DỊCH VỤ KỸ THUẬT DẦU KHÍ VIỆT NAM ★ 4.1

- Khảo sát nhu cầu nghiệp vụ, kỹ thuật và quản trị của các phòng ban; xác định các use case AI khả thi và có giá trị cao.

- Phân tích, đánh giá khả thi (technical feasibility, data feasibility, business feasibility) và xây dựng business case cho các sáng kiến AI.

- Thiết kế kiến trúc giải pháp AI: lựa chọn mô hình, lựa chọn nền tảng (Azure OpenAI, Microsoft Copilot, mô hình mở), thiết kế pipeline dữ liệu và tích hợp.

- Đề xuất chiến lược ứng dụng AI và GenAI trong các lĩnh vực ưu tiên: hỗ trợ vận hành cảng, hỗ trợ dự án EPC, hỗ trợ quản lý tài liệu kỹ thuật, hỗ trợ HSE, hỗ trợ tự động hóa công việc văn phòng và tự động hóa quy trình.

- Phát triển và triển khai các ứng dụng GenAI dựa trên Large Language Models (LLM): chatbot, trợ lý AI nội bộ, hệ thống hỏi đáp tài liệu (RAG– Retrieval-Augmented Generation), tóm tắt văn bản, phân loại nội dung, sinh báo cáo.

- Xây dựng và tinh chỉnh prompt theo nguyên tắc prompt engineering nâng cao; thiết kế và triển khai các AI Agents, agentic workflows.

- Triển khai các pipeline RAG hoàn chỉnh: thu thập dữ liệu, làm sạch, chunking, embedding, vector database, retrieval, ranking, generation và evaluation. accountability, privacy, security, hallucination, prompt injection, jailbreak, data leakage.

- Phát triển và tinh chỉnh các mô hình machine learning truyền thống khi cần: phân loại, hồi quy, phân cụm, dự báo chuỗi thời gian, phát hiện bất thường.

- Tích hợp các giải pháp AI với các hệ thống nghiệp vụ hiện có như SAP, Microsoft 365, SharePoint, hệ thống quản lý tài liệu, hệ thống dữ liệu kỹ thuật và các nền tảng dữ liệu nội bộ.

- Triển khai và vận hành Microsoft Copilot for Microsoft 365, Claude AI hoặc các nền tảng AI doanh nghiệp tương đương theo định hướng của Công ty.

- Xây dựng và vận hành các pipeline MLOps và LLM Ops: quản lý phiên bản mô hình, phiên bản dữ liệu, phiên bản prompt, deployment, monitoring, drift detection và retraining.

- Thiết lập và vận hành môi trường phát triển, kiểm thử và vận hành cho các giải pháp AI; bảo đảm tính sẵn sàng, hiệu năng và tối ưu chi phí (FinOps cho AI, quản lý token usage).

- Quản trị mô hình AI, vòng đời mô hình và đánh giá hiệu quả mô hình thông qua các bộ đánh giá định lượng và định tính.

- Tham gia xây dựng khung quản trị AI của Công ty theo các chuẩn quốc tế như NIST AI Risk Management Framework, ISO/IEC 42001 (AI Management System) và các nguyên tắc Responsible AI của Microsoft, OECD và Petrovietnam. Đánh giá và kiểm soát rủi ro AI: bias, fairness, transparency,

- Đánh giá và kiểm soát rủi ro AI: bias, fairness, transparency, accountability, privacy, security, hallucination, prompt injection, jailbreak, data leakage.

- Phối hợp với bộ phận an toàn thông tin và GRC để bảo đảm các giải pháp AI tuân thủ ISO/IEC 27001:2022, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân và các quy định pháp luật liên quan.

- Tham gia xây dựng và phổ biến hướng dẫn sử dụng AI có trách nhiệm cho cán bộ nhân viên (acceptable use policy, AI literacy program).

Trình độ:

- Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, Toán – Thống kê, Kỹ thuật máy tính, Hệ thống thông tin, Điện tử viễn thông hoặc các chuyên ngành liên quan.

- Ưu tiên ứng viên có bằng Thạc sĩ về Trí tuệ nhân tạo, Khoa học dữ liệu, Machine Learning hoặc các chương trình đào tạo chuyên sâu về AI/GenAI.

Kinh nghiệm:

- Tối thiểu 03 năm kinh nghiệm ở vị trí AI Engineer, ML Engineer, Data Scientist, Applied Scientist hoặc tương đương; ứng viên cấp cao yêu cầu tối thiểu 05 năm kinh nghiệm và đã trực tiếp dẫn dắt ít nhất một dự án AI/GenAI quy mô doanh nghiệp.

- Đã trực tiếp triển khai ít nhất một giải pháp Generative AI hoặc machine learning đưa vào vận hành thực tế (production), không chỉ ở mức POC.

- Có kinh nghiệm xây dựng pipeline RAG, AI Agents, chatbot doanh nghiệp hoặc các trợ lý AI là yêu cầu cao.

- Có kinh nghiệm triển khai Microsoft Copilot, Azure OpenAI, Google Gemini for Workspace, AWS Bedrock hoặc các nền tảng GenAI doanh nghiệp tương đương là một lợi thế quan trọng.