Review Highlights
Cập nhật 13/12/2025
Ưu điểm
Nhược điểm
Tầm nhìn của VPBank là cách mạng hóa năng lực của chúng tôi với trí tuệ nhân tạo (AI), khẳng định vị thế của ngân hàng trong top 3 ngân hàng hàng đầu Việt Nam và top 100 tại châu Á.
Trong Khối Quản trị và Phân tích dữ liệu (Enterprise Data and Analytics - EDA), một đội ngũ chuyên gia năng động đang thực hiện sứ mệnh đưa AI và machine learning tiên tiến vào cốt lõi hoạt động của ngân hàng. Bằng việc tận dụng công nghệ AI hiện đại, chúng tôi hướng đến việc cung cấp các dự đoán chính xác, tự động hóa quy trình, nâng cao trải nghiệm khách hàng, và thúc đẩy ra quyết định thông minh trên mọi lĩnh vực.
Chúng tôi đang tìm kiếm Senior AI Engineer có khả năng:
- Chủ động triển khai và phối hợp Trưởng phòng và/hoặc các chuyên gia trong việc phối hợp với các đơn vị kinh doanh, đơn vị hỗ trợ kinh doanh, cùng các trung tâm/phòng ban khác trong nội bộ khối EDA;
- Thực hiện các nhiệm vụ phân tích dữ liệu và phát triển mô hình học máy, học sâu, hoặc GenAI dưới sự định hướng chuyên môn; chịu trách nhiệm chính xây dựng các ứng dụng AI/phân tích dữ liệu, khai thác hệ thống dữ liệu phức tạp nhằm phục vụ nhu cầu phân tích, hiểu hành vi khách hàng và đưa ra các đề xuất khuyến nghị ban đầu.
- Đóng vai trò đầu mối kỹ thuật ở cấp nhóm nhỏ, có khả năng hướng dẫn chuyên viên cấp dưới.
Các trách nhiệm thực thi:
1. Chủ động và phối hợp triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cho các đơn vị trong ngân hàng
- Chủ động đề xuất, thiết kế, chịu trách nhiệm chính triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu cùng chuyên gia và phối hợp chặt chẽ với các đơn vị kinh doanh/vận hành để giải quyết các bài toán thực tế có tính ứng dụng cao
- Phân tích chuyên sâu và khám phá dữ liệu lớn, sử dụng các kỹ thuật xác suất thống kê, học máy, học sâu và GenAI để phát hiện các xu hướng, hành vi ẩn và các yếu tố thúc đẩy hành động của khách hàng; từ đó xây dựng insight giá trị và hỗ trợ đề xuất chiến lược kinh doanh, thiết kế sản phẩm hoặc chiến dịch phù hợp.
- Thực hiện hoặc dẫn dắt phát triển các mô hình học máy, học sâu và ứng dụng GenAI nhằm phục vụ các mục tiêu như: dự báo khách hàng rời đi (churn prediction), bán chéo/sản phẩm (cross/up-sell), phân khúc khách hàng (segmentation), dự đoán giá trị vòng đời khách hàng (CLTV), dự đoán hành vi tiếp theo và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng đa kênh
- Tham gia xây dựng và phát triển sản phẩm AI/ML/GenAI theo hướng sản phẩm tái sử dụng, hỗ trợ tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình nghiệp vụ của ngân hàng, bao gồm nhưng không giới hạn ở: xử lý hồ sơ tín dụng, phân loại và phân tích văn bản/giọng nói, thẩm định tự động, gợi ý hành động cho RM, hỗ trợ chăm sóc khách hàng, và cải tiến vận hành nội bộ.
2. Nghiên cứu & cập nhật kỹ thuật, công nghệ mới
- Thường xuyên nghiên cứu, cập nhật các xu hướng, kỹ thuật tiên tiến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, học máy, học sâu và/hoặc GenAI theo định hướng từ cấp quản lý hoặc chuyên gia nội bộ.
- Chủ động tìm hiểu và thử nghiệm các công nghệ, framework và mô hình mới để nâng cao hiệu quả triển khai giải pháp dữ liệu và AI tại ngân hàng.
- Tích cực tham gia và chia sẻ tại các diễn đàn chuyên môn, hội thảo nội bộ/ngoại bộ, seminar nhằm mở rộng kiến thức và chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn với đội nhóm.
- Tham gia hỗ trợ đào tạo, hướng dẫn cho các thành viên cấp thấp hơn trong nhóm khi được phân công.
3. Thưc hiện các công việc khác theo phân công của cấp thẩm quyền
1/ Trình độ đào tạo
Tốt nghiệp Đại học trở lên trong các lĩnh vực liên quan như: Khoa học Máy tính (Computer Science), Toán học/Toán ứng dụng (Mathematics/Applied Mathematics), Thống kê (Statistics), Kỹ thuật (Engineering), Khoa học Dữ liệu (Data Science), Kinh tế lượng, Tài chính định lượng (Econometrics, Quantitative Finance), hoặc các ngành liên quan đến phân tích dữ liệu và xử lý thông tin.
2/ Kiến thức/ Chuyên môn có liên quan
- Nắm vững kiến thức về mô hình thống kê, thuật toán học máy, học sâu và GenAI, đồng thời có khả năng đánh giá, tùy biến và tối ưu hóa các kỹ thuật cho các bài toán phức tạp trong thực tế.
- Có hiểu biết sâu và vận dụng thành thạo các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao, bao gồm kiểm định giả thuyết, phân tích nhân quả, xử lý mất cân bằng dữ liệu, phân tích chuỗi thời gian, mô hình suy diễn, vector embeddings…
- Thành thạo Python và các thư viện chuyên sâu phục vụ học máy, học sâu và GenAI như: Scikit-learn, XGBoost, LGBM, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers,,..cùng các công cụ hỗ trợ triển khai như MLflow, Docker, Git.
- Hiểu rõ và có khả năng tham gia triển khai các quy trình phát triển và vận hành mô hình (MLOps/LangOps), bao gồm xử lý dữ liệu, huấn luyện, đánh giá, kiểm thử, triển khai và giám sát mô hình
- Có khả năng phối hợp hiệu quả với các đơn vị kinh doanh/vận hành để hiểu bài toán, chuyển đổi thành giải pháp phân tích dữ liệu cụ thể, có giá trị ứng dụng cao và đo lường được hiệu quả.
3/ Các kỹ năng
- Kỹ năng thuyết trình. giao tiếp rõ ràng và mạch lạc, có thể trình bày kết quả phân tích, mô hình và insight cho chuyên gia hoặc đơn vị phối hợp.
- Có khả năng phối hợp làm việc nhóm hiệu quả, đặc biệt trong các nhóm liên chức năng giữa Data, BU và IT.
- Kỹ năng giải quyết vấn đề tốt, có khả năng tiếp cận các bài toán phân tích theo hướng cấu trúc và logic.
4/ Các kinh nghiệm liên quan
- Tối thiểu 3–5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích nâng cao, phát triển mô hình học máy/học sâu và/hoặc ứng dụng AI/GenAI vào bài toán thực tiễn.
- Có kinh nghiệm chủ động triển khai các mô hình hoặc giải pháp phân tích phục vụ một hoặc nhiều mục tiêu như tăng trưởng kinh doanh, cá nhân hóa, tối ưu hóa vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng, phòng chống gian lận, v.v.
- Đã từng tham gia hoặc đóng vai trò chính trong việc triển khai mô hình hoặc ứng dụng AI/ML/GenAI trên nền tảng cloud như AWS, Azure, Google Cloud, Databricks, v.v.
- Có kinh nghiệm xử lý, trực quan hóa và diễn giải dữ liệu một cách sâu sắc, kết nối với nhu cầu kinh doanh và gợi ý hành động cụ thể.
- Có khả năng hướng dẫn hoặc hỗ trợ chuyên viên khác trong nhóm khi triển khai mô hình hoặc xử lý dữ liệu.
- Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm làm việc tại các tổ chức lớn, ngân hàng, công ty công nghệ
5/ Các năng lực cần có
- Khả năng làm việc độc lập và quản lý thời gian hiệu quả
- Khả năng thích nghi nhanh với công nghệ mới
- Khả năng học tập liên tục, tự nghiên cứu
QUYỀN LỢI CỦA ỨNG VIÊN:
- Thu nhập hấp dẫn, lương thưởng cạnh tranh theo năng lực (16-18 tháng lương/năm)
- Thưởng các Ngày lễ, Tết cạnh tranh
- Được vay ưu đãi với lãi suất hấp dẫn theo quy định của ngân hàng
- Chế độ ngày phép 16 ngày phép/năm theo cấp bậc
- Bảo hiểm sức khỏe VPBank care cho CBNV theo cấp bậc
- Được tham gia các khóa đào tạo tùy thuộc vào Khung đào tạo cho từng vị trí
- Thời gian làm việc: từ thứ 2 – thứ 6 & 02 sáng thứ 7/ tháng, được lựa chọn ca làm việc linh hoạt: 08h00 - 17h30, 08h30 - 18h00, 09h00 - 18h30, nghỉ trưa 1h30 phút.
Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) được thành lập ngày 12 tháng 8 năm 1993, là một trong những ngân hàng thương mại cổ phần có lịch sử lâu đời ở Việt Nam. Sau 28 năm hoạt động, VPBank đã phát triển mạng lưới lên 233 chi nhánh/phòng giao dịch với đội ngũ gần 25.000 cán bộ nhân viên tại thời điểm ngày 30 tháng 6 năm 2021. Hết năm 2020, tổng thu nhập hoạt động của VPBank đạt 39.000 tỷ đồng. Lợi nhuận trước thuế của VPBank năm 2020 đạt mức 13.019 tỷ đồng, hoàn thành 127,5% kế hoạch và tăng 26,1% so với năm 2019, xếp thứ 4 trong các ngân hàng tại Việt Nam. Năm 2023 VPBank đạt lợi nhuận đạt 24.000 tỷ đồng.
Chính sách bảo hiểm
Các hoạt động ngoại khóa
Lịch sử thành lập
Mission
Tiên phong đổi mới, nâng tầm chất lượng dịch vụ tài chính vượt trội cho khách hàng và đối tác, phát triển hiệu quả mang lại các giá trị thịnh vượng bền vững cho cổ đông, cộng đồng và xã hội.
Cập nhật 13/12/2025
Ưu điểm
Nhược điểm
Môi trường, phúc lợi khá ổn
Môi trường làm việc tốt, không toxic đáng để thử
Tuyệt vời, tốt cho ai muốn trải nghiệm môi trường IT
AI Engineer tiếng Việt là Kỹ sư AI, Kỹ sư trí tuệ nhân tạo - là những người có trình độ cao, chịu trách nhiệm phát triển, lập trình và đào tạo mạng lưới thuật toán phức tạp tạo nên AI để chúng có thể hoạt động giống như não người. Vai trò này đòi hỏi kiến thức chuyên môn tổng hợp về phát triển phần mềm, lập trình, khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu.
Hiện nay, có rất nhiều thông tin về việc tuyển dụng AI Engineer, trong những thông tin tuyển dụng đó đều có đính kèm theo thông tin về mức lương AI Engineer. Điều đó giúp cho các bạn có được những cơ hội để biết được mức lương của mình ra sao. Trong phần này, chúng tôi sẽ giúp các bạn có thể nắm được mức lương cơ bản của AI Engineer theo số năm kinh nghiệm và lộ trình thăng tiến:
|
Số năm kinh nghiệm |
Vị trí |
Mức lương |
|
Dưới 1 năm |
Intern AI Engineer |
5.000.000 - 7.000.000 đồng/tháng |
|
1 - 3 năm |
Junior AI Engineer |
10.000.000 - 20.000.000 đồng/tháng |
|
3 – 5 năm |
Mid-level AI Engineer |
20.000.000 - 38.000.000 đồng/tháng |
|
5 - 8 năm |
Senior AI Engineer |
25.000.000 – 40.000.000 đồng/tháng |
|
Trên 8 năm |
Manager AI Engineer |
30.000.000 - 45.000.000 đồng/tháng |
Bên cạnh mức lương cơ bản, AI Engineer còn được thưởng theo lợi nhuận, có cơ hội tiếp xúc và làm việc với khách hàng tiềm năng. Mức lương của nghề AI Engineer phụ thuộc nhiều vào năng lực, kinh nghiệm, doanh thu của AI Engineer càng làm tốt thì mức thu nhập càng cao. Các quyền lợi BHXH, BHYT, BHTN, chính sách phúc lợi đầy đủ theo quy định của công ty và pháp luật.
Phát triển và triển khai mô hình AI
AI Engineer chịu trách nhiệm thiết kế và phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo, từ việc chọn lựa các thuật toán học máy phù hợp cho đến việc xây dựng và triển khai các mô hình học sâu phức tạp. Công việc này đòi hỏi kỹ năng trong việc áp dụng các phương pháp học máy như hồi quy, phân loại, clustering và học sâu để giải quyết các bài toán cụ thể. AI Engineer cần đảm bảo rằng các mô hình không chỉ đạt được hiệu suất tối ưu trên tập dữ liệu huấn luyện mà còn có khả năng tổng quát tốt khi áp dụng vào các tình huống thực tế. Họ cũng cần phải tối ưu hóa mô hình để giảm thiểu chi phí tính toán và thời gian phản hồi trong môi trường sản xuất.
Phân tích và xử lý dữ liệu
Một phần quan trọng của công việc là thu thập, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để sử dụng trong đào tạo và kiểm tra các mô hình AI. AI Engineer cần có khả năng xử lý dữ liệu lớn, sử dụng các công cụ và thư viện phân tích dữ liệu để trích xuất thông tin có giá trị và chuẩn bị dữ liệu cho quá trình huấn luyện. Họ cần phải thực hiện các bước tiền xử lý như loại bỏ dữ liệu bị thiếu, xử lý dữ liệu không đồng nhất và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào là chính xác và phù hợp.
Đánh giá hiệu suất và tinh chỉnh mô hình
Sau khi các mô hình AI được phát triển, AI Engineer phải thực hiện các đánh giá hiệu suất để đo lường chất lượng của các mô hình bằng các chỉ số đánh giá như độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu và F1-score. Họ cần phân tích kết quả từ các thử nghiệm và điều chỉnh các tham số của mô hình để cải thiện hiệu suất. Việc tinh chỉnh mô hình có thể bao gồm việc thử nghiệm với các phương pháp huấn luyện khác nhau, điều chỉnh cấu trúc của mô hình, và thử nghiệm các kỹ thuật giảm thiểu quá khớp. AI Engineer cũng cần theo dõi hiệu suất mô hình trong môi trường sản xuất và thực hiện các điều chỉnh cần thiết để duy trì và nâng cao hiệu suất.
Tích hợp và triển khai giải pháp
Khi các mô hình AI đã được phát triển và kiểm tra, AI Engineer sẽ làm việc để tích hợp chúng vào các hệ thống và ứng dụng hiện tại của tổ chức. Điều này yêu cầu sự phối hợp chặt chẽ với các kỹ sư phần mềm khác để đảm bảo rằng các mô hình hoạt động trơn tru trong môi trường sản xuất và có thể được truy cập qua các API hoặc giao diện người dùng. AI Engineer cần phải giải quyết các vấn đề liên quan đến hiệu suất và khả năng mở rộng, cũng như đảm bảo rằng các mô hình AI không gây ra các vấn đề về bảo mật và bảo mật dữ liệu.
Nghiên cứu và cập nhật công nghệ
Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh chóng, với nhiều công nghệ và phương pháp mới liên tục xuất hiện. AI Engineer cần phải duy trì sự cập nhật với các xu hướng và phát triển mới nhất trong ngành AI bằng cách đọc các bài báo khoa học, tham gia các hội thảo và khóa học, và nghiên cứu các công nghệ mới. Họ cần phải áp dụng các phương pháp và công cụ tiên tiến để cải thiện các giải pháp hiện tại và phát triển các sáng kiến mới. Việc này không chỉ giúp AI Engineer duy trì sự cạnh tranh trong nghề mà còn tạo điều kiện để họ đóng góp những ý tưởng đổi mới cho tổ chức.

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) và học máy (Machine Learning – ML) là hai khái niệm liên quan nhưng có sự khác biệt.
Tóm lại, Học máy là một phần của AI và tập trung vào việc xây dựng các thuật toán và mô hình học máy để máy tính có thể học và tìm hiểu từ dữ liệu. Trong khi đó, AI so với học máy rộng hơn và bao gồm nhiều lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng khác nhau, không chỉ liên quan đến học máy.
AI không chỉ là một từ được nhắc đến nhiều nhất hiện nay, nó thực sự là một cuộc cách mạng về công nghệ, thay đổi cách chúng ta làm việc, sống và tương tác. Với sự bùng nổ của dữ liệu và nhu cầu hiểu biết về dữ liệu mạnh mẽ trong những năm gần đây, nhu cầu học thêm kỹ năng về AI ngày càng tăng. Dưới đây là lý do tại sao bạn nên bất đầu học AI ngay từ hôm nay:
Trí tuệ nhân tạo không còn là tương lai nữa, đó chính là hiện tại. Số lượng việc làm AI đã tăng đáng kể trong những năm gần đây. Theo báo cáo Tương lai việc làm của Diễn đàn Kinh tế Thế giới năm 2023, các công việc về AI và Machine Learning đứng đầu danh sách các công việc có tốc độ phát triển nhanh nhất trong 5 năm tới. Khi các ngành công nghiệp tiếp tục áp dụng công nghệ AI vào hoạt động của họ, nhu cầu tuyển chuyên gia AI hứa hẹn sẽ ngày càng tăng cao.
Dự đoán này một lần nữa được nhấn mạnh trong Dự báo tăng trưởng quy mô thị trường lĩnh vực AI của Statista từ 2021 đến 2030 như biểu đồ dưới đây:
Đương nhiên, nhu cầu về kỹ năng AI tăng cao đi kèm với mức lương hấp dẫn. Theo dữ liệu từ Glassdoor, tính đến tháng 11 năm 2023, trung bình mức lương của một kỹ sư AI ở Hoa Kỳ là 153.719 USD mỗi năm, chưa tính thưởng và lợi nhuận chia sẻ từ công ty. Các kỹ sư Machine Learning và Data Scientist cũng được trả lương cao tương tự, với mức lương trung bình lần lượt là 151.158 USD và 178.515 USD mỗi năm. Thu nhập này phản ánh giá trị và tác động việc sở hữu các kỹ năng AI trên thị trường việc làm.
Trí tuệ nhân tạo không chỉ là các công việc được trả lương cao, nhu cầu tuyển dụng lớn. Đây còn là một lĩnh vực hứa hẹn sẽ thử thách bạn theo những cách thú vị. Bởi AI liên quan đến việc xây dựng các thuật toán để giải quyết các vấn đề phức tạp, thiết kế các mô hình mô phỏng trí thông minh của con người và áp dụng một cách sáng tạo các công nghệ này vào các tình huống thực tế khác nhau.
Các chuyên gia AI liên tục học hỏi, thích nghi và đổi mới. Lĩnh vực này không ngừng phát triển, có nghĩa là luôn có điều gì đó mới để học hỏi, một vấn đề cần giải quyết hoặc một hệ thống cần cải thiện. Bản chất năng động này khiến AI trở thành một lĩnh vực thú vị cho những ai ưa thử thách và không ngừng học hỏi.
Được thành lập từ năm 2006, SmartOSC đã nhanh chóng trở thành một trong những công ty hàng đầu trong lĩnh vực Thương mại điện tử tại khu vực. Với một sứ mệnh không ngừng phát triển và cung cấp những giải pháp đột phá, SmartOSC đã tạo ra một danh tiếng vững chắc trong ngành công nghiệp công nghệ thông tin.
SmartOSC không chỉ đơn thuần là một công ty phát triển web mà còn là một đối tác chiến lược cho các doanh nghiệp muốn tận dụng sức mạnh của thương mại điện tử. SmartOSC cung cấp một loạt các dịch vụ từ tư vấn chiến lược, phát triển web, thiết kế UX/UI đến các dịch vụ quản trị khác, nhằm giúp khách hàng xây dựng và phát triển một nền tảng thương mại điện tử mạnh mẽ và hiệu quả.
FPT là một trong những tập đoàn công nghệ lớn nhất tại Việt Nam, với một loạt các hoạt động từ công nghệ thông tin đến viễn thông và dịch vụ số. Phân khúc FPT AI chuyên về nghiên cứu và phát triển các giải pháp trí tuệ nhân tạo, bao gồm cả các ứng dụng trong các lĩnh vực như y tế, tài chính và bán lẻ.
Aimesoft là một công ty phần mềm tại Việt Nam, với chuyên môn về phát triển ứng dụng di động, phần mềm doanh nghiệp và các giải pháp AI. Họ đã thành công trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào các sản phẩm và dịch vụ của mình, từ hệ thống gợi ý đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Abivin, một trong những startup tiêu biểu của Việt Nam, tập trung vào việc cải thiện quản lý chuỗi cung ứng và lo vận chuyển thông qua ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Sử dụng công nghệ AI, Abivin giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quản lý kho và lộ trình vận chuyển, từ đó giảm thiểu thời gian và chi phí, tăng cường hiệu suất hoạt động.
Hekate là một công ty công nghệ mới nổi tại Việt Nam, chuyên phát triển các giải pháp AI cho các lĩnh vực khác nhau như y tế, tài chính và bán lẻ. Với sự tập trung vào nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ mới nhất, Hekate tạo ra các sản phẩm và dịch vụ có hiệu suất cao, giúp nâng cao chất lượng và hiệu quả trong quản lý và kinh doanh.
Vbee, một trong những công ty hàng đầu về công nghệ ngôn ngữ tự nhiên và AI tại Việt Nam, phát triển các ứng dụng nhận dạng giọng nói và trợ lý ảo cho cả thị trường nội địa và quốc tế. Với sứ mệnh làm cho giao tiếp giữa con người và máy móc trở nên dễ dàng và tự nhiên hơn, Vbee đang đóng góp vào sự phát triển của ngành công nghiệp AI tại Việt Nam.
ICSC, một công ty chuyên về bảo mật và an ninh mạng tại Việt Nam, sử dụng công nghệ AI để phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa mạng. Bằng cách cung cấp các giải pháp an ninh toàn diện, ICSC đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ thông tin và dữ liệu của khách hàng.
Aitech là một trong những công ty hàng đầu tại Việt Nam về phát triển giải pháp trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tự động hóa và robot. Bằng cách áp dụng công nghệ AI vào các quy trình sản xuất và dịch vụ, Aitech đã đạt được những thành tựu đáng kể trong việc tăng cường hiệu suất và hiệu quả sản xuất.
Digitech Solutions, một công ty phần mềm hàng đầu tại Việt Nam, chuyên phát triển các giải pháp trí tuệ nhân tạo cho các lĩnh vực như dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu. Bằng cách tận dụng nguồn lợi dữ liệu, Digitech Solutions cung cấp các sản phẩm và dịch vụ giúp khách hàng hiểu và tận dụng tốt nhất nguồn lực của mình.
Vin AI là một phần của Tập đoàn Vingroup – một trong những tập đoàn kinh tế hàng đầu tại Việt Nam. Vin AI tập trung vào nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo cho các lĩnh vực như y tế, giáo dục và tự động hóa. Đây là một phần trong chiến lược của Vingroup để áp dụng công nghệ vào nhiều lĩnh vực khác nhau và thúc đẩy sự phát triển của Việt Nam trong lĩnh vực công nghệ và trí tuệ nhân tạo.
>> Xem thêm: Việc làm AI Engineer tuyển dụng
>> Xem thêm: Việc làm Intern AI Engineer tuyển dụng
>> Xem thêm: Việc làm của AI Researcher mới cập nhật
Lương cơ bản
Lương bổ sung
Tìm hiểu cách trở thành AI Engineer, bạn cần có những kỹ năng và trình độ học vấn nào để thành công cũng như đạt được mức lương mong đợi ở mỗi bước trên con đường sự nghiệp của bạn.
Tinh thần học hỏi: Ngành trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, do đó, ứng viên cần có tinh thần học hỏi liên tục và sự ham mê nghiên cứu. Khả năng cập nhật các xu hướng và công nghệ mới là cần thiết để duy trì sự cạnh tranh trong ngành. Ứng viên nên thể hiện sự chủ động trong việc nghiên cứu và áp dụng các phương pháp mới nhất, tham gia vào các hội thảo và khóa học nâng cao để không ngừng cải thiện kỹ năng và kiến thức.
Mức lương: 6 - 10 triệu đồng/tháng
Kinh nghiệm làm việc: 0 - 1 năm
Vị trí Intern AI Engineer thường dành cho các sinh viên hoặc người mới tốt nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các nhiệm vụ chính của họ bao gồm hỗ trợ các kỹ sư AI trong việc phát triển và triển khai các mô hình học máy, phân tích dữ liệu và thực hiện các thử nghiệm để cải thiện hiệu suất của hệ thống. Intern AI Engineer có cơ hội học hỏi từ các chuyên gia trong ngành, tham gia vào các dự án thực tế và tích lũy kinh nghiệm quý báu trong môi trường làm việc chuyên nghiệp.
>> Đánh giá: Vị trí Intern AI Engineer là lựa chọn lý tưởng cho những người mới bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là sinh viên năm cuối hoặc người mới tốt nghiệp trong ngành công nghệ thông tin, toán học, hoặc các lĩnh vực liên quan. Ứng viên cần có nền tảng cơ bản về lập trình, sự ham học hỏi và khả năng làm việc nhóm. Kỹ năng giải quyết vấn đề, khả năng học hỏi nhanh chóng và sự chủ động trong công việc là những yếu tố quan trọng giúp intern thành công trong vai trò này.
Mức lương: 20 - 40 triệu đồng/tháng
Kinh nghiệm làm việc: 2 - 5 năm
AI Engineer là người chịu trách nhiệm thiết kế, phát triển và triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo để giải quyết các vấn đề thực tiễn. Họ làm việc với các thuật toán học máy, khai thác dữ liệu, và các công nghệ học sâu để xây dựng các mô hình AI hiệu quả. Công việc của một AI Engineer thường bao gồm việc phân tích yêu cầu của dự án, phát triển và kiểm tra các mô hình học máy, tối ưu hóa hiệu suất và tích hợp các giải pháp AI vào hệ thống hiện tại của tổ chức. Kỹ năng phân tích dữ liệu, lập trình và hiểu biết về các công nghệ AI là rất quan trọng để thành công trong vị trí này.
>> Đánh giá: AI Engineer cần có khả năng thiết kế và triển khai các mô hình AI phức tạp, đồng thời phải có kỹ năng giải quyết vấn đề và khả năng làm việc độc lập cũng như trong nhóm. Sự sáng tạo, khả năng tư duy logic và kinh nghiệm thực tiễn trong việc áp dụng công nghệ AI vào các bài toán cụ thể là rất quan trọng để thành công trong vai trò này.
>> Xem thêm:
Việc làm AI Engineer tuyển dụng
Việc làm Intern AI Engineer tuyển dụng
Việc làm Web Developer mới cập nhật
Việc làm Java Developer đang tuyển dụng