.png)
MÔ TẢ CÔNG VIỆC
-
- Xây dựng Knowledge Graph mô hình hóa service topology, dependency, deployment, SLO, runbook, incident và evidence.
- Thiết kế và tối ưu vector search với pgvector, đánh giá retrieval bằng các metric như Recall@K, MRR, NDCG, Hit Rate.
- Xây dựng RAG production và cải thiện chất lượng retrieval dựa trên số liệu.
- Phát triển pipeline ETL chuyển đổi metrics / logs / traces thành node/edge cho Knowledge Graph.
- Xây dựng dataset phục vụ LLM Agent training & evaluation: tool-call trajectory, hard-negative, taxonomy, labeling.
- Thiết kế cơ chế chống data leakage giữa train/val/test theo từng incident/scenario.
- Vận hành data pipeline với Airflow, Dagster, Flink hoặc tương đương.
QUYỀN LỢI
-
- Mức lương thương lượng.
- Bonus: 1~10 triệu khi giới thiệu người quen, bạn bè đến công ty.
- Làm việc với hệ thống lớn và hiện đại, có cơ hội nâng cao kỹ năng kỹ thuật toàn diện.
- Có cơ hội trở thành Key Person có ảnh hưởng dự án, Leader cũng như Project Manager.
- Tham gia các hoạt động gắn kết nhân viên như Game Online (Half-Life, AOE, Dota2, LOL, Pubg...), Team Building.
- Có nhiều cơ hội thăng tiến dựa trên năng lực cá nhân và mức lương.
- Tiếp cận các dự án khác nhau và công nghệ mới nhất.
- Tham gia nhiều khóa học như AWS, Microservice, tiếng Anh, tiếng Nhật...
YÊU CẦU
-
- 3+ năm kinh nghiệm Data/ML Engineering trong môi trường production.
- Tiếng anh giao tiếp thành thạo.
- Thành thạo Python + SQL.
- Có kinh nghiệm Graph Data Modeling và ít nhất một Graph DB: Neo4j, PostgreSQL + AGE, Memgraph hoặc tương đương.
- Đã xây dựng RAG production và có kinh nghiệm đo lường, tối ưu retrieval bằng số liệu.
- Có kinh nghiệm pgvector hoặc Vector Search tương đương; hiểu trade-off giữa các chiến lược indexing.
- Có kinh nghiệm xây dựng và vận hành ETL/Data Pipeline với Airflow, Dagster, Flink hoặc tương đương.
- Có kiến thức về LLM Agent, tool calling và evaluation dataset là lợi thế.
Hỗ trợ khách hàng
Hỗ trợ ứng viên
