AI Engineer (Forward Deployed), GreenNode

Chúng tôi đang tìm một Forward Deployed Engineer (AI Services)phụ trách xây dựng và triển khai các giải pháp AI trên dịch vụ Cloud AI. Bao gồm thu thập yêu cầu, xây dựng, tích hợp, đánh giá cho tới bàn giao vận hành. Vị trí sẽ phụ trách trao đổi trực tiếp với khách hàng để ghi nhận các yêu cầu nghiệp vụ và phối hợp với các bộ phận để xây dựng các ứng dụng/giải pháp AI phù hợp, đáp ứng nhu cầu an toàn bảo mật, vận hành, theo đúng chuẩn kiến trúc và tiêu chuẩn vận hành cũng như mục tiêu kinh doanh của khách hàng

Ở vị trí này, bạn sẽ làm việc chặt chẽ với khách hàng, Solution Architect và Product Owner để biến thiết kế giải pháp thành ứng dụng/giải pháp AI đáp ứng nhu cầu khách hàng. Trong đó bao gồm từ giai đoạn thu thập và viết tài liệu yêu cầu, xây dựng và tích hợp dịch vụ AI, chạy đánh giá và kiểm thử, đồng hành cùng khách hàng tới lúc go-live và bàn giao cho các bộ phận hỗ trợ liên quan

Trách nhiệm chính:

• Làm việc trực tiếp với khách hàng để thu thập, làm rõ và viết tài liệu yêu cầu nghiệp vụ và kỹ thuật, viết user story, tiêu chí nghiệm thu và phạm vi triển khai đã thống nhất với khách hàng và đội nghiệp vụ.
• Đóng vai trò đầu mối kỹ thuật trong quá trình triển khai: bao gồm tổ chức workshop và buổi demo, trình bày phương án thiết kế và tiến độ, báo cáo tình hình cho cả bên kỹ thuật lẫn bên nghiệp vụ.
• Thiết kế, xây dựng và triển khai giải pháp AI trên dịch vụ Cloud AI, bao gồm ứng dụng Generative AI, Retrieval-Augmented Generation (RAG) và Agentic AI workflow.
• Tích hợp dịch vụ AI với hệ thống và các cơ sở/nguồn dữ liệu của khách hàng qua API và data pipeline, dựa trên các yếu tố môi trường và giới hạn hiện có như các yêu cầu bảo mật, scaling, an toàn dữ liệu.
• Thiết lập và chạy đánh giá mô hình và hệ thống, áp dụng guardrail và kiểm soát responsible AI, tinh chỉnh giải pháp đáp ứng cân bằng về các yếu tố như độ chính xác, độ trễ và chi phí.
• Hỗ trợ giải pháp qua nhiều giai đoạn như PoC, phát triển, UAT, go-live và bàn giao, gồm tài liệu, runbook, đào tạo khách hàng, và chuyển giao cho đội hỗ trợ sau triển khai của khách hàng hoặc đội hỗ trợ GreenNode.

Yêu cầu

• Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Khoa học Máy tính, CNTT hoặc lĩnh vực liên quan.
• 3-5 năm kinh nghiệm thiết kế, xây dựng và triển khai ứng dụng cloud/phần mềm, trong đó ít nhất 2 năm đã từng làm việc với giải pháp AI/LLM.
• Kỹ năng giao tiếp, điều phối và thuyết trình tốt, thành thạo tiếng Anh, giải thích được khái niệm kỹ thuật cho người không chuyên kỹ thuật và trình bày trước lãnh đạo cấp cao.
• Có kinh nghiệm thu thập và viết tài liệu yêu cầu, viết user story kèm tiêu chí nghiệm thu, quản lý phạm vi và thay đổi.
• Nắm được vòng đời phát triển phần mềm (SDLC) và quy trình triển khai.
• Hiểu biết thực tế về các thành phần cloud cơ bản: compute (VM, container, serverless), storage và database, networking, bảo mật cơ bản và quản lý định danh, phân quyền.
• Kỹ năng lập trình tốt với Python và ít nhất một ngôn ngữ phổ biến khác (TypeScript/JavaScript, Java, Go, C# hoặc tương đương), ưu tiên đã dùng để xây dựng phần mềm AI (ứng dụng LLM, agent, dịch vụ RAG, data/ML pipeline) hoặc phần mềm vận hành thực tế tương đương.

• Nền tảng kỹ thuật phần mềm vững, gồm:
• Thiết kế, khả năng mở rộng, trade-off.
• Cấu trúc mã nguồn rõ ràng, dễ bảo trì và các design pattern thông dụng.
• Cấu trúc dữ liệu, giải thuật và thiết kế API (REST, async, streaming).
• Kiểm thử tự động, gỡ lỗi và review code.

• Sẵn sàng làm việc tại văn phòng khách hàng và đi công tác khi cần.

• Kinh nghiệm thực tế triển khai giải pháp AI trên dịch vụ Cloud AI, gồm:
• Dịch vụ MaaS , các dịch vụ Managed AI Infrastructure.
• Managed agent runtime hoặc dịch vụ nền tảng Agentic AI.
• Framework phát triển Agent cũng như các giao thức mở cho việc điều phối và tích hợp Agent.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG), embedding và vector search.
• Tích hợp LLM qua API và SDK, prompt engineering, tool/function calling.
• Đánh giá mô hình, guardrail và kiểm soát responsible AI.

• Kinh nghiệm đưa giải pháp AI vào hệ thống vận hành thực tế, có tính đến bảo mật, tối ưu chi phí và độ trễ.
• Hiểu về hạ tầng AI và xây dựng hạ tầng AI như GPU-scaling, inference và pipeline triển khai mô hình.