Senior Software Engineer (Agentic Platform), GreenNode

Chúng tôi đang xây dựng một **Nền tảng Agentic (Agentic Platform)** - nền tảng giúp khách hàng triển khai và vận hành các AI agent ở quy mô production một cách nhanh chóng và an toàn. Nền tảng cung cấp các dịch vụ / thành phần sẵn dùng để các nhà phát triển agent có thể tích hợp nhanh chóng thay vì phải xây dựng từ đầu - giúp rút ngắn đáng kể thời gian từ ý tưởng đến một agent hoàn thiện. Nền tảng cũng tuân theo các giao thức mở để dễ dàng kết nối với công cụ, nguồn dữ liệu và các agent khác.

Chúng tôi tin rằng một nền tảng agentic vững chắc được xây dựng trên **nền tảng kỹ thuật phần mềm (backend & distributed systems)**, với AI / agent là lớp năng lực đặt trên top. Do đó, vai trò này được thiết kế với tỷ lệ **70% kỹ thuật phần mềm / platform engineering truyền thống** và **30% AI, AI agent và các giao thức liên quan**.

Bạn sẽ làm việc trực tiếp với đội ngũ kỹ thuật để đưa các dịch vụ của nền tảng từ kiến trúc, triển khai, đến vận hành - đảm bảo tính sẵn sàng cao, độ trễ thấp, bảo mật và khả năng mở rộng.

Trách nhiệm chính

1. Platform & Backend Engineering (~70%)

- Thiết kế, triển khai và duy trì các backend service / API đạt tiêu chuẩn cao về **tính sẵn sàng, độ trễ và bảo mật**.

- Xây dựng các thành phần hạ tầng của nền tảng để hỗ trợ vòng đời agent - từ nơi agent chạy, giao tiếp giữa agent / công cụ / dịch vụ, quản lý trạng thái, đến bảo mật và phân quyền.

- Xây dựng **secure sandbox runtime** nơi các AI agent có thể thực thi code và công cụ được sinh ra trong môi trường cô lập - sử dụng containerization / microVM (Docker, gVisor, Firecracker), cô lập bằng namespace & seccomp, giới hạn tài nguyên (CPU / bộ nhớ / mạng), và kiểm soát egress nghiêm ngặt để các hành động agent không đáng tin cậy không bao giờ rò rỉ ra host hoặc các tenant khác.

- Thiết kế mô hình dữ liệu và luồng dữ liệu trên SQL (MySQL), NoSQL (MongoDB) và vector database; đảm bảo tính nhất quán, throughput và khả năng phục hồi.

- Tích hợp message broker / backbone hướng sự kiện (Kafka, RabbitMQ, AWS SQS/SNS) cho giao tiếp bất đồng bộ giữa các service nội bộ của nền tảng.

- Xác định và xử lý các vấn đề hệ thống: điểm nghẽn hiệu năng, memory leak, race condition, lỗ hổng bảo mật, rò rỉ tài nguyên.

- Thiết kế và triển khai hệ thống **observability** (metrics, logs, distributed tracing) để giám sát và debug nền tảng trong môi trường production.

- Nghiên cứu, thử nghiệm và đánh giá các giải pháp công nghệ mới để giải quyết các vấn đề kỹ thuật của hệ thống.

2. Năng lực AI & Agentic (~30%)

- Thiết kế các dịch vụ nền tảng cho AI agent; chủ động theo dõi các tính năng AI agent thịnh hành trên thị trường để khách hàng luôn tiếp cận những năng lực mới nhất.

- Xây dựng và tích hợp **MCP server** cũng như các adapter cho giao thức **A2A** để kết nối agent với công cụ, nguồn dữ liệu và các agent khác.

- Tích hợp LLM / agentic framework (LangChain, LangGraph, CrewAI, Strands…) vào nền tảng theo cách framework-agnostic; thiết kế abstraction để nền tảng không phụ thuộc vào một model hay framework cụ thể nào.

- Thiết kế và xây dựng **năng lực agent sandbox** - môi trường thực thi code / công cụ (code interpreter, REPL, tool-call runtime) cấp cho AI agent khả năng chạy code, đánh giá output và lặp lại một cách an toàn; hỗ trợ thực thi đa ngôn ngữ, trạng thái session có thể lưu trữ, file I/O, và tính tái lặp xác định để agent có thể đáng tin cậy "suy nghĩ → thực thi → quan sát → tinh chỉnh".

- Định nghĩa và thực thi **ranh giới bảo mật sandbox** - phân quyền theo từng agent / từng tác vụ (read-only fs, network allow-list, cổng phê duyệt cho các hành động nhạy cảm), và tích hợp sâu với lớp phân quyền của nền tảng để các hành động trong sandbox có thể audit, trace và thu hồi.

- Viết client (SDK, CLI, AI agent skill) giúp khách hàng tích hợp và sử dụng nền tảng.

- Ứng dụng công cụ AI (coding assistant, AI code review, AI-assisted testing & debugging) vào quy trình phát triển và vận hành hằng ngày để nâng cao năng suất đội ngũ.

3. Thực hành kỹ thuật & Ownership (áp dụng cho cả hai phần)

- Viết code sạch với unit test và integration test; duy trì chất lượng thông qua code review.

- Sở hữu tính năng / dịch vụ từ thiết kế đến production; chủ động đề xuất cải tiến kiến trúc.

- Hướng dẫn và review cho kỹ sư junior / mid; đóng góp xây dựng văn hóa kỹ thuật.

- Làm việc chặt chẽ với product, infra và các bên liên quan để biến yêu cầu thành giải pháp kỹ thuật rõ ràng.

Yêu cầu

I/ Must Have:

1. Nền Tảng và Kinh Nghiệm

- Tốt nghiệp Cử nhân trở lên chuyên ngành Khoa học Máy tính, Kỹ thuật hoặc lĩnh vực liên quan.

- Có kinh nghiệm xây dựng backend service / distributed system chạy trong môi trường production; với chúng tôi, số năm kinh nghiệm chỉ là tham khảo - **năng lực thực tế** mới là yếu tố quyết định.

- Nền tảng vững về **kiến trúc phần mềm, design pattern, distributed system** và các best practice.

- Kỹ năng giải quyết vấn đề, tư duy logic và phân tích tốt; giao tiếp và làm việc nhóm hiệu quả.

2. Backend & Dữ liệu

- Thành thạo ít nhất một trong: **Java (Spring Boot), Go, Python**.

- Thành thạo **SQL (MySQL)** và **NoSQL (MongoDB)**; hiểu về indexing, query optimization, transaction và data modeling.

- Có kinh nghiệm thực tế với message broker: **Kafka, RabbitMQ, ActiveMQ** hoặc **AWS SQS/SNS**.

- Hiểu rõ về thiết kế **REST API**, authentication / authorization (OAuth, API key, service-to-service auth) và các nền tảng bảo mật.

3.Infra & DevOps

- Quen thuộc với **Git, Docker, CI/CD**; hiểu về triển khai microservices.

- Hiểu về **observability** (metrics, logs, tracing) và đã làm việc với các công cụ liên quan (Prometheus/Grafana, ELK/OpenSearch, OpenTelemetry, Jaeger…).

4. AI & Agentic (30%)

- Hiểu các khái niệm cốt lõi của kiến trúc agent: **tool use, memory/context, orchestration loop, guardrails, multi-agent coordination**.

- Hiểu và đã làm việc với **MCP (Model Context Protocol)** - **biết cách viết MCP server là một lợi thế lớn**.

- Hiểu về **A2A (Agent-to-Agent)** và các giao thức agent khác (ADK, ReAct).

- Đã sử dụng agentic framework (LangChain, LangGraph, CrewAI…) và/hoặc RAG / vector database.

- Quen thuộc với việc sử dụng công cụ AI trong công việc hằng ngày.

II/ Nice-to-have

- Đã xây dựng hoặc đóng góp cho một **agentic platform / AI platform** thực tế.

- Đã viết **MCP server** và tích hợp vào hệ thống production.

- Đã triển khai hệ thống **monitoring / observability** end-to-end.

- Có kinh nghiệm với **Kubernetes** và vận hành workload container ở quy mô lớn.

- Kinh nghiệm với **code interpreter sandbox**, identity / authorization cho agent, hoặc semantic caching.

- Đã xây dựng **secure sandbox / code execution runtime** cho AI agent hoặc workload multi-tenant - có kinh nghiệm thực tế với container isolation (Docker, gVisor, Firecracker / microVM), namespace & seccomp, network policy, hoặc nền tảng thực thi code serverless.

- **Tiếng Anh nghe nói tốt** - một điểm cộng khi làm việc với đội ngũ quốc tế, đối tác và tài liệu kỹ thuật.