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
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)
Môi trường tốt, sản phẩm tốt để làm việc(IT)
Giờ làm việc thoải mái, có nhiều cơ hội tiếp xúc với kỹ thuật mới(IT)
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của 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.
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.
Dưới đây là một số công việc cụ thể của một Computer Vision Engineer:
- 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.
- Phát triển các ứng dụng CV: Xây dựng các ứng dụng sử dụng công nghệ thị giác máy tính, ví dụ như hệ thống nhận diện khuôn mặt, phân loại hình ảnh, phát hiện vật thể, và nhiều ứng dụng khác.
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.
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.