Job Description

• Dẫn dắt việc thiết kế, quản trị và tối ưu kiến trúc hệ thống tổng thể của dòng sản phẩm AI Hội thoại, bao gồm kiến trúc ứng dụng, dữ liệu, hạ tầng, tích hợp và bảo mật. Đảm bảo hệ thống có khả năng mở rộng, an toàn, hiệu năng cao, phù hợp với kế hoạch sản phẩm dài hạn.
• Thiết kế kiến trúc hệ thống theo hướng scalable, tối ưu khả năng triển khai hybrid giữa cloud-based và edge-based (dòng sản phẩm TLA trên xe VinFast và AI cho robot).
• Xây dựng tiêu chuẩn, nguyên tắc và khung quản trị kiến trúc
• Thẩm định, tư vấn kỹ thuật và trực tiếp triển khai thiết kế giải pháp.
• Giám sát hiệu năng, độ tin cậy, chi phí vận hành và đề xuất tối ưu hệ thống
• Xây dựng và quản lý đội ngũ kiến trúc sư hệ thống và chuyên viên phát triển phần mềm cấp cao để hoàn thành nhiệm vụ trọng điểm.

Requirement(s)

• Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành Công nghệ Thông tin, Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Phần mềm, Trí tuệ nhân tạo/ML hoặc các ngành liên quan.
• Tối thiểu 10+ năm kinh nghiệm phát triển phần mềm và các hệ thống quy mô lớn.
• Tối thiểu 3+ năm kinh nghiệm ở vị trí quản lý cấp cao (quản lý kỹ thuật/Engineering Manager, Trưởng bộ phận kỹ thuật/Head of Engineering).
• Tối thiểu 2+ năm kinh nghiệm với nền tảng AI (AI Platform), ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), và hệ thống AI đa tác tử (Agentic AI Systems).
• Thiết kế kiến trúc tổng thể cho nền tảng AI quy mô doanh nghiệp (AI Platform – Enterprise Scale).
• Hiểu biết sâu về hệ sinh thái mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): GPT-4, Claude, Gemini và các mô hình nguồn mở.
• Kiến thức chuyên sâu về Agentic AI: điều phối đa tác tử (multi-agent orchestration) với LangChain, LangGraph.
• Real-time AI Agent: xử lý thời gian thực, streaming, quản lý ngữ cảnh, lưu trữ và duy trì trạng thái (state persistence).
• Có kinh nghiệm về kiến trúc RAG: cơ sở dữ liệu vector, embedding, tìm kiếm kết hợp (hybrid search).
• MCP và giao tiếp giữa các tác tử AI (Agent-to-Agent communication).
• Tinh chỉnh mô hình (fine-tuning), thiết kế gợi ý (prompt engineering), và hệ thống đánh giá chất lượng (evaluation frameworks).
• Cập nhật chặt chẽ các nghiên cứu mới nhất và các đột phá trong lĩnh vực AI.
• Kiến trúc Doanh nghiệp (Enterprise Architecture)
• Microservices, hệ thống hướng sự kiện (event-driven) cho tác vụ AI.
• Hệ thống phân tán, độ sẵn sàng cao, khả năng mở rộng lớn.
• Hạ tầng AI: triển khai mô hình (model serving), tối ưu suy luận (inference optimization).
• Giám sát hệ thống (Observability): monitoring, logging, đánh giá hiệu năng.
• Thành thạo Python.
• Kinh nghiệm phát triển backend cho hệ thống quy mô lớn.
• Cơ sở dữ liệu vector: Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus.
• Kafka; API: RESTful, GraphQL, WebSocket.
• Kinh nghiệm sâu trong triển khai hệ thống Cloud Native.
• AWS (SageMaker, Bedrock, Lambda, ECS/EKS).