Trang chủ
Hỏi đáp
Quy định
Sự kiện
Liên hệ
- Nghiên cứu và phát triển các thuật toán, mô hình và phương pháp Trí tuệ nhân tạo có tính tổng quát, có khả năng ứng dụng rộng trong nhiều lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, xử lý tiếng nói, dữ liệu đa phương thức, hệ thống gợi ý, AI agent và tối ưu hóa thông minh.
- Theo dõi, phân tích và đánh giá các xu hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực AI, bao gồm foundation models, generative AI, large language models, multimodal learning, self-supervised learning, reinforcement learning, AI alignment, causal AI và các hướng nghiên cứu tiên tiến khác.
- Đề xuất, thử nghiệm và đánh giá các ý tưởng, thuật toán hoặc kiến trúc mô hình mới nhằm cải thiện năng lực học, suy luận, tổng quát hóa, thích nghi và giải quyết vấn đề của hệ thống AI.
- Thiết kế thí nghiệm nghiên cứu, xây dựng giả thuyết khoa học, lựa chọn phương pháp đánh giá, phân tích kết quả và rút ra kết luận có căn cứ dựa trên dữ liệu thực nghiệm.
- Xây dựng nguyên mẫu nghiên cứu, proof-of-concept hoặc mô hình thử nghiệm để kiểm chứng tính khả thi của các phương pháp AI mới trước khi chuyển giao sang giai đoạn phát triển sản phẩm.
- Phối hợp với các nhóm Machine Learning, Deep Learning, Data Engineering, MLOps và Product để chuyển hóa kết quả nghiên cứu thành giải pháp kỹ thuật có khả năng ứng dụng trong sản phẩm, nền tảng hoặc dịch vụ AI.
- Tham gia xây dựng bộ dữ liệu thử nghiệm, benchmark, tiêu chí đánh giá và quy trình kiểm định phục vụ nghiên cứu, so sánh và lựa chọn các phương pháp AI phù hợp.
- Thực hiện đánh giá chuyên sâu các mô hình AI dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, khả năng tổng quát hóa, độ ổn định, khả năng suy luận, tính an toàn, độ tin cậy, khả năng giải thích và chi phí tính toán.
- Phân tích điểm mạnh, điểm yếu, giới hạn và rủi ro của các thuật toán AI; từ đó đề xuất hướng cải tiến, mở rộng hoặc kết hợp nhiều phương pháp để nâng cao hiệu quả hệ thống.
- Tham gia nghiên cứu các phương pháp giúp mô hình AI hoạt động tốt hơn trong điều kiện dữ liệu thực tế như dữ liệu nhiễu, thiếu nhãn, ít dữ liệu, lệch phân phối, đa nguồn hoặc thay đổi theo thời gian.
- Chủ trì và phối hợp thực hiện công bố khoa học, viết báo cáo nghiên cứu, tài liệu kỹ thuật, hồ sơ sáng chế hoặc các tài sản trí tuệ liên quan đến thuật toán và giải pháp AI.
- Tham gia xây dựng định hướng nghiên cứu AI dài hạn, đề xuất các chủ đề nghiên cứu có giá trị chiến lược và phù hợp với năng lực công nghệ lõi của tổ chức.
- Góp phần phát triển năng lực nghiên cứu nội bộ thông qua chia sẻ tri thức, seminar kỹ thuật, hướng dẫn phương pháp nghiên cứu và hỗ trợ các nhóm kỹ sư trong việc tiếp cận các phương pháp AI mới.
- Đóng góp vào việc xây dựng nền tảng công nghệ AI của tổ chức thông qua các thuật toán lõi, mô hình dùng chung, thư viện nghiên cứu, bộ benchmark, bộ dữ liệu chuẩn hoặc các giải pháp kỹ thuật có khả năng tái sử dụng.
Kỹ sư Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo
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 Trí tuệ nhân tạo, Khoa học máy tính, Công nghệ thông tin, 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 có kinh nghiệm nghiên cứu chuyên sâu về AI.
- Có nền tảng kiến thức vững chắc về Machine Learning, Deep Learning, xác suất thống kê, tối ưu hóa, đại số tuyến tính, mô hình hóa dữ liệu và thuật toán AI.
- Có kinh nghiệm nghiên cứu, thiết kế, thử nghiệm và đánh giá các thuật toán, mô hình hoặc phương pháp AI trong một hoặc nhiều lĩnh vực như NLP, Computer Vision, Speech, Multimodal AI, Generative AI, LLM, Reinforcement Learning, AI Agent.
- Thành thạo Python và các framework AI phổ biến như PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face, Scikit-learn, NumPy, Pandas hoặc các công cụ tương đương.
- Có khả năng đọc hiểu, phân tích, tái hiện và cải tiến các công trình nghiên cứu, paper khoa học hoặc mô hình mã nguồn mở trong lĩnh vực AI.
- Có năng lực thiết kế thí nghiệm nghiên cứu, xây dựng giả thuyết, lựa chọn phương pháp đánh giá, phân tích kết quả và rút ra kết luận có căn cứ khoa học.
- Có khả năng xây dựng nguyên mẫu nghiên cứu, proof-of-concept hoặc mô hình thử nghiệm để kiểm chứng tính khả thi của các ý tưởng, thuật toán và phương pháp AI mới.
- Có khả năng viết bài báo khoa học, technical report, báo cáo nghiên cứu, tài liệu kỹ thuật và trình bày kết quả nghiên cứu một cách rõ ràng, logic, thuyết phục.
- Ưu tiên ứng viên đã có công bố khoa học tại hội nghị, tạp chí chuyên ngành về AI, Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, NLP, Speech, Data Science hoặc các lĩnh vực liên quan.
- Có khả năng phát hiện các ý tưởng có tiềm năng hình thành sáng chế, giải pháp hữu ích hoặc tài sản trí tuệ từ kết quả nghiên cứu, thuật toán, mô hình hoặc quy trình kỹ thuật mới.
- Chủ động cập nhật xu hướng AI mới, có tinh thần học hỏi liên tục, sẵn sàng thử nghiệm các phương pháp tiên tiến và đề xuất hướng nghiên cứu có giá trị cho tổ chức.
- Có khả năng định hướng chủ đề nghiên cứu, dẫn dắt nhóm nghiên cứu, phản biện kỹ thuật, xây dựng năng lực nghiên cứu lõi và đóng góp vào tài sản trí tuệ dài hạn của 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
