Mô tả công việc
We're seeking a Machine Learning Engineer to build and deploy multi-agent conversational AI systems with voice capabilities. You'll be responsible for developing real-time voice agents that can engage in natural, multi-turn conversations while maintaining high performance at scale.
Responsibilities
Design and implement multi-agent voice-based AI systems that can handle complex, real-time conversations
Build and optimize streaming communication pipelines for real-time speech processing
Deploy and scale ML models for production environments
Optimize model serving and inference for high-performance requirements
Technical Requirements
Multi-Agent Systems & Voice AI
Experience building multi-agent systems using LLMs
Knowledge of voice agent architectures and conversation management
Understanding of multi-turn dialogue systems
Knowledge of interruption and end turn detection in voice interaction, mimicking human-like conversation flow.
Streaming & Real-time Processing
Strong experience with async/streaming architectures
Proficiency in building real-time communication systems
Experience with WebSocket, gRPC, or similar streaming protocols
Hands-on experience with speech processing pipelines
Production ML Experience
Track record of deploying ML systems to production
Experience with ML monitoring and observability
Understanding of ML system scalability and reliability
Understanding of deploying ML/DL models on a large scale setup (optimize latency / throughput/ GPU usage...)
Experience with at least one serving framework such as Ray, Triton Server, Kubeflow,..
Competitive compensation package, including 13th-month salary and performance bonuses
Comprehensive health care coverage for you and your dependents
Generous leave policies, including annual leave, sick leave, and flexible work hours
Convenient central district 1 office location, next to a future metro station
Onsite lunch with multiple options, including vegetarian
Grab for work allowance and fully equipped workstations
Fun and engaging team building activities, sponsored sports clubs, and happy hour every Thursday
Unlimited free coffee, tea, snacks, and fruit to keep you energized
An opportunity to make a social impact by helping to democratize credit access in emerging markets.
Yêu cầu công việc
BS/MS in Computer Science or related field
3+ years of ML engineering experience
Most prioritize to strong python coding skills, strong logical thinking, strong debugging, tracing open source code
Experience with PyTorch or similar ML frameworks
Demonstrated experience shipping production ML systems (Docker, k8s,..)
This role combines ML engineering with real-time voice processing expertise, focusing on building practical, scalable AI systems that can be deployed in production environments.
Quyền lợi được hưởng
Python
PyTorch
Docker
Kubernetes
Được thành lập với sứ mệnh mang đến cho bà con nông dân những sản phẩm chất lượng, tạo niềm tin tuyệt đối cho bà con, và mong muốn tạo nên một thị trường phân bón cạnh tranh công bằng. Với tâm huyết đó, cùng với những nỗ lực, đoàn kết của toàn bộ cán bộ công nhân viên, ban lãnh đạo công ty mạnh dạn đầu tư nhà máy hiện đại ứng dụng công nghệ hóa lỏng Ure, đây là dây chuyền sản xuất phân bón hiện đại nhất tại Việt Nam hiện nay. Và Công ty Phân bón Hà Lan là một trong những doanh nghiệp tiên phong “dám nghĩ, dám làm” và dám đầu tư để cho ra đời những sản phẩm ưu việt nhất trên thị trường.
Chúng tôi tâm niệm rằng, mỗi sản phẩm làm ra là cả một tâm huyết của cán bộ công nhân viên Công ty. Hiện nay, Công ty Phân bón Hà Lan đã sản xuất đa dạng hóa các chủng loại sản phẩm, ngoài các nhóm NPK thông thường như 16-16-8; 17-7-17,… Chúng tôi còn tập trung sản xuất các dòng sản phẩm đặc chủng riêng biệt như: AMAZON, BIG ONE, SEVEN, HUMAX RONG BIỂN, NPK 17-7-21, NPK 18-18-18. Các nhãn hiệu này đã quá quen thuộc với bà con nông dân, đặc biệt khu vực Tây Nguyên. Mỗi loại phân bón đặc chủng cung cấp cho một loại cây trồng nhất định, phù hợp với từng loại cây trồng, đất đai, thời tiết, khí hậu,… Chính vì vậy Phân Bón Hà Lan đáp ứng tối ưu cho từng loại cây trồng.