Tóm tắt
Skills bắt buộc
Chúng tôi đang tìm kiếm AI Engineer – Agentic AI có khả năng thiết kế, xây dựng và vận hành các hệ thống AI Agent và ứng dụng sử dụng LLM trong môi trường production.
Vị trí tập trung vào RAG, AI Search, Tool Calling, Agent Workflow, Memory, Context Engineering và AI Evaluation, đồng thời tích hợp AI với các hệ thống nghiệp vụ của ĐMX.
- Thiết kế và phát triển AI Agent, Agentic Workflow cho các bài toán nghiệp vụ thực tế.
- Xây dựng hệ thống Single-Agent và Multi-Agent theo các mô hình ReAct, Router, Planner-Executor, Supervisor và Human-in-the-Loop.
- Xây dựng và tối ưu hệ thống RAG/AI Search, bao gồm Retrieval, Embedding, Reranking, Hybrid Search và Context Construction.
- Tích hợp AI Agent với API nội bộ, Database, Search Engine và các hệ thống nghiệp vụ.
- Triển khai Tool Calling, Function Calling, Structured Output và các tích hợp dựa trên MCP.
- Thiết kế và quản lý Agent State, Conversation Context, Short-term Memory và Long-term Memory.
- Xây dựng AI Service/API bằng Python, FastAPI, REST hoặc gRPC.
- Xây dựng hệ thống đánh giá chất lượng AI về Answer Quality, Retrieval Quality, Tool-call Accuracy, Hallucination, Task Completion, Latency và Cost.
- Thiết kế Guardrail, Permission Control, Validation và các cơ chế bảo vệ hệ thống AI.
- Triển khai Logging, Tracing, Monitoring và Observability cho LLM và Agent.
- Tối ưu hệ thống AI về chất lượng, độ trễ, khả năng mở rộng, độ ổn định và chi phí.
- Phối hợp với AI Data Engineer, Backend Engineer, Product Team và Business Team để xây dựng giải pháp AI end-to-end.
- Thành thạo Python.
- Có nền tảng tốt về Software Engineering, API Design và Distributed Systems.
- Có kinh nghiệm thực tế xây dựng ứng dụng sử dụng LLM.
- Có kinh nghiệm với RAG, Embedding, Semantic Search hoặc Vector Database.
- Có kinh nghiệm với ít nhất một framework/SDK như LangGraph, LangChain, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK, Semantic Kernel, AutoGen hoặc CrewAI
- Có kinh nghiệm với Tool Calling, Function Calling và Structured Output.
- Hiểu về Agent Architecture, State Management, Context Engineering và Memory.
- Có kinh nghiệm với REST API, SQL Database, Git và Docker.
- Có khả năng thiết kế, phân tích và xử lý lỗi trong các Agent Workflow nhiều bước.
- Có tư duy giải quyết vấn đề và Product Thinking tốt.
- Có khả năng chuyển yêu cầu nghiệp vụ thành giải pháp AI có thể triển khai thực tế.
Có kinh nghiệm với:
+ MCP và Agent-to-Agent Communication.
+ Elasticsearch, Milvus, Qdrant, pgvector hoặc các hệ thống Search/Vector Database tương đương.
+ PostgreSQL, Redis, Kafka hoặc ClickHouse.
+ vLLM, SGLang hoặc hệ thống self-host LLM.
+ Mô hình mã nguồn mở như Qwen, DeepSeek hoặc Llama.
+ Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry hoặc các công cụ LLM Observability.
+ Kubernetes và triển khai hệ thống AI trong production.
+ AI Evaluation, LLM-as-a-Judge, Golden Dataset và Regression Testing.
+ Đã từng triển khai RAG hoặc AI Agent cho người dùng thực tế.
Chúng tôi đang tìm kiếm AI Data Engineer có khả năng thiết kế, xây dựng và vận hành hệ thống dữ liệu phục vụ các ứng dụng AI, RAG, AI Search, Recommendation System và AI Agent.
Vị trí chịu trách nhiệm chuyển đổi dữ liệu doanh nghiệp thành các bộ dữ liệu chất lượng cao, ổn định và sẵn sàng cho AI sử dụng, từ Data Ingestion, ETL/ELT, Data Transformation, Data Quality đến Data Serving và Search Indexing.
- Thiết kế, xây dựng và vận hành ETL/ELT Pipeline trong môi trường production.
- Thu thập dữ liệu từ Database, API, File, Object Storage, Log và các hệ thống nghiệp vụ.
- Xây dựng Batch Pipeline, Incremental Pipeline, CDC và Near Real-time Data Pipeline.
- Xây dựng và vận hành Data Workflow bằng Apache Airflow.
- Xây dựng Data Transformation và Data Model bằng SQL, Python và dbt.
- Thực hiện làm sạch, chuẩn hóa, enrich, deduplicate và validate dữ liệu.
- Thiết kế AI-ready Dataset phục vụ RAG, AI Search, Recommendation System, Machine Learning và AI Agent.
- Xây dựng Document Ingestion Pipeline cho PDF, Word, HTML, Website, Manual và các tài liệu nghiệp vụ.
- Thực hiện Parsing, Chunking, Metadata Extraction, Document Versioning, Embedding và Indexing.
- Xây dựng và vận hành Data Pipeline cho Search Engine và Vector Database.
- Xây dựng Data Quality Check về Completeness, Accuracy, Consistency, Freshness, Duplicate, Null và Schema Change.
- Theo dõi Pipeline Health, Data Freshness, Processing Latency, Failure và các Data Quality Metric.
- Thiết kế cách cung cấp dữ liệu cho hệ thống AI thông qua Database, API, Search Index hoặc Data Service.
- Hỗ trợ Agentic AI Engineer bằng Data API, Search API, Retrieval Dataset và MCP-compatible Data Service.
- Xây dựng và duy trì Data Lineage, đảm bảo có thể truy vết dữ liệu từ Source System đến AI Application.
- Tối ưu Data Pipeline về hiệu năng, khả năng mở rộng, độ ổn định và khả năng bảo trì.
- Thành thạo SQL và Python.
- Có kinh nghiệm thực tế thiết kế và vận hành ETL/ELT Pipeline
- Có kinh nghiệm với Apache Airflow hoặc hệ thống Workflow Orchestration tương đương.
- Có kinh nghiệm với dbt hoặc các công cụ Data Transformation tương đương.
- Có kiến thức tốt về Data Modeling và Database Design.
- Có kinh nghiệm với PostgreSQL, MySQL, Oracle hoặc Relational Database tương đương.
- Hiểu rõ Batch Processing, Incremental Load, CDC, Retry, Idempotency và Schema Evolution.
- Có kinh nghiệm xây dựng Data Quality Check và Monitoring.
- Có kinh nghiệm với REST API, Git và Docker.
- Có khả năng xử lý Structured Data, Semi-structured Data và Unstructured Data.
- Có kiến thức cơ bản về LLM, RAG, Embedding, Vector Search và yêu cầu dữ liệu cho hệ thống AI.
- Tư duy Data Thinking và Problem Solving tốt.
- Khả năng tự thiết kế, xây dựng và vận hành Data Pipeline production, không chỉ dừng ở việc viết SQL phân tích dữ liệu.
Có kinh nghiệm đối với:
+ ClickHouse.
+ Kafka, Debezium hoặc Streaming Data Pipeline.
+ Elasticsearch hoặc OpenSearch.
+ Milvus, Qdrant, pgvector hoặc Vector Database tương đương.
+ Great Expectations hoặc các framework Data Quality khác.
+ OpenLineage hoặc các giải pháp Data Lineage.
+ Xây dựng Data Pipeline cho RAG và ứng dụng LLM.
+ Document Parsing, Chunking, Embedding và Indexing.
+ Xây dựng API hoặc MCP Resource/Tool phục vụ AI Agent.
+ Kubernetes và Cloud-native Data Infrastructure.
+ Từng hỗ trợ các hệ thống AI, Machine Learning, Recommendation hoặc Search chạy production.
Đang tải…
Thế Giới Di Động — CNTT / IT / lập trình
Vietnam · Sync · 4 job
Chưa có referrer tại công ty này
Yêu cầu referral vẫn được Admin xử lý thủ công.
| Job | Địa điểm | Thời gian | Hành động |
|---|---|---|---|
Thành phố Hồ Chí Minh | Thành phố Hồ Chí Minh | ||
Hồ Chí Minh và 4 tỉnh... | Hồ Chí Minh và 4 tỉnh... | ||
Thành phố Hồ Chí Minh | Thành phố Hồ Chí Minh | ||
Thành phố Hồ Chí Minh | Thành phố Hồ Chí Minh |
4 job
4 job
Tóm tắt
Skills bắt buộc
Chúng tôi đang tìm kiếm AI Engineer – Agentic AI có khả năng thiết kế, xây dựng và vận hành các hệ thống AI Agent và ứng dụng sử dụng LLM trong môi trường production.
Vị trí tập trung vào RAG, AI Search, Tool Calling, Agent Workflow, Memory, Context Engineering và AI Evaluation, đồng thời tích hợp AI với các hệ thống nghiệp vụ của ĐMX.
- Thiết kế và phát triển AI Agent, Agentic Workflow cho các bài toán nghiệp vụ thực tế.
- Xây dựng hệ thống Single-Agent và Multi-Agent theo các mô hình ReAct, Router, Planner-Executor, Supervisor và Human-in-the-Loop.
- Xây dựng và tối ưu hệ thống RAG/AI Search, bao gồm Retrieval, Embedding, Reranking, Hybrid Search và Context Construction.
- Tích hợp AI Agent với API nội bộ, Database, Search Engine và các hệ thống nghiệp vụ.
- Triển khai Tool Calling, Function Calling, Structured Output và các tích hợp dựa trên MCP.
- Thiết kế và quản lý Agent State, Conversation Context, Short-term Memory và Long-term Memory.
- Xây dựng AI Service/API bằng Python, FastAPI, REST hoặc gRPC.
- Xây dựng hệ thống đánh giá chất lượng AI về Answer Quality, Retrieval Quality, Tool-call Accuracy, Hallucination, Task Completion, Latency và Cost.
- Thiết kế Guardrail, Permission Control, Validation và các cơ chế bảo vệ hệ thống AI.
- Triển khai Logging, Tracing, Monitoring và Observability cho LLM và Agent.
- Tối ưu hệ thống AI về chất lượng, độ trễ, khả năng mở rộng, độ ổn định và chi phí.
- Phối hợp với AI Data Engineer, Backend Engineer, Product Team và Business Team để xây dựng giải pháp AI end-to-end.
- Thành thạo Python.
- Có nền tảng tốt về Software Engineering, API Design và Distributed Systems.
- Có kinh nghiệm thực tế xây dựng ứng dụng sử dụng LLM.
- Có kinh nghiệm với RAG, Embedding, Semantic Search hoặc Vector Database.
- Có kinh nghiệm với ít nhất một framework/SDK như LangGraph, LangChain, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK, Semantic Kernel, AutoGen hoặc CrewAI
- Có kinh nghiệm với Tool Calling, Function Calling và Structured Output.
- Hiểu về Agent Architecture, State Management, Context Engineering và Memory.
- Có kinh nghiệm với REST API, SQL Database, Git và Docker.
- Có khả năng thiết kế, phân tích và xử lý lỗi trong các Agent Workflow nhiều bước.
- Có tư duy giải quyết vấn đề và Product Thinking tốt.
- Có khả năng chuyển yêu cầu nghiệp vụ thành giải pháp AI có thể triển khai thực tế.
Có kinh nghiệm với:
+ MCP và Agent-to-Agent Communication.
+ Elasticsearch, Milvus, Qdrant, pgvector hoặc các hệ thống Search/Vector Database tương đương.
+ PostgreSQL, Redis, Kafka hoặc ClickHouse.
+ vLLM, SGLang hoặc hệ thống self-host LLM.
+ Mô hình mã nguồn mở như Qwen, DeepSeek hoặc Llama.
+ Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry hoặc các công cụ LLM Observability.
+ Kubernetes và triển khai hệ thống AI trong production.
+ AI Evaluation, LLM-as-a-Judge, Golden Dataset và Regression Testing.
+ Đã từng triển khai RAG hoặc AI Agent cho người dùng thực tế.
Chúng tôi đang tìm kiếm AI Data Engineer có khả năng thiết kế, xây dựng và vận hành hệ thống dữ liệu phục vụ các ứng dụng AI, RAG, AI Search, Recommendation System và AI Agent.
Vị trí chịu trách nhiệm chuyển đổi dữ liệu doanh nghiệp thành các bộ dữ liệu chất lượng cao, ổn định và sẵn sàng cho AI sử dụng, từ Data Ingestion, ETL/ELT, Data Transformation, Data Quality đến Data Serving và Search Indexing.
- Thiết kế, xây dựng và vận hành ETL/ELT Pipeline trong môi trường production.
- Thu thập dữ liệu từ Database, API, File, Object Storage, Log và các hệ thống nghiệp vụ.
- Xây dựng Batch Pipeline, Incremental Pipeline, CDC và Near Real-time Data Pipeline.
- Xây dựng và vận hành Data Workflow bằng Apache Airflow.
- Xây dựng Data Transformation và Data Model bằng SQL, Python và dbt.
- Thực hiện làm sạch, chuẩn hóa, enrich, deduplicate và validate dữ liệu.
- Thiết kế AI-ready Dataset phục vụ RAG, AI Search, Recommendation System, Machine Learning và AI Agent.
- Xây dựng Document Ingestion Pipeline cho PDF, Word, HTML, Website, Manual và các tài liệu nghiệp vụ.
- Thực hiện Parsing, Chunking, Metadata Extraction, Document Versioning, Embedding và Indexing.
- Xây dựng và vận hành Data Pipeline cho Search Engine và Vector Database.
- Xây dựng Data Quality Check về Completeness, Accuracy, Consistency, Freshness, Duplicate, Null và Schema Change.
- Theo dõi Pipeline Health, Data Freshness, Processing Latency, Failure và các Data Quality Metric.
- Thiết kế cách cung cấp dữ liệu cho hệ thống AI thông qua Database, API, Search Index hoặc Data Service.
- Hỗ trợ Agentic AI Engineer bằng Data API, Search API, Retrieval Dataset và MCP-compatible Data Service.
- Xây dựng và duy trì Data Lineage, đảm bảo có thể truy vết dữ liệu từ Source System đến AI Application.
- Tối ưu Data Pipeline về hiệu năng, khả năng mở rộng, độ ổn định và khả năng bảo trì.
- Thành thạo SQL và Python.
- Có kinh nghiệm thực tế thiết kế và vận hành ETL/ELT Pipeline
- Có kinh nghiệm với Apache Airflow hoặc hệ thống Workflow Orchestration tương đương.
- Có kinh nghiệm với dbt hoặc các công cụ Data Transformation tương đương.
- Có kiến thức tốt về Data Modeling và Database Design.
- Có kinh nghiệm với PostgreSQL, MySQL, Oracle hoặc Relational Database tương đương.
- Hiểu rõ Batch Processing, Incremental Load, CDC, Retry, Idempotency và Schema Evolution.
- Có kinh nghiệm xây dựng Data Quality Check và Monitoring.
- Có kinh nghiệm với REST API, Git và Docker.
- Có khả năng xử lý Structured Data, Semi-structured Data và Unstructured Data.
- Có kiến thức cơ bản về LLM, RAG, Embedding, Vector Search và yêu cầu dữ liệu cho hệ thống AI.
- Tư duy Data Thinking và Problem Solving tốt.
- Khả năng tự thiết kế, xây dựng và vận hành Data Pipeline production, không chỉ dừng ở việc viết SQL phân tích dữ liệu.
Có kinh nghiệm đối với:
+ ClickHouse.
+ Kafka, Debezium hoặc Streaming Data Pipeline.
+ Elasticsearch hoặc OpenSearch.
+ Milvus, Qdrant, pgvector hoặc Vector Database tương đương.
+ Great Expectations hoặc các framework Data Quality khác.
+ OpenLineage hoặc các giải pháp Data Lineage.
+ Xây dựng Data Pipeline cho RAG và ứng dụng LLM.
+ Document Parsing, Chunking, Embedding và Indexing.
+ Xây dựng API hoặc MCP Resource/Tool phục vụ AI Agent.
+ Kubernetes và Cloud-native Data Infrastructure.
+ Từng hỗ trợ các hệ thống AI, Machine Learning, Recommendation hoặc Search chạy production.
Đang tải…
