20250807191141305
Thiết kế và phát triển hệ thống AI Agent sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho các tác vụ tự động hóa, lập kế hoạch đa bước, phân tích văn bản và tương tác với hệ thống bên ngoài.
Xây dựng giải pháp tích hợp LLM với công cụ nội bộ và API bên thứ ba thông qua Tool/Function Calling.
Triển khai các pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation), memory management, context caching và agent orchestration.
Kết nối và tích hợp nhiều loại LLM:Mô hình mã nguồn mở: LLaMA, Mistral, Yi, Phi-3, OpenChat...Nền tảng thương mại: OpenAI (GPT-4/4o), Gemini, Claude, Cohere...
Tối ưu hóa hiệu năng triển khai LLM tại local (on-premise) hoặc trên hạ tầng cloud bằng các framework như: vLLM, TGI, LMDeploy, Ollama.
Làm việc với vector database (Weaviate, FAISS, Chroma, Qdrant...) phục vụ cho search, document retrieval và memory cho Agent.
Phối hợp với các team product, backend và infrastructure để đưa AI Agent vào môi trường production ổn định, an toàn và có khả năng mở rộng.
Phân tích và giải bài toán Multi-Component Planning (MCP) sử dụng LLM: phân tích đa thực thể, xác định mục tiêu độc lập/đồng thời, lên kế hoạch xử lý thành phần với Agent đơn lẻ hoặc phối hợp Multi-Agent.
Thiết kế luồng tương tác giữa các Agent dựa trên khả năng phân chia tác vụ theo vai trò (Planner, Executor, Evaluator), tối ưu hoá hiệu quả tác vụ phức tạp có nhiều bước suy luận phụ thuộc lẫn nhau.
Tốt nghiệp đại học chuyên ngành CNTT, Khoa học máy tính, Toán Tin hoặc tương đương.
Tối thiểu 2 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực AI/ML, trong đó có ít nhất 1 năm kinh nghiệm làm việc với LLM hoặc xây dựng ưu tiên GenAI (AI Agent). => Thử tạo nguồn và phản hồi lại.
Thành thạo Python, nắm vững các thư viện: HuggingFace Transformers, LangChain, LlamaIndex, OpenAI SDK...
Có kinh nghiệm triển khai hệ thống AI Agent với các thành phần: Retriever, Memory, Planner, Tool Executor, Multi-Agent Workflow. Hiểu rõ mô hình RAG, embedding, prompt engineering và fine-tuning.
Có kinh nghiệm với hệ thống AI Agent có khả năng MCP - Multi-Component Planning trong các tác vụ thực tế, hiểu rõ cách phân tách nhiệm vụ, duy trì ngữ cảnh và phối hợp giữa các agent thành phần.
Thành thạo làm việc với dịch vụ LLM của bên thứ ba (OpenAI, Gemini, Claude...) và triển khai mô hình self-host qua vLLM, LMDeploy, Ollama...
Kỹ năng xử lý dữ liệu văn bản, tài liệu (PDF, DOCX, HTML...) và xây dựng pipeline trích xuất/ngữ nghĩa.
Ưu tiên:
- Kinh nghiệm tối ưu hóa mô hình: quantization (GGUF, INT4), LoRA/QLoRA, model merging, inference acceleration.
- Có hiểu biết về multi-modal input (text, image, table) hoặc các hệ thống có interaction phức tạp.
- Có khả năng sử dụng các framework nâng cao: AutoGen, CrewAI, LangGraph, DSPy...
- Biết tích hợp Agent vào các ứng dụng thực tế như dashboard, chatbot nội bộ, hoặc các hệ thống AI trợ lý cho vận hành/doanh nghiệp.
Trung tâm Dịch vụ số (DSC) Trực thuộc khối công nghệ kỹ thuật FPT Telecom
Đăng nhập
Bước vào thế giới việc làm! Cơ hội đang chờ! Bạn đã sẵn sàng chinh phục thử thách chưa?
Đăng ký
Điểm khởi đầu của những giấc mơ lớn!
Quên mật khẩu
Nhập địa chỉ email được liên kết với tài khoản của bạn và chúng tôi sẽ gửi cho bạn một liên kết để đặt lại mật khẩu của bạn.