Tweet
Facebook
Copy Link
Phúc lợi
- Chế độ bảo hiểm
- Du Lịch
- Chế độ thưởng
- Chăm sóc sức khỏe
- Đào tạo
- Tăng lương
- Nghỉ phép năm
- CLB thể thao
Mô tả Công việc
- AI/ML Model Development and Deployment: Participate in the development, deployment, and optimization of AI/ML models, particularly in the areas of image processing, natural language processing (NLP), and neural networks. Work with and optimize architectures such as Sklearn, Stats, CNN, RNN, GraphNN, YOLO, Transformer, BERT, T5, and their variants.
- Data Processing: Execute data preprocessing steps, including image and text processing, normalization, and extraction of key information from diverse datasets. Be flexible in data usage and optimization to ensure the highest efficiency in model performance.
- Source Control and CI/CD: Utilize Git/GitLab for source control and implement CI/CD systems to automate testing and deployment processes for models.
- Containerization: Employ Docker for containerizing applications and environments, facilitating consistent and straightforward model deployment.
- MLOps: Engage in building and deploying large-scale MLOps systems, using frameworks like MLflow and ClearML to manage the model lifecycle from development to deployment.
- Research and Development: Contribute to large-scale AI/ML research and development projects, proposing and testing innovative, optimized solutions for complex problems.
- Model Deployment: Perform model quantization and conversion to formats such as ONNX Runtime, TFLite, TensorRT, etc.. to optimize performance across different deployment environments.
- Service Development: Develop AI/ML services, with proficiency in at least one technology such as RabbitMQ, Apache Kafka, or SparkML for data processing and model deployment in production environments.
- Teamwork and Independence: Demonstrate the ability to work independently as well as collaborate effectively with team members. Be adaptable and proactive in ensuring tasks are completed on time.
Yêu Cầu Công Việc
- Education: Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Data Science, Machine Learning, or a related field.
- Experience: A minimum of 2 years of experience in Machine Learning or AI. • Programming Skills: Proficiency in Python. Experience with R or C++ is a plus.
- Technical Expertise: Experience in image processing, text processing, preprocessing techniques, and neural networks. Extensive knowledge of architectures like CNN, RNN, GraphNN, YOLO, Transformer, BERT, T5, and their variants. Experience in natural language processing, information extraction, and object detection.
- Mathematical Foundation: A strong foundation in mathematics, particularly in areas like probability, statistics, linear algebra, and optimization. • Data Flexibility: Flexibility in data usage and optimization to maximize the effectiveness of AI/ML models.
- Project Experience: Preference for candidates who have participated in large-scale projects involving image analysis, Natural language processing, Objects detection, Objects recognitions, OCR and the application of Large Language Models (LLMs), RAG.
- Model Development: Ability to independently develop, innovate, or optimize models ranging from simple to complex.
- Source Control and CI/CD: Experience with Git/GitLab and setting up CI/CD systems.
- Containerization and MLOps: Experience with Docker and MLOps frameworks such as MLflow and ClearML to manage and deploy AI/ML models effectively.
- Model Deployment: Experience with model quantization and conversion to ONNX Runtime, TFLite, TensorRT to optimize deployment.
- Service Development: Experience with messaging and data processing systems like RabbitMQ, Apache Kafka, or SparkML.
- Additional Preferences: Candidates with experience in building and deploying MLOps systems, Data Warehouses, Data Lakes, and those who have contributed to AI/ML research are highly preferred.
- Academic Contributions: Preference will be given to candidates who have made significant contributions to AI/ML research, including scientific publications.
- Supplementary Skills: Creative thinking, quick learning ability, and the capacity to apply new techniques in AI/ML. Strong communication skills and effectiveness in crossdisciplinary collaboration.
Địa điểm làm việc
Thông tin khác
- Bằng cấp: Đại học
- Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
- Lương: Cạnh tranh
DIGI-TEXX là Công ty chuyên cung cấp các giải pháp về Công Nghệ Thông Tin & Gia công quy trình kinh doanh (BPO), có 100% vốn đầu tư của Đức với hơn 19 năm kinh nghiệm.Trong 19 năm qua, chúng tôi đã thành công trong việc định vị mình là nhà cung cấp dịch vụ đáng tin cậy cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Trụ sở chính của DIGI-TEXX đặt tại Thành phố Hồ Chí Minh tại Công viên Phần mềm Quang Trung. Chúng tôi có một chi nhánh tại Thành phố Cần Thơ và một văn phòng đại diện tại Fukuoka (Nhật Bản). Chúng tôi trao quyền cho khách hàng của mình trên khắp Châu Âu, Châu Mỹ và Nhật Bản, Hàn Quốc và Việt Nam bằng cách sử dụng các công nghệ như AI, Deep Learning, Phân tích dữ liệu lớn và Thị giác máy tính trong các dịch vụ và giải pháp của chúng tôi. DIGI-TEXX có hơn 1300 nhân viên, hoạt động 24/7, hỗ trợ hơn 30 ngôn ngữ xử lý.
Chính sách bảo hiểm
- Được hưởng bảo hiểm sức khỏe.
- Được hưởng bảo hiểm xã hội.
- Các hoạt động ngoại khóa
- Bóng đá
- Du lịch
- Câu lạc bộ
- Team building
- Thể thao
- Party
Lịch sử thành lập
- 2015: Nhận giải thưởng Sao Khuê
- 2010: Đạt chứng nhận Hệ thống quảng lý thông tin theo tiêu chuẩn ISO/IEC 27001:2005
- 2003: Thành lập công ty
Mission
Cung cấp các dịch vụ đa dạng, với chất lượng tốt nhất cho các doanh nghiệp và tổ chức trên toàn cầu.
Review DIGI-TEXX Vietnam
Tin tuyển dụng thì rage lương 7-9tr hỏi thì hr nói chung chung,vô nhìn đơn giá thực tế quá bèo bọt
Nói chung công ty này ổn mảng part-time
Nói chung công ty này ổn mảng part-time, còn fulltime như thế nào thì mình không rành. Chắc tại vì mình làm thời vụ 3 tháng nên thấy công ty ổn. (rv)
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Kỹ Sư Computer Vision là gì?
1. Kỹ Sư Computer Vision là gì?
Kỹ sư Computer Vision là một chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ và khoa học máy tính, tập trung vào việc phát triển và triển khai các hệ thống và ứng dụng có khả năng nhận diện và hiểu hình ảnh. Các chuyên viên này sử dụng các thuật toán và phương pháp học máy để giúp máy tính "nhìn" và "hiểu" thế giới xung quanh, từ việc nhận diện đối tượng trong ảnh đến phân tích hành vi của chúng. Họ thường là những người đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng thú vị như nhận diện khuôn mặt, xe hơi tự động lái, nhận diện dấu vết y tế và nhiều ứng dụng khác. Điều này đóng vai trò quan trọng trong cả công nghiệp tự động hóa và trí tuệ nhân tạo, mở ra nhiều cơ hội phát triển công nghệ mới và tăng cường sự tương tác giữa con người và máy tính.
2. Mức lương và mô tả công việc của Kỹ Sư Computer Vision hiện nay
Mức lương của Kỹ Sư Computer Vision hiện nay
| Vị trí | Kinh nghiệm | Mức lương (đồng/tháng) |
| Kỹ sư Computer Vision tập sự | 0 - 2 năm | 3.000.000 - 7.000.000 |
| Kỹ sư Computer Vision | 2 - 6 năm | 15.000.000 - 30.000.000 |
| Nhà nghiên cứu Computer Vision | trên 6 năm | 30.000.000 - 40.000.000 |
Mức lương của Kỹ sư Computer Vision tập sự
Kỹ sư Computer Vision tập sự là vị trí thực tập dành cho sinh viên hoặc những người mới bắt đầu trong lĩnh vực Computer Vision. Đây là cơ hội để bạn học hỏi, trau dồi kiến thức và kỹ năng, cũng như tích lũy kinh nghiệm thực tế trong môi trường làm việc chuyên nghiệp. Mức lương từ 3.000.000 - 7.000.000 đồng/tháng.
Mức lương của Kỹ sư Computer Vision
Kỹ sư Computer Vision là một chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ và khoa học máy tính, tập trung vào việc phát triển và triển khai các hệ thống và ứng dụng có khả năng nhận diện và hiểu hình ảnh. Các chuyên viên này sử dụng các thuật toán và phương pháp học máy để giúp máy tính "nhìn" và "hiểu" thế giới xung quanh, từ việc nhận diện đối tượng trong ảnh đến phân tích hành vi của chúng. Mức lương từ 15.000.000 - 30.000.000 đồng/tháng.
Mức lương của Nhà nghiên cứu Computer Vision
Nhà nghiên cứu Computer Vision là chuyên gia chuyên về nghiên cứu và phát triển các thuật toán, mô hình và ứng dụng Thị giác Máy tính. Họ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự tiến bộ của lĩnh vực này và đưa ra những giải pháp sáng tạo cho các vấn đề thực tế. Mức lương từ 30.000.000 - 40.000.000 đồng/tháng.
Mô tả công việc của Kỹ sư Computer Vision
Kỹ sư Computer Vision (CV) là một chuyên viên chuyên sâu trong lĩnh vực công nghệ thị giác máy tính. Công việc của họ liên quan đến việc phát triển và triển khai các hệ thống và ứng dụng sử dụng công nghệ thị giác máy tính để nhận diện, phân tích và xử lý hình ảnh hoặc video.
- Nghiên cứu và phát triển thuật toán CV: Phát triển và cải tiến các thuật toán và mô hình máy học để nhận diện và phân tích hình ảnh hoặc video. Điều này bao gồm việc sử dụng mạng nơ-ron sâu (deep learning) và các kỹ thuật khác.
- Xử lý hình ảnh và video: Thực hiện các bước tiền xử lý, như cân bằng sáng tối, chuẩn hóa và tiền xử lý hình ảnh để chuẩn bị dữ liệu đầu vào cho các mô hình CV.
- Xử lý và phân tích hình ảnh: Các kỹ sư sẽ thiết kế những phần mềm nhằm xử lý, trích xuất thông tin từ hình ảnh, video. Việc này bao gồm hệ thống nhận dạng và phát hiện đối tượng, phân tích biểu cảm, nhiệm vụ khác,…
- Xây dựng hệ thống ứng dụng thực tế: Việc này đòi hỏi các kỹ sư kết hợp thị giác máy tính và ứng dụng thực tế. Một số ứng dụng tiêu biểu như xe tự điều khiển, nhận diện khuôn mặt trong hệ thống an ninh,…
- Nghiên cứu và phát triển các công nghệ hiện đại: Thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo đang không ngừng phát triển. Vì vậy, các kỹ sư cũng phải tham gia vào việc nghiên cứu để tạo ra những công nghệ mới.
- Phát triển và chỉnh sửa các mô hình học máy: Các kỹ sư sẽ phải làm việc với các thuật toán và mô hình học máy như CNNs (Convolutional Neural Networks. Việc này giúp đào tạo và điều chỉnh chúng phục vụ cho các công việc trong thị giác máy tính.
- Tối ưu hóa hiệu suất: Tối ưu hóa và cải thiện hiệu suất của các mô hình CV, đảm bảo rằng chúng có thể hoạt động hiệu quả trên các tài nguyên có hạn, như thiết bị di động hoặc các hệ thống nhúng.
- Xây dựng và triển khai hệ thống: Tham gia vào việc xây dựng và triển khai các hệ thống CV trong thực tế, bao gồm việc tích hợp vào các ứng dụng và thiết bị cụ thể.
Tóm lại, công việc của một Computer Vision Engineer đòi hỏi kiến thức sâu về thị giác máy tính, machine learning, và xử lý hình ảnh. Họ cũng cần có khả năng sử dụng các công cụ và thư viện phổ biến trong lĩnh vực này, như OpenCV, TensorFlow và PyTorch.
3. Computer vision (Thị giác máy tính) là gì?
Computer Vision (Thị giác máy tính) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính. Nó bao gồm các phương pháp để máy tính có thể “nhìn” và hiểu hình ảnh và video từ thế giới thực. Cụ thể, nó liên quan đến việc thu nhận, xử lý, phân tích và nhận dạng hình ảnh kỹ thuật số để tạo ra thông tin số hoặc biểu tượng có ích.
Thị giác máy tính giúp máy tính có khả năng nhận diện và hiểu biết một hình ảnh mang tính điện tử, giống như cách con người nhìn và phân tích thế giới xung quanh mình. Điều này bao gồm việc giải quyết vấn đề của các biểu tượng thông tin từ dữ liệu hình ảnh qua cách dùng các mô hình được xây dựng với sự giúp đỡ của các ngành lý thuyết học, thống kê, vật lý và hình học.
Thị giác máy tính cũng được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như an ninh, y tế, giao thông vận tải, và giải trí, cung cấp khả năng nhận diện khuôn mặt, phân loại đối tượng, giám sát và phát hiện, cũng như tăng cường hiệu quả hoạt động và an toàn.
4. Cách hoạt động của Computer Vision
Thị giác máy tính là lĩnh vực tập trung vào nhận dạng mẫu (pattern recognition), với mục tiêu "dạy" máy tính hiểu dữ liệu, thông qua việc cung cấp cho nó hàng nghìn hoặc hàng triệu hình ảnh đã được gắn nhãn, rồi áp dụng các thuật toán hoặc kỹ thuật khác nhau để máy tính học và nhận diện đúng (vẫn có xác xuất nhận diện sai) khi gặp lại các hình ảnh tương tự trong tương lai (hình ảnh người, xe hơi, con vật, ...). Một dự án Computer Vision sẽ bao gồm các bước cơ bản sau đây:
- Thu thập dữ liệu hình ảnh: Thu thập một lượng lớn hình ảnh hoặc video. Các hình ảnh này có thể đã được gắn nhãn hoặc không gắn nhãn (supervised hoặc unsupervised). Gắn nhãn là việc xác định các đối tượng trong hình ảnh (ví dụ: "mèo", "xe hơi", v.v.).
- Xử lý dữ liệu hình ảnh: Dữ liệu hình ảnh sau khi thu thập sẽ được xử lý để chuẩn bị cho việc phân tích. Các thuật toán xử lý hình ảnh thực hiện các bước như điều chỉnh độ sáng, cắt xén (cropping), thay đổi kích thước và loại bỏ nhiễu.
- Trích xuất đặc trưng (Feature Extraction): Các thuật toán Computer Vision sẽ trích xuất các đặc trưng quan trọng từ hình ảnh, như các cạnh, góc, hình dạng, ... Một trong các phương pháp nổi tiếng là Convolutional Neural Networks (CNN).
- Huấn luyện mô hình (Model Training): Các mô hình học máy (VD: CNN) sẽ được huấn luyện trên tập dữ liệu hình ảnh đã qua xử lý. Mô hình sẽ học cách phân loại hoặc nhận dạng các đối tượng trong ảnh dựa trên các đặc trưng đã trích xuất.
- Dự đoán và phân loại: Dựa vào các đặc trưng đã học, mô hình sẽ đưa ra dự đoán về các đối tượng xuất hiện trong ảnh mới (chưa được gắn nhãn). Quá trình này diễn ra tự động mà không cần sự can thiệp của con người.
5. Kỹ sư Computer Vision trong lĩnh vực blockchain có gì đặc biệt?
Kỹ sư thị giác trong blockchain có nhiệm vụ xây dựng và phát triển các hệ thống thị giác máy tính để phân tích và xử lý dữ liệu liên quan đến blockchain. Họ sử dụng các thuật toán và công nghệ nhận dạng hình ảnh để giúp xác minh giao dịch và các hoạt động trên blockchain một cách chính xác và an toàn.
Kỹ sư thị giác cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng blockchain liên quan đến nhận dạng và xác thực thông tin. Họ có thể sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng vân tay, hoặc nhận dạng hình ảnh để tăng cường tính bảo mật và xác thực trong các ứng dụng blockchain.
Kỹ sư thị giác cũng đóng vai trò trong việc nghiên cứu và phát triển các công nghệ mới liên quan đến thị giác máy tính và blockchain. Họ có thể tìm kiếm các phương pháp mới để tăng cường tính bảo mật, hiệu suất và khả năng mở rộng của hệ thống blockchain thông qua việc áp dụng các công nghệ mới như deep learning, computer vision và blockchain.
>> Xem thêm:
Việc làm Intern IoT Engineer cho người mới
Kỹ Sư Computer Vision có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
195 - 325 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Kỹ Sư Computer Vision
Tìm hiểu cách trở thành Kỹ Sư Computer Vision, 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.
Số năm kinh nghiệm
Điều kiện và Lộ trình trở thành một Kỹ Sư Computer Vision?
Yêu cầu tuyển dụng với vị trí Computer Vision Engineer
Yêu cầu tuyển dụng cho một Computer Vision Engineer thường bao gồm hai tiêu chí chính: kiến thức chuyên môn và kỹ năng cơ bản.
Kiến thức chuyên môn
- Xử lý ảnh và thị giác máy tính (Computer Vision): Cần hiểu biết vững về các thuật toán, kỹ thuật và phương pháp trong lĩnh vực thị giác máy tính
- Học sâu (Deep Learning): Hiểu biết về các mô hình học sâu (neural networks) và các kiến thức liên quan
- Ngôn ngữ lập trình: Sử dụng một hoặc nhiều ngôn ngữ phổ biến trong lĩnh vực Computer Vision, chẳng hạn như Python, C++, hoặc MATLAB.
- Công cụ và thư viện: Sử dụng các công cụ và thư viện phổ biến như OpenCV, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.
- Xử lý ảnh và video: Có hiểu biết về xử lý ảnh, video và các công cụ liên quan.
Kỹ năng cơ bản
- Nhóm hợp tác (Teamwork): Khả năng làm việc trong nhóm, cộng tác và giao tiếp hiệu quả với các thành viên khác.
- Giải quyết vấn đề (Problem Solving): Khả năng phân tích vấn đề và tìm ra các giải pháp hiệu quả.
- Tư duy logic và phân tích (Analytical and Logical Thinking): Có khả năng phân tích các vấn đề phức tạp và tư duy logic.
- Tự học (Self-learning): Sẵn sàng học hỏi và cập nhật kiến thức mới trong lĩnh vực thị giác máy tính.
- Quản lý thời gian và ưu tiên công việc (Time Management and Prioritization): Có khả năng quản lý thời gian để hoàn thành công việc một cách hiệu quả.
- Kiểm thử và gỡ lỗi (Testing and Debugging): Khả năng kiểm tra, gỡ lỗi và cải thiện hiệu suất của các mô hình thị giác máy tính.
- Cập nhật xu hướng công nghệ (Stay Updated with Technology Trends): Theo dõi các xu hướng mới và tiến bộ trong lĩnh vực Computer Vision.
Những yêu cầu này có thể thay đổi tùy theo công ty và dự án cụ thể, nhưng đây là một hướng dẫn tổng quát về những gì một Computer Vision Engineer thường cần.
Lộ trình thăng tiến của Computer Vision Engineer
Mức lương trung bình của Computer Vision Engineer tại Việt Nam khoảng 20.000.000 - 40.000.000 VND/ tháng. Mức lương tại vị trí Computer Vision Engineer tại Việt Nam có thể thay đổi theo thời gian và vị trí công ty cụ thể.
- Đối với Lập trinh viên: 9.000.000 - 14.000.000 VNĐ (1 tháng)
- Đối với Intern Linux: 15.000.000 - 25.000.000 VNĐ (1 tháng)
Dưới đây là lộ trình thăng tiến của một Computer Vision Engineer từ cấp bậc thực tập sinh đến cấp bậc cao hơn:
Thực Tập Sinh Computer Vision
Thực tập sinh Computer Vision thường tham gia vào các dự án dưới sự hướng dẫn của các chuyên gia trong ngành. Nhiệm vụ chính bao gồm việc thu thập dữ liệu, tiền xử lý ảnh, và hỗ trợ trong việc triển khai các mô hình đơn giản.
Kỹ Sư Computer Vision Cơ Bản
Kỹ Sư Computer Vision ở mức cơ bản tham gia vào việc phát triển và triển khai các hệ thống nhận diện và phân tích hình ảnh đơn giản. Họ thường tham gia vào việc tối ưu hóa mô hình, xử lý dữ liệu lớn và giải quyết các vấn đề kỹ thuật cơ bản liên quan đến Computer Vision.
Kỹ Sư Computer Vision Trung Cấp
Kỹ Sư Computer Vision ở mức trung cấp có khả năng tham gia vào việc nghiên cứu và phát triển các mô hình tiên tiến hơn, như mạng nơ-ron sâu (deep learning) và các thuật toán tiên tiến trong Computer Vision. Họ thường đảm nhận vai trò quan trọng trong việc thiết kế và triển khai các ứng dụng phức tạp.
Chuyên Gia Computer Vision
Chuyên Gia Computer Vision thường là những người có kinh nghiệm sâu về nghiên cứu và phát triển ứng dụng Computer Vision phức tạp. Họ tham gia vào việc xây dựng các mô hình tùy chỉnh, đưa ra các giải pháp sáng tạo cho các vấn đề khó khăn và đóng góp vào việc định hình hướng phát triển của lĩnh vực này.
Chuyên Gia Nghiên Cứu Computer Vision
Những Chuyên Gia Nghiên Cứu Computer Vision tham gia vào việc định hình các hướng nghiên cứu trong lĩnh vực này. Họ thường công bố các nghiên cứu trong các hội nghị và tạp chí uy tín về Computer Vision, và có thể tham gia giảng dạy hoặc hướng dẫn nghiên cứu cho cộng đồng.
Lưu ý rằng lộ trình này là một mô hình tổng quát và có thể có sự biến đổi tùy thuộc vào công ty, quốc gia và ngành công nghiệp cụ thể.