Kiến trúc sư trưởng Nghiên cứu và Phát triển AI

Đơn vị: Công ty VNPT AI

Mô tả công việc

• Dẫn dắt định hướng kỹ thuật cho toàn bộ hoạt động nghiên cứu, phát triển, huấn luyện, đánh giá, tối ưu và triển khai các mô hình AI lõi của tổ chức.
• Xây dựng chiến lược phát triển công nghệ AI dài hạn, tập trung vào các năng lực lõi như Large Language Models, Multimodal AI, Computer Vision, Speech AI, AI Agent, model optimization và AI platform.
• Định hướng kiến trúc tổng thể cho các mô hình AI nền tảng, bảo đảm khả năng mở rộng, tái sử dụng, tích hợp vào nhiều sản phẩm và phù hợp với chiến lược công nghệ của VNPT AI.
• Dẫn dắt việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu, kiến trúc mô hình, chiến lược huấn luyện, kỹ thuật fine-tuning, đánh giá và tối ưu mô hình cho các bài toán AI trọng điểm.
• Đảm bảo các kết quả nghiên cứu không chỉ có giá trị học thuật mà còn có khả năng chuyển giao thành sản phẩm, dịch vụ, nền tảng hoặc năng lực công nghệ dùng chung trong thực tế.
• Chủ trì nghiên cứu và phát triển các năng lực AI lõi như LLM tiếng Việt, AI Agent, foundation models, vision-language models, multimodal retrieval, reasoning model và domain-specific AI models.
• Định hướng và chuẩn hóa optimization stack cho mô hình AI, bao gồm quantization, pruning, distillation, serving optimization, inference acceleration, model compression và triển khai trên cloud/edge/on-premise.
• Xây dựng tiêu chuẩn kỹ thuật, framework, best practices và quy trình nội bộ cho hoạt động nghiên cứu, huấn luyện, đánh giá, tối ưu và quản trị vòng đời mô hình AI.
• Thiết kế và giám sát hệ thống benchmark, leaderboard, bộ tiêu chí đánh giá và quy trình kiểm định chất lượng mô hình AI theo các tiêu chí về độ chính xác, độ tin cậy, độ an toàn, độ trễ, chi phí và khả năng triển khai.
• Phản biện kỹ thuật đối với các thiết kế mô hình, kết quả thử nghiệm, kiến trúc triển khai và các quyết định công nghệ quan trọng trong các dự án AI chiến lược.
• Mentor, đào tạo và nâng cao năng lực cho đội ngũ AI Researcher, Machine Learning Engineer, Deep Learning Engineer, AI Engineer và MLOps Engineer.
• Dẫn dắt các nhóm kỹ thuật giải quyết các bài toán AI phức tạp, chưa có lời giải rõ ràng, yêu cầu kết hợp giữa nghiên cứu chuyên sâu, kỹ thuật hệ thống và hiểu biết sản phẩm.
• Phối hợp với các nhóm sản phẩm, nền tảng, kinh doanh và khách hàng để xác định các bài toán AI có giá trị cao, từ đó chuyển hóa thành roadmap nghiên cứu và phát triển công nghệ phù hợp.
• Đảm bảo sự cân bằng giữa nghiên cứu dài hạn, ứng dụng ngắn hạn, hiệu quả sản phẩm, công bố khoa học, sở hữu trí tuệ và đổi mới công nghệ.
• Chủ trì hoặc định hướng các hoạt động viết bài báo khoa học, technical report, hồ sơ sáng chế, giải pháp hữu ích và các tài sản trí tuệ liên quan đến thuật toán, mô hình và nền tảng AI.
• Theo dõi, phân tích và đánh giá các xu hướng AI mới trên thế giới, từ đó lựa chọn hướng nghiên cứu phù hợp để giúp tổ chức làm chủ công nghệ và duy trì lợi thế cạnh tranh.
• Tham gia hoạch định năng lực hạ tầng tính toán cho nghiên cứu và triển khai AI, bao gồm GPU cluster, model serving, data pipeline, model registry, experiment tracking và nền tảng MLOps.
• Định hướng xây dựng các mô hình, bộ dữ liệu, benchmark, thư viện và nền tảng AI dùng chung nhằm hình thành tài sản công nghệ lõi lâu dài cho tổ chức.
• Đại diện kỹ thuật cho mảng nghiên cứu và phát triển AI trong các buổi làm việc với lãnh đạo, đối tác, khách hàng chiến lược, viện nghiên cứu, trường đại học hoặc cộng đồng công nghệ.
• Góp phần xây dựng năng lực làm chủ công nghệ AI của VNPT AI, đặc biệt trong các hướng trọng điểm như LLM, multimodal AI, sovereign AI, AI optimization, AI safety và AI platform.

Yêu cầu công việc

• Yêu cầu bắt buộc: Ứng viên gửi kèm bằng tốt nghiệp và bảng điểm trong đơn ứng tuyển.
• Tốt nghiệp đại học trở lên chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo, Khoa học máy tính, Công nghệ thông tin, Toán tin, Khoa học dữ liệu, Điện tử viễn thông hoặc các lĩnh vực liên quan. Ưu tiên ứng viên có trình độ thạc sĩ, tiến sĩ hoặc có nền tảng nghiên cứu chuyên sâu về AI.
• Có kinh nghiệm chuyên sâu trong lĩnh vực AI/Machine Learning/Deep Learning, đặc biệt trong nghiên cứu, phát triển, huấn luyện, đánh giá, tối ưu và triển khai các mô hình AI quy mô lớn.
• Có năng lực định hướng kiến trúc công nghệ AI ở cấp tổ chức, bao gồm kiến trúc mô hình, kiến trúc dữ liệu, kiến trúc huấn luyện, kiến trúc đánh giá, tối ưu và triển khai mô hình.
• Có hiểu biết sâu về các hướng công nghệ AI hiện đại như Large Language Models, Generative AI, Multimodal AI, Computer Vision, Speech AI, AI Agent, Reinforcement Learning, model optimization và AI platform.
• Có kinh nghiệm dẫn dắt hoặc tham gia phát triển các mô hình AI lõi như LLM, vision-language model, speech model, OCR, face recognition, object detection, retrieval model, embedding model hoặc các mô hình nền tảng khác.
• Nắm vững các phương pháp huấn luyện và tối ưu mô hình hiện đại như pre-training, fine-tuning, instruction tuning, alignment, RLHF, distillation, quantization, pruning, model compression, distributed training và inference optimization.
• Có khả năng thiết kế, phản biện và lựa chọn phương pháp kỹ thuật phù hợp cho các bài toán AI phức tạp, cân bằng giữa độ chính xác, khả năng tổng quát, chi phí tính toán, độ trễ, khả năng mở rộng và khả năng triển khai thực tế.
• Có kinh nghiệm xây dựng hoặc định hướng hệ thống benchmark, leaderboard, evaluation pipeline, model registry, experiment tracking, model monitoring và quy trình quản trị vòng đời mô hình AI.
• Hiểu rõ quy trình MLOps/LLMOps, bao gồm quản lý dữ liệu, quản lý thí nghiệm, versioning mô hình, CI/CD cho mô hình AI, triển khai production, giám sát drift và cải tiến liên tục sau triển khai.
• Có năng lực đọc hiểu, phân tích, tái hiện và cải tiến các công trình nghiên cứu AI tiên tiến; có khả năng chuyển hóa kết quả nghiên cứu thành giải pháp công nghệ có thể ứng dụng vào sản phẩm.
• Có kinh nghiệm xây dựng chiến lược nghiên cứu và phát triển AI, xác định roadmap công nghệ, lựa chọn hướng nghiên cứu trọng điểm và ưu tiên nguồn lực cho các bài toán có giá trị cao.
• Có khả năng dẫn dắt kỹ thuật, mentor và đào tạo đội ngũ AI Researcher, Machine Learning Engineer, Deep Learning Engineer, AI Engineer, MLOps Engineer trong các dự án nghiên cứu và phát triển AI.
• Có năng lực phản biện kỹ thuật ở cấp chuyên gia, đánh giá chất lượng thiết kế mô hình, kết quả thí nghiệm, phương án tối ưu, kiến trúc triển khai và rủi ro công nghệ.
• Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm hoặc năng lực chủ trì các hoạt động viết bài báo khoa học, technical report, hồ sơ sáng chế, giải pháp hữu ích, quyền tác giả phần mềm hoặc tài sản trí tuệ liên quan đến AI.
• Có hiểu biết về các yêu cầu liên quan đến AI safety, responsible AI, bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư, model governance, bias/fairness, tính giải thích và độ tin cậy của mô hình AI.
• Có khả năng giao tiếp, trình bày và tư vấn kỹ thuật cho lãnh đạo, đối tác, khách hàng chiến lược, viện nghiên cứu, trường đại học hoặc các đơn vị công nghệ liên quan.
• Có năng lực xây dựng tài sản công nghệ lõi dài hạn cho tổ chức thông qua mô hình nền tảng, thư viện dùng chung, framework nội bộ, bộ dữ liệu, benchmark, quy trình kỹ thuật và năng lực nghiên cứu ứng dụng.
• Có khả năng định hướng công nghệ AI lõi, dẫn dắt đổi mới sáng tạo, xây dựng năng lực làm chủ công nghệ và tạo ra giá trị chiến lược dài hạn cho tổ chức.