Lập trình ứng dụng AI

Đơn vị: Công ty Công nghệ thông tin VNPT

Mô tả công việc

• Phát triển mô hình AI: Thiết kế, xây dựng và huấn luyện các mô hình Machine Learning, Deep Learning (như CNN, RNN, Transformer) bằng Python, TensorFlow, PyTorch.
• Xử lý và quản lý dữ liệu: Thu thập, làm sạch, tiền xử lý và gắn nhãn dữ liệu (Data Preprocessing) để đảm bảo dữ liệu đầu vào chất lượng cho việc huấn luyện mô hình.
• Triển khai (Deployment): Tích hợp các mô hình AI đã huấn luyện vào các ứng dụng thực tế (web/mobile, thiết bị nhúng/phần cứng).
• Tối ưu hóa hệ thống: Nâng cao hiệu suất, độ chính xác (accuracy) và tốc độ xử lý của thuật toán.
• Nghiên cứu & Cập nhật: Cập nhật các công nghệ, thư viện AI mới nhất để ứng dụng vào công việc.

Yêu cầu công việc

• Tốt nghiệp Đại học chính quy nhóm chuyên ngành Công nghệ thông tin hoặc tương đương
• Có từ 1 năm kinh nghiệm trở lên ở vị trí tương đương
• Thành thạo Python (ngôn ngữ chính), hiểu biết sâu về Machine Learning, Deep Learning, NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) hoặc Computer Vision.
• Sử dụng thành thạo TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, OpenCV.
• Tư duy logic tốt, khả năng đọc hiểu tài liệu kỹ thuật tiếng Anh
• Sử dụng AI hỗ trợ phát triển phần mềm

+ Thành thạo các công cụ AI (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Cursor, Claude Code...) để hỗ trợ sinh mã nguồn, refactor, debugging, tra cứu API/cú pháp, xây dựng unit test, integration test, SQL và tài liệu kỹ thuật.

• Xây dựng Prompt và quản lý ngữ cảnh

+ Có khả năng xây dựng prompt rõ ràng, đầy đủ ngữ cảnh, chia nhỏ bài toán, đưa ra ràng buộc kỹ thuật và yêu cầu đầu ra cụ thể.

• Ưu tiên:

+ Kiểm chứng và chịu trách nhiệm đối với kết quả AI: 

- Hiểu giới hạn của AI và có khả năng đánh giá, kiểm chứng kết quả do AI sinh ra về tính đúng đắn, logic, hiệu năng, khả năng vận hành và bản quyền

- Thực hiện kiểm thử trước khi đưa vào sử dụng; chịu trách nhiệm cuối cùng đối với sản phẩm đầu ra.

+ Ứng dụng AI trong kiểm thử và đảm bảo chất lượng

- Sử dụng AI để xây dựng test case, edge case, negative case, mock data, regression checklist, unit test và test script.

- Đánh giá, bổ sung và hoàn thiện các kịch bản kiểm thử do AI đề xuất phù hợp với nghiệp vụ.

+ Ứng dụng AI trong phân tích và xử lý sự cố

- Sử dụng AI để phân tích log, stack trace, metric, incident report và các sự cố hệ thống.

- Có khả năng khoanh vùng nguyên nhân, đề xuất hướng xác minh và phương án khắc phục trước khi áp dụng thực tế.

+ Ứng dụng AI trong xây dựng tài liệu kỹ thuật

- Sử dụng AI để hỗ trợ xây dựng và cập nhật tài liệu như SRS, HLD, LLD, API Spec, Swagger/OpenAPI, ADR, Runbook, Release Note và các tài liệu kỹ thuật khác

- Có khả năng rà soát, hiệu chỉnh nội dung theo tiêu chuẩn của tổ chức.

+ Bảo mật và quản trị rủi ro AI

- Tuân thủ quy định bảo mật khi sử dụng AI; không cung cấp mã nguồn, dữ liệu khách hàng hoặc thông tin nhạy cảm lên các nền tảng AI công cộng.

- Hiểu và kiểm soát các rủi ro như Hallucination, Prompt Injection, Data Leakage, Secret Exposure và License/Copyright Risk.

- Có khả năng đề xuất, triển khai và hướng dẫn áp dụng AI vào quy trình phát triển phần mềm của nhóm theo hướng hiệu quả và có kiểm soát.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​