Trang chủ
Hỏi đáp
Quy định
Sự kiện
Liên hệ
- Nghiên cứu, thiết kế và phát triển các mô hình Deep Learning phục vụ các bài toán phức tạp trong xử lý ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý tiếng nói, chuỗi thời gian, dữ liệu đa phương thức và các hệ thống AI ứng dụng thực tế.
- Thiết kế, huấn luyện và tối ưu các mạng nơ-ron sâu như Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Transformer, Vision Transformer, Encoder-Decoder, Autoencoder, Graph Neural Networks và các kiến trúc học sâu hiện đại khác.
- Dẫn dắt nghiên cứu, thử nghiệm và so sánh nhiều kiến trúc mô hình khác nhau nhằm lựa chọn phương án phù hợp nhất với từng bài toán cụ thể, cân bằng giữa độ chính xác, khả năng tổng quát, chi phí tính toán và khả năng triển khai.
- Phân tích yêu cầu nghiệp vụ và yêu cầu sản phẩm để chuyển hóa thành bài toán học sâu cụ thể, xác định dữ liệu cần thiết, kiến trúc mô hình phù hợp, phương pháp huấn luyện và tiêu chí đánh giá hiệu quả.
- Thiết kế và cải tiến kiến trúc mô hình nhằm nâng cao hiệu năng trên dữ liệu thực tế, bao gồm dữ liệu nhiễu, dữ liệu thiếu, dữ liệu mất cân bằng, dữ liệu quy mô lớn hoặc dữ liệu có phân phối thay đổi theo thời gian.
- Tối ưu hóa quá trình huấn luyện mô hình thông qua các kỹ thuật như hyperparameter tuning, regularization, transfer learning, fine-tuning, self-supervised learning, contrastive learning, curriculum learning và các phương pháp huấn luyện nâng cao khác.
- Xây dựng quy trình đánh giá mô hình học sâu toàn diện dựa trên các chỉ số về độ chính xác, độ ổn định, khả năng tổng quát, độ trễ, thông lượng xử lý, mức sử dụng bộ nhớ và chi phí vận hành.
- Phân tích chuyên sâu lỗi mô hình, xác định nguyên nhân gốc rễ từ dữ liệu, kiến trúc, hàm mất mát, chiến lược huấn luyện hoặc điều kiện triển khai; từ đó đề xuất giải pháp cải tiến có tính hệ thống.
- Định hướng kiến trúc kỹ thuật cho các mô hình học sâu lõi của tổ chức, đảm bảo khả năng tái sử dụng, mở rộng, chuẩn hóa và tích hợp vào nhiều sản phẩm, nền tảng hoặc dịch vụ AI khác nhau.
- Xây dựng, chuẩn hóa và cải tiến pipeline huấn luyện mô hình học sâu, bao gồm quản lý dữ liệu, tiền xử lý, augmentation, huấn luyện phân tán, đánh giá, versioning, logging và theo dõi thí nghiệm.
- Tư vấn và phản biện kỹ thuật cho các thiết kế mô hình, kết quả thử nghiệm, phương án tối ưu và chiến lược triển khai mô hình học sâu trong các dự án quan trọng.
- Theo dõi, cập nhật và đánh giá các xu hướng nghiên cứu mới trong Deep Learning như foundation models, multimodal learning, efficient transformer, diffusion models, generative AI, neural architecture search, continual learning và đề xuất hướng ứng dụng phù hợp.
- Dẫn dắt các dự án nghiên cứu ứng dụng học sâu có độ phức tạp cao, từ giai đoạn xác định bài toán, xây dựng giả thuyết, thiết kế thí nghiệm, đánh giá kết quả đến chuyển giao thành giải pháp sản phẩm.
- Đào tạo, cố vấn và hỗ trợ nâng cao năng lực cho đội ngũ kỹ sư AI/ML về tư duy mô hình hóa, thiết kế kiến trúc mạng nơ-ron, phương pháp huấn luyện, đánh giá và tối ưu mô hình.
- Tham gia xây dựng tiêu chuẩn kỹ thuật, best practices, tài liệu hướng dẫn, bộ benchmark và quy trình kiểm định chất lượng cho các mô hình học sâu trong tổ chức.
- Góp phần tạo ra tài sản công nghệ lõi của tổ chức thông qua các mô hình nền tảng, thư viện dùng chung, giải pháp kỹ thuật, sáng chế, công bố khoa học hoặc bộ dữ liệu/benchmark nội bộ.
Kỹ sư Học sâu
Chia sẻ
Mô tả công việc
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 Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo, Toán ứng dụng, 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 kinh nghiệm nghiên cứu chuyên sâu về AI/Deep Learning.
- Có kiến thức nền tảng vững chắc về Machine Learning, Deep Learning, xác suất thống kê, tối ưu hóa, đại số tuyến tính, xử lý tín hiệu, xử lý ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc dữ liệu chuỗi thời gian.
- Có kinh nghiệm chuyên sâu trong thiết kế, huấn luyện và tối ưu các kiến trúc mạng nơ-ron sâu như CNN, RNN, LSTM, GRU, Transformer, Vision Transformer, Encoder-Decoder, Autoencoder, Graph Neural Networks, Diffusion Models hoặc các kiến trúc hiện đại khác.
- Thành thạo Python và các framework học sâu như PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, OpenCV, NumPy, Pandas hoặc các công cụ tương đương.
- Có kinh nghiệm xây dựng mô hình học sâu cho một hoặc nhiều lĩnh vực như Computer Vision, NLP, Speech, OCR, Time-series Forecasting, Multimodal AI, Generative AI, LLM hoặc các hệ thống AI ứng dụng thực tế.
- Có khả năng thiết kế kiến trúc mô hình từ đầu, cải tiến kiến trúc hiện có, lựa chọn loss function, chiến lược huấn luyện, phương pháp regularization và kỹ thuật tối ưu phù hợp với từng bài toán.
- Nắm vững các kỹ thuật huấn luyện nâng cao như transfer learning, fine-tuning, self-supervised learning, contrastive learning, multi-task learning, curriculum learning, distributed training, mixed precision training.
- Có kinh nghiệm xử lý các vấn đề thường gặp trong huấn luyện mô hình học sâu như overfitting, underfitting, gradient vanishing/exploding, mất cân bằng dữ liệu, dữ liệu nhiễu, domain shift, data drift và suy giảm hiệu năng khi triển khai thực tế.
- Có năng lực đánh giá, so sánh và lựa chọn mô hình dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, khả năng tổng quát hóa, độ ổn định, độ trễ, throughput, chi phí tính toán, khả năng mở rộng và khả năng triển khai production.
- Có kinh nghiệm tối ưu mô hình phục vụ triển khai thực tế thông qua các kỹ thuật như quantization, pruning, knowledge distillation, model compression, batching, caching, TensorRT, ONNX Runtime, TorchScript hoặc các runtime tương đương.
- Hiểu biết tốt về quy trình MLOps, bao gồm quản lý thí nghiệm, versioning dữ liệu/mô hình, logging, monitoring, model registry, CI/CD cho mô hình AI và theo dõi hiệu năng sau triển khai.
- Có khả năng phân tích lỗi mô hình ở mức chuyên sâu, xác định nguyên nhân từ dữ liệu, kiến trúc, thuật toán, siêu tham số, pipeline huấn luyện hoặc điều kiện vận hành thực tế.
- Có kinh nghiệm đọc hiểu, phân tích và tái hiện các paper nghiên cứu AI/Deep Learning; có khả năng chuyển hóa kết quả nghiên cứu thành giải pháp kỹ thuật có thể áp dụng trong sản phẩm.
- Có năng lực định hướng kỹ thuật, phản biện thiết kế mô hình, chuẩn hóa phương pháp huấn luyện, đánh giá và triển khai mô hình học sâu trong phạm vi nhóm hoặc tổ chức.
- Có kinh nghiệm dẫn dắt kỹ thuật, cố vấn hoặc đào tạo đội ngũ kỹ sư AI/ML về thiết kế mô hình, thực nghiệm, tối ưu và triển khai mô hình học sâu.
- Có tư duy hệ thống, khả năng giải quyết bài toán phức tạp, tư duy thực nghiệm tốt và khả năng đưa ra quyết định kỹ thuật dựa trên dữ liệu.
- Ưu tiên ứng viên có công bố khoa học, sáng chế, giải pháp kỹ thuật lõi, kinh nghiệm xây dựng mô hình nền tảng, bộ benchmark, thư viện dùng chung hoặc nền tảng huấn luyện mô hình quy mô lớn.
- Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm phát triển mô hình trong môi trường production, đặc biệt với các hệ thống yêu cầu độ chính xác cao, độ trễ thấp, khả năng mở rộng lớn, tính ổn định và độ tin cậy cao.
- Có khả năng định hướng công nghệ học sâu lõi, đề xuất chiến lược phát triển mô hình dài hạn, xây dựng năng lực nghiên cứu ứng dụng và tạo ra giá trị công nghệ bền vững cho tổ chức.
Phúc lợi
Công ty VNPT AI
Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam
Trụ sở chính
57 Huỳnh Thúc Kháng, P.Láng Hạ, Q.Đống Đa, TP. Hà Nội
0243 232 1394
tuyendung@vnpt.vn
Kết nối với chúng tôi
