Công nghệ MobiWork Việt Nam ★ 2.9

* Trong quá trình thực tập, bạn sẽ được hướng dẫn để tham gia vào các nhóm nhiệm vụ sau:
- Nghiên cứu & Phát triển Mô hình:
+ Đi sâu vào kiến trúc URA-VLMs và mô hình InternVL.
+ Tìm hiểu và triển khai quy trình multi-step prompting + RAG.
+ Cài đặt InternVL, xây dựng pipeline inference để tạo caption và phát hiện bất thường trong hình ảnh.
- Xử lý Dữ liệu & Đánh giá:
+ Thu thập và tiền xử lý các bộ dữ liệu hình ảnh lớn từ nguồn mở.
+ Thiết kế hệ thống multi-step prompting để phân loại các loại bất thường khác nhau.
- Tích hợp & Trình diễn:
+ Tích hợp toàn bộ hệ thống, từ ảnh đầu vào đến phân tích bất thường và đánh giá nguy cơ.
+ Thiết kế giao diện thử nghiệm trực quan bằng Gradio hoặc Streamlit cho cả hình ảnh và video.
+ Viết báo cáo tổng kết, so sánh hiệu quả với các baseline hiện có.- Sinh viên năm cuối hoặc đã tốt nghiệp các ngành Công nghệ thông tin, Trí tuệ nhân tạo, Khoa học dữ liệu, hoặc các ngành liên quan.
- Có đam mê nghiên cứu, phát triển khoa học và ứng dụng công nghệ
- Hiểu các khái niệm về học sâu (deep learning), đặc biệt trong thị giác máy tính (Computer Vision) và mô hình ngôn ngữ (LLM/VLM).
- Thành thạo Python, có kinh nghiệm với các framework như PyTorch hoặc TensorFlow.
- Hiểu sơ bộ về các kỹ thuật như RAG (Retrieval-Augmented Generation), multi-step prompting.
- Từng tìm hiểu hoặc làm việc với mô hình Vision-Language Models (ví dụ: CLIP, BLIP, InternVL) là lợi thế lớn.Hỗ trợ ăn nhẹ trong giờ làm việc
Cung cấp thiết bị làm việc cho nhân viên
Được review 1 lần trong năm
Chương trình team building để kết nối đồng nghiệp
Môi trường làm việc hòa đồng, thân thiện