phạm/ vượt thẩm quyền của AI (Privilege Escalation / Deviation) 
• Năng lực cải tiến・đánh giá quy trình dựa trên dữ liệu: có khả năng trực quan hóa log thực thi, tỷ lệ thành công (Success Rate), chi phí API...; lựa chọn mô hình (Claude/GPT/Gemini...) và tối ưu chi phí.

Điều kiện ưu tiên (Nice-to-Have Requirements): 

• Có thành công trong việc triển khai・duy trì AI ở cấp độ nhóm (kết quả định lượng như rút ngắn thời gian phát triển, nâng cao test coverage...). 
• Có kinh nghiệm đảm nhiệm vai trò Tech Lead / Sub-lead, hướng dẫn nhóm và xây dựng guideline