AI Engineer (Junior - Middle Level)

AI Engineer (Junior- Middle Level)
ĐỐI TƯỢNG

Chỉ tiêu: 3
Giới tính: Nam/Nữ.
Độ tuổi: 22- 35.
Loại hình: Toàn thời gian.
Hình thức: Nhân viên chính thức.

PHÚC LỢI CÔNG TY

Lương tháng 13 theo doanh số công ty
Trợ cấp theo luật lao động (Tết thiếu nhi, Tết Trung Thu, Cưới hỏi, Thai sản).
Có cơ hội tiếp xúc với các hạ tầng CNTT mới.
Bảo hiểm y tế, bảo hiểm xã hội.
Thưởng tết theo thâm niên và năng lực.
Có thời gian tìm hiểu học hỏi các yêu cầu mới về nghiệp vụ.
Lương theo năng lực + thưởng Tết (HR sẽ trao đổi thu nhập cụ thể ngay buổi liên hệ đầu tiên)
Hỗ trợ đào tạo nghiệp vụ chuyên môn & Kỹ thuật trong thời gian thử việc.
Tham gia các dự án thương mại điện tử về nhiều lĩnh vực khác nhau.
Môi trường làm việc trẻ trung, thân thiện, sáng tạo.
Thưởng theo dự án tùy thuộc vào tình hình kinh doanh và doanh thu (nếu có).
Thưởng 10% lương vào các ngày lễ trong năm 30/4, 2/9, 1/1.
Có cơ hội học hỏi thêm về Digital Marketing.

MÔ TẢ CÔNG VIỆC
Tập đoàn BIN Corporation có trụ sở tại TP. Hồ Chí Minh và văn phòng quốc tế tại Singapore, Hongkong, Canada, Hoa Kỳ. MobCEC (công ty thành viên) chuyên cung cấp giải pháp AI & phát triển phần mềm cho doanh nghiệp toàn cầu. Phương châm: "Chất Lượng – Hiệu Quả – Bảo Mật".
Hạ tầng hiện tại:

Website & Mobile Applications
CRM Salesforce
Tableau Analytics | RingCentral VoIP | WhatsApp Business Chat
AI Automation Roadmap 2026:
Dify – điều phối AI agents
Salesforce Agent Force – platform AI tích hợp trực tiếp vào CRM
N8n + LLMs – tự động hóa quy trình, tiết kiệm chi phí vận hành

Triển khai AI cho các mảng:

HR: Chatbot tuyển dụng, phân tích nhân sự, onboarding tự động
Business: Chatbot, dự báo bán hàng, quản lý khách hàng thông minh, automation marketing
Technical: Xây dựng AI agents, hệ thống RAG, đánh giá & giám sát hiệu suất (evaluation & monitoring)

Công việc hàng ngày bạn sẽ làm:

Duy trì, nâng cấp, hỗ trợ, Fix lỗi, Training người dùng các hệ thống AI Automation hiện tại.
Nghiên cứu kỹ thuật mới
Theo dõi, Tổng hợp Hiệu quả & Chi phí sử dụng. Báo cáo tiến độ với Khách hàng và Ban Giám Đốc.
Sửa lỗi, cải thiện độ chính xác và tốc độ phản hồi của model
Viết tài liệu kỹ thuật, báo cáo tiến độ với Khách hàng và Ban Giám Đốc.
Viết & tối ưu prompts, xây dựng và kiểm thử AI agents trên Salesforce Agent Force / Dify

Lộ trình phát triển nghề nghiệp:
Timeline
Nếu bạn vào JUNIOR
Đủ điều kiện nâng lên Middle- level (dựa trên hiệu suất)
Chủ động 1–2 dự án trung bình, cải thiện chất lượng model, độc lập ~70%
Tháng 6–12
Tháng 3–6
Làm quen AgentForce, build Livechat bot
Tháng 1–3
Nếu bạn vào MIDDLE
Onboarding nhanh, đánh giá kỹ năng kiến trúc, nhận dự án phức tạp
Đủ điều kiện Senior/Lead: quyết định kiến trúc, sáng kiến chiến lược
Tháng 1–3
Dẫn dắt 2–3 dự án phức tạp, hướng dẫn junior, tối ưu hiệu suất/chi phí
Tháng 3–6
Tháng 6–12
YÊU CẦU CÔNG VIỆC

Yêu cầu cơ bản (Bắt buộc – tất cả phải có):
3+ tháng kinh nghiệm thực tế với LLMs (trong dự án thực tế)
1+ năm lập trình chuyên nghiệp (Python hoặc JavaScript)
Tiếng Anh giao tiếp được (đọc tài liệu kỹ thuật, thảo luận công nghệ)
Hiểu biết Prompt Engineering: hướng dẫn rõ ràng, ví dụ cụ thể, đầu ra có cấu trúc
Junior+ (Nếu bạn có 1–3 năm kinh nghiệm):
Biết ít nhất 1 framework LLM (Dify) từ cơ bản đến sơ cấp
Thái độ chủ động học hỏi, cầu tiến, tiếp nhận phản hồi tốt
Đã hoàn thành 1–2 dự án AI có kết quả thực tế (không phải dự án học tập đơn thuần)
Kiến thức cơ bản Salesforce CRM: objects (đối tượng dữ liệu), APIs (kết nối hệ thống), flows (quy trình tự động)
Middle+ (Nếu bạn có 3–5 năm kinh nghiệm):
Có thể hướng dẫn junior, chủ động xử lý giải pháp phức tạp, có tư duy kiến trúc hệ thống
Thành thạo 2+ framework LLM (kiến thức sâu, đã xây dựng hệ thống chạy thực tế – production)
Đã hoàn thành ít nhất 3 dự án AI quy mô vừa đến lớn
Kinh nghiệm phát triển Salesforce: tùy chỉnh CRM, flows, APIs, tích hợp hệ thống
Ưu tiên tuyển dụng (Không bắt buộc – nhưng là điểm cộng lớn):
RAG (Retrieval- Augmented Generation), fine- tuning, các chỉ số đánh giá AI (RAGAS)
Kinh nghiệm Salesforce Agent Force hoặc Einstein
Tư duy tối ưu chi phí AI: phân tích, chọn model phù hợp theo use- case

Cập nhật gần nhất lúc: 2026-07-06 22:00:04