TARA ★ 2.7

LLM Application & RAG Development:

• Phát triển AI assistant, chatbot, RAG application hoặc các AI tools phục vụ nghiệp vụ Sales, Marketing, Customer Service, HR, Finance, Supply Chain và Operations.

• Thực hiện data ingestion, chunking, embedding, retrieval, prompt design và xử lý logic phản hồi cho các use case AI được phân công.

• Tối ưu chất lượng phản hồi dựa trên accuracy, relevance, hallucination risk, latency, cost và feedback từ người dùng.

AI Workflow & Automation Support:

• Xây dựng workflow automation có ứng dụng AI để giảm thao tác thủ công, hỗ trợ kiểm tra dữ liệu, tạo nội dung, tra cứu thông tin hoặc xử lý yêu cầu nội bộ.

• Tích hợp AI với API, database, file, Microsoft 365, workflow platform hoặc các hệ thống nội bộ theo phạm vi được phân công.

• Phối hợp với BA/Product Owner để làm rõ yêu cầu, chuẩn hóa input/output và hỗ trợ UAT trước khi go-live.

AI Evaluation, Monitoring & Improvement:

• Xây dựng test case, kiểm tra kết quả phản hồi AI và ghi nhận lỗi/rủi ro trong quá trình thử nghiệm và vận hành.

• Theo dõi usage, error log, user feedback và chi phí sử dụng AI để đề xuất cải thiện giải pháp.

• Hỗ trợ chuẩn hóa prompt template, knowledge base, tài liệu hướng dẫn và checklist vận hành AI.

Governance, Security & Collaboration:

• Tuân thủ quy định về bảo mật dữ liệu, phân quyền truy cập, dữ liệu nhạy cảm và nguyên tắc sử dụng AI an toàn của Công ty.

• Phối hợp với IT, Data, Application team và vendor để xử lý lỗi kỹ thuật, chuẩn hóa dữ liệu đầu vào và bàn giao giải pháp.

• Hỗ trợ đào tạo/hướng dẫn người dùng sử dụng AI tools sau triển khai.

Công việc khác theo sự yêu cầu của QLTT

Must-have

• Có từ 2-4 năm kinh nghiệm trong AI Engineer, Data Science, Machine Learning, Backend/Software Engineering, Automation Engineer hoặc vị trí tương đương.

• Có kinh nghiệm thực tế với Python và phát triển API/application bằng FastAPI, Flask, Node.js hoặc framework tương đương.

• Có hiểu biết và/hoặc kinh nghiệm triển khai LLM application, RAG, chatbot, AI assistant, prompt engineering hoặc workflow automation.

• Hiểu cơ bản về embedding, vector database, semantic search, prompt template, evaluation và xử lý rủi ro hallucination trong LLM output.

• Có kinh nghiệm làm việc với OpenAI API, Azure OpenAI, Gemini, Claude hoặc các nền tảng AI/LLM tương đương.

• Có kiến thức SQL, database, API integration và xử lý dữ liệu phục vụ ứng dụng AI.

• Có khả năng làm việc với business users, IT/Data/Application team và vendor để triển khai use case AI theo yêu cầu thực tế.

• Chủ động, học nhanh, có tinh thần ownership và sẵn sàng thử nghiệm công nghệ mới.

Nice-to-have

• Có kinh nghiệm với LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI, AutoGen hoặc framework RAG/agent tương đương.

• Có kinh nghiệm với vector database như Azure AI Search, Pinecone, Weaviate, Milvus, FAISS, Elasticsearch/OpenSearch hoặc PostgreSQL pgvector.

• Có hiểu biết về Docker, cloud, CI/CD, monitoring, data lakehouse hoặc MLOps/LLMOps cơ bản là lợi thế.

• Có kinh nghiệm triển khai AI/automation trong Retail, E-commerce, FMCG, Distribution hoặc Omnichannel là điểm cộng.