Thu phí tự động VETC ★ 1.5

Mô tả công việc

• Phát triển và duy trì AI Platform: Thiết kế, xây dựng và tối ưu hóa các tính năng core của nền tảng AI, bao

gồm multi-agent orchestration, RAG (Retrieval-Augmented Generation), MCP (Model Context Protocol), và

Agent-to-Agent communication, đảm bảo hiệu suất cao và khả năng mở rộng.

• Kiến trúc hệ thống end-to-end: Chịu trách nhiệm thiết kế kiến trúc full-stack từ frontend (UI/UX cho AI

workflows) đến backend (API, microservices, agent coordination), database design và integration với các LLM

providers (OpenAI, Anthropic, etc.).

• Triển khai RAG pipeline: Xây dựng và tối ưu hóa hệ thống RAG hoàn chỉnh bao gồm document processing,

vector embedding, semantic search, context retrieval và prompt engineering để nâng cao chất lượng AI

responses.

• Phát triển Multi-Agent System: Thiết kế và implement logic điều phối nhiều AI agents, xử lý communication

protocols, task delegation, conflict resolution và state management giữa các agents.

• Tích hợp MCP và A2A protocols: Implement Model Context Protocol để quản lý context hiệu quả và xây

dựng Agent-to-Agent communication framework cho phép các agents tương tác, chia sẻ thông tin và

collaborate trong các workflows phức tạp.

• Tối ưu hiệu suất và scalability: Monitor, profile và optimize performance của các AI workflows, xử lý

concurrent requests, caching strategies, và đảm bảo platform có thể scale theo nhu cầu người dùng.

• API development và integration: Thiết kế RESTful/GraphQL APIs, integrate với third-party services, vector

databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant), và các AI/ML tools ecosystem.

• Code quality và best practices: Maintain high code quality standards, viết unit tests, integration tests, conduct

code reviews, và document technical architecture và APIs cho team.

• Collaboration và mentoring: Làm việc chặt chẽ với AI/ML engineers, product managers và designers, đồng

thời mentor junior developers về AI application development và best practices.

• R&D công nghệ mới: Nghiên cứu và đánh giá các công nghệ AI emerging (fine-tuning, prompt optimization

techniques, new agent frameworks), đề xuất và implement các giải pháp cải tiến cho platform.

Yêu cầu

Trình độ học vấn:

• Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Kỹ thuật phần mềm hoặc các

ngành liên quan

Kinh nghiệm làm việc:

• Tối thiểu 5+ năm kinh nghiệm phát triển phần mềm full-stack

• Ưu tiên có kinh nghiệm từ 2+ năm làm việc với AI Platform, AI Agents, Multi-Agent Systems, RAG, MCP,

hoặc A2A communication

Kỹ năng lập trình & Framework:

• Thành thạo ngôn ngữ python

• Hiểu sâu về memory model, closure, threading, event loop

• Kinh nghiệm với frontend frameworks: React hoặc Vue.js• Thiết kế module reusable, áp dụng SOLID principles và design patterns nâng cao

AI/ML & Platform Development:

• Ưu tiên cao: Kinh nghiệm thực tế với AI Agent development, Multi-Agent orchestration

• Ưu tiên cao: Hiểu biết về RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipeline: document processing, vector

embedding, semantic search

• Ưu tiên cao: Kinh nghiệm với MCP (Model Context Protocol) và A2A (Agent-to-Agent) communication

• Kinh nghiệm tích hợp với LLM providers (OpenAI, Anthropic, Claude, GPT-4, etc.)

• Hiểu biết về prompt engineering và context management

• Kinh nghiệm với vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus)

Cơ sở dữ liệu:

• Kinh nghiệm với cả SQL (PostgreSQL, MySQL) và NoSQL (MongoDB, Redis)

• Hiểu rõ cách thức hoạt động và lựa chọn CSDL phù hợp với yêu cầu dự án

• Kinh nghiệm với vector databases cho AI applications

API & Integration:

• Thiết kế và phát triển RESTful APIs và/hoặc GraphQL

• Kinh nghiệm tích hợp third-party services và APIs

• Hiểu rõ luồng mạng giữa frontend ↔ backend ↔ database ↔ third party services

Message Queue & Event Streaming:

• Kinh nghiệm với Apache Kafka cho event streaming và message processing

• Hiểu biết về event-driven architecture và asynchronous communication

DevOps & CI/CD:

• Tự cấu hình build/test/deploy pipelines

• Kinh nghiệm với Docker, Docker Compose

• Ưu tiên cao: Kinh nghiệm thực tế với Kubernetes (K8S) cho container orchestration

• Thiết lập và tối ưu CI/CD, caching, proxy

Cloud Infrastructure:

• Ưu tiên cao: Kinh nghiệm làm việc với AWS (EC2, S3, Lambda, ECS/EKS, RDS, etc.)

• Hiểu biết về cloud architecture và best practices

• Lợi thế: Kinh nghiệm với hybrid cloud environment (kết hợp on-premise và cloud)

• Kinh nghiệm với infrastructure as code (Terraform, CloudFormation)

Kiến trúc hệ thống:

• Hiểu rõ các kiến trúc: Monolith, Microservices, Event-driven

• Đánh giá được tác động khi thay đổi kiến trúc

• Khả năng thiết kế module độc lập theo performance & maintainability

• Kinh nghiệm thiết kế hệ thống có khả năng scale

Testing & Quality Assurance:

• Thiết kế test strategy toàn diện (unit, integration, edge case)

• Tự động hóa kiểm thử với AI/công cụ hỗ trợ

• Kinh nghiệm với testing frameworksSecurity:

• Hiểu biết về OWASP Top 10 và cách phòng chống

• Áp dụng rate limiting, logging, token management

• Kinh nghiệm làm việc với security scanning tools

Soft Skills:

• Khả năng review pull request lớn và góp ý kiến trúc code

• Khả năng mentor junior developers

• Làm việc hiệu quả với cross-functional teams (AI/ML engineers, Product, Design)

• Tư duy giải quyết vấn đề và xử lý edge cases

• Kỹ năng giao tiếp tốt, làm việc nhóm

AI Tools & Automation:

• Sử dụng AI/MCP để tự động hóa quy trình lập trình (build, setup workflows, tạo module/features)

• Sử dụng AI tools như programming partner để tăng năng suất

Ưu tiên (Nice to have):

• Kinh nghiệm với fine-tuning LLMs

• Hiểu biết về AI/ML concepts và workflows

• Kinh nghiệm với agent frameworks (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI)

• Đóng góp cho open-source projects liên quan đến AI

• Kinh nghiệm với multi-cloud platforms (AWS, GCP, Azure)

• Kinh nghiệm với monitoring và observability tools