1. Mục tiêu, vai trò chính

• AI Lead chịu trách nhiệm thiết kế kiến trúc, phát triển và nâng cao chất lượng toàn bộ AI stack, từ nghiên cứu, thử nghiệm đến triển khai production.
• Trọng tâm là xây dựng các sản phẩm AI hội thoại bằng tiếng Việt, ưu tiên trải nghiệm voice-first, có khả năng hiểu ngữ cảnh qua nhiều lượt hội thoại, ghi nhớ thông tin người dùng, thực hiện hành động thông qua các công cụ được cấp phép và phản hồi với độ trễ phù hợp với hội thoại tự nhiên.
• AI Lead đồng thời chịu trách nhiệm dẫn dắt đội ngũ AI, xây dựng hệ thống evaluation và đưa ra các quyết định kỹ thuật dựa trên số liệu thực tế.

2. Trách nhiệm công việc

• AI Agent & Conversational AI: Thiết kế và phát triển kiến trúc AI Agent voice-first, bao gồm intent, planning, tool calling, memory, hội thoại đa lượt, guardrail và fallback.
• LLM: Nghiên cứu, lựa chọn, fine-tune và tối ưu LLM cho tiếng Việt; triển khai model trên cloud, self-host hoặc on-device theo yêu cầu về chất lượng, latency và chi phí.
• RAG: Xây dựng và tối ưu hệ thống RAG, từ retrieval, embedding, hybrid search, reranking đến đánh giá Recall@K, Faithfulness và hallucination.
• Voice AI & Computer Vision: Phát triển và tối ưu các giải pháp STT/TTS tiếng Việt, Computer Vision và Multimodal AI trên cloud/mobile/edge.
• AI Evaluation & Research: Xây dựng hệ thống evaluation, theo dõi chất lượng, latency, cost và regression; nghiên cứu, thử nghiệm các paper/model mới và ra quyết định dựa trên số liệu.
• Team Leadership: Dẫn dắt 3–6 kỹ sư AI; phân chia công việc, review kỹ thuật, chuẩn hóa quy trình và coaching thành viên.
• Cross-functional: Phối hợp với Product, Backend, Android và Hardware để đưa các giải pháp AI từ Research → Prototype → Production.

1/ Kiến thức & Nền tảng

• Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành: Khoa học Máy tính, Trí tuệ Nhân tạo, Kỹ thuật Phần mềm, Khoa học Dữ liệu hoặc các ngành liên quan.ư
• Từ 4 năm kinh nghiệm ML/AI, trong đó tối thiểu 2 năm làm LLM/AI Agent.
• Có kinh nghiệm lead team/dự án AI.
• Đã đưa ít nhất một hệ thống LLM/Agent lên production và hiểu các chỉ số: latency, cost, task completion, hallucination…
• Có kinh nghiệm thực tế với RAG, LLM fine-tuning và triển khai model.
• Có kiến thức/kinh nghiệm Computer Vision và/hoặc Speech AI.
• Thành thạo Python, PyTorch, Hugging Face, Docker và ít nhất một framework: vLLM / llama.cpp / ONNX Runtime / TensorRT.
• Có khả năng đọc hiểu paper/tài liệu kỹ thuật tiếng Anh.

2/ Ưu tiên

• Kinh nghiệm ASR/TTS/NLP tiếng Việt.
• On-device AI, Android AI, NNAPI/GPU/NPU.
• Qwen/Gemma/Phi hoặc các model nhỏ.
• RLHF/DPO, AI Safety, Red Teaming.
• MLOps, experiment tracking, data versioning.
• Có paper nghiên cứu hoặc dự án open-source.