CV/CVC AI Engineer 2026

1. Phân tích bài toán và thiết kế giải pháp GenAI

• Làm việc với các đơn vị nghiệp vụ để tiếp nhận yêu cầu, đánh giá khả năng áp dụng GenAI và đề xuất hướng tiếp cận kỹ thuật phù hợp.
• Phân tích bối cảnh sử dụng, dữ liệu đầu vào/đầu ra và rủi ro tiềm ẩn để thiết kế kiến trúc GenAI khả thi và an toàn.
• Lựa chọn mô hình, phương pháp triển khai (on-premise, private cloud, hybrid, API service) phù hợp với từng bài toán.

2. Phát triển và triển khai các dịch vụ GenAI

• Thiết kế và triển khai các giải pháp GenAI dựa trên: Mô hình mã nguồn mở (LLM open-source triển khai nội bộ); Dịch vụ API của các nhà cung cấp bên ngoài (ví dụ: OpenAI, Gemini hoặc các nền tảng tương đương), tuân thủ chính sách bảo mật và quản trị rủi ro của Ngân hàng.
• Đóng gói các ứng dụng GenAI thành dịch vụ (API/microservice) để tích hợp với hệ thống nghiệp vụ, cổng nội bộ hoặc các nền tảng số.

3. Phát triển giải pháp RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• Thiết kế và triển khai pipeline RAG: Thu thập, tiền xử lý, indexing và truy xuất tri thức từ dữ liệu nội bộ (văn bản, quy trình, báo cáo, tài liệu nghiệp vụ…).
• Kết hợp LLM với semantic search/vector database nhằm đảm bảo phản hồi: Đúng ngữ cảnh, bám sát dữ liệu nội bộ, hạn chế hallucination.
• Phối hợp với Data Governance và BI để đảm bảo dữ liệu sử dụng cho RAG được phân loại, cho phép và kiểm soát đúng quy định.

4. Phát triển AI Agent và tự động hoá thông minh

• Thiết kế và triển khai các AI Agent / Agentic workflow thực hiện chuỗi tác vụ: hỏi - truy xuất - phân tích - phản hồi - hành động.
• Tích hợp GenAI với các công cụ workflow automation (ví dụ: N8N hoặc nền tảng tương đương) để: Tự động hoá quy trình nội bộ; Hỗ trợ nhân sự nghiệp vụ trong các tác vụ lặp lại, tốn thời gian.
• Chuẩn hoá các agent và workflow để có thể tái sử dụng và mở rộng trong toàn Ngân hàng.

5. Giám sát, kiểm soát và cải tiến ứng dụng GenAI

• Thiết lập cơ chế monitoring, logging và đánh giá chất lượng cho các ứng dụng GenAI: Độ chính xác, tính phù hợp ngữ cảnh, rủi ro hallucination; Hiệu năng, độ trễ và mức độ sử dụng.
• Phối hợp cải tiến prompt, pipeline, agent logic khi dữ liệu hoặc yêu cầu nghiệp vụ thay đổi.
• Đảm bảo các ứng dụng GenAI đáp ứng yêu cầu về bảo mật, phân quyền truy cập, kiểm soát dữ liệu đầu vào/đầu ra.

6. Chuẩn hoá kiến trúc và chia sẻ tri thức GenAI

• Tham gia xây dựng và chuẩn hoá kiến trúc GenAI / Agentic AI dùng chung cho Ngân hàng.
• Tài liệu hoá đầy đủ các giải pháp, pipeline, cấu hình và best practices.
• Chia sẻ kiến thức, hướng dẫn kỹ thuật cho các thành viên khác trong Trung tâm và hỗ trợ triển khai diện rộng.

1. Trình độ học vấn

• Tốt nghiệp Đại học trở lên các chuyên ngành: CNTT, Khoa học Máy tính, Trí tuệ Nhân tạo, Khoa học Dữ liệu hoặc tương đương.
• Ưu tiên ứng viên có các chứng chỉ quốc tế về GenAI, LLM, AI Engineering, MLOps, NLP hoặc AI Platform trên các nền tảng cloud/hybrid.

2. Kinh nghiệm

• Tối thiểu 2 - 3 năm kinh nghiệm phát triển giải pháp AI/GenAI (đối với CVC).
• 4 - 5 năm kinh nghiệm trở lên (đối với CVCC), ưu tiên đã triển khai GenAI/RAG/AI Agent trong môi trường doanh nghiệp hoặc ngân hàng.
• Có kinh nghiệm đưa giải pháp AI từ POC sang triển khai thực tế.

3. Năng lực chuyên môn & kỹ thuật

• Thành thạo Python, có kinh nghiệm làm việc với LLM và GenAI framework.
• Hiểu và triển khai được RAG, prompt engineering, AI agent orchestration.
• Có khả năng đóng gói dịch vụ GenAI dưới dạng API, hiểu Docker, RESTful API.
• Có kiến thức nền tảng về kiến trúc hệ thống, tích hợp hệ thống và bảo mật ứng dụng AI.

4. Năng lực cá nhân

• Tư duy hệ thống, định hướng giải pháp và khả năng hiện thực hoá ý tưởng.
• Giao tiếp tốt với cả đội kỹ thuật và đơn vị nghiệp vụ.
• Chủ động, có khả năng dẫn dắt kỹ thuật ở mức module/giải pháp (đặc biệt với CVCC).
• Thích nghi tốt với môi trường Agile, thay đổi nhanh.

5. Ngoại ngữ

• Đọc hiểu tốt tài liệu tiếng Anh chuyên ngành AI/GenAI.
• Giao tiếp tiếng Anh ở mức làm việc, có thể trình bày kỹ thuật cơ bản.

IV. Quyền lợi

• Thu nhập cạnh tranh, tương xứng với năng lực và kinh nghiệm.
• Cơ hội xây dựng các ứng dụng GenAI lõi cho Ngân hàng, tác động trực tiếp đến hiệu quả kinh doanh và vận hành.
• Môi trường kỹ thuật hiện đại, tiếp cận sớm GenAI, RAG, Agentic AI ở quy mô doanh nghiệp.
• Lộ trình phát triển rõ ràng theo hướng Senior/Lead AI Engineer - GenAI Architect.
• Được đào tạo, cập nhật công nghệ AI mới và tham gia các chương trình phát triển chuyên môn.
• Hưởng đầy đủ các chế độ phúc lợi theo quy định của Ngân hàng.