Thiết kế, phát triển và triển khai các giải pháp AI/ML phục vụ bài toán nghiệp vụ; đảm bảo mô hình vận hành ổn định trên production, có đo lường hiệu quả, tối ưu chất lượng và chi phí.
Thực hiện xây dựng, phát triển và bảo trì các dự án phần mềm
Tiếp nhận use case/bài toán AI từ quản lý/đơn vị nghiệp vụ; làm rõ mục tiêu, phạm vi, dữ liệu đầu vào/đầu ra và tiêu chí nghiệm thu (KPI/metric).
Phát triển các thành phần phục vụ AI: API inference, batch job, feature processing, indexing/retrieval (nếu dùng search/RAG), logging/trace.
Xây dựng/huấn luyện/tinh chỉnh mô hình; đánh giá chất lượng theo metric đã thống nhất; tối ưu hiệu năng (latency/cost/throughput) phù hợp môi trường vận hành.
Phân tích tính khả thi, đề xuất phương án kỹ thuật (ML/Deep Learning/LLM/RAG…); thiết kế kiến trúc giải pháp, pipeline dữ liệu–mô hình.
Bảo trì & cải tiến: theo dõi chất lượng mô hình, xử lý bug, cập nhật phiên bản mô hình/dữ liệu; quản lý versioning, đảm bảo tái lập (reproducibility).
Viết tài liệu kỹ thuật: mô tả mô hình, dữ liệu, giả định/giới hạn, hướng dẫn vận hành và bàn giao.
Hỗ trợ triển khai các hệ thống phần mềm
Thiết lập và theo dõi vận hành: monitoring chất lượng mô hình (model metrics), dữ liệu (data drift), hệ thống (latency/error rate), cảnh báo & quy trình xử lý.
Phối hợp DevOps/Platform thiết lập quy trình CI/CD cho AI (model artifact, versioning, rollback), đảm bảo triển khai an toàn.
Đề xuất cải tiến vận hành: tối ưu chi phí chạy mô hình, tối ưu inference/retrieval, kế hoạch retrain định kỳ/theo điều kiện.
Hỗ trợ xử lý sự cố trong quá trình vận hành: phân tích nguyên nhân, đề xuất phương án khắc phục, theo dõi đến khi ổn định.
Tham gia triển khai theo kế hoạch: đóng gói model/service, cấu hình môi trường, thiết lập endpoint, kiểm tra tích hợp với hệ thống liên quan.
Hỗ trợ đào tạo
Mentoring nội bộ (nếu được phân công): chia sẻ best practices về dữ liệu, đánh giá mô hình, an toàn và bảo mật.
Chuẩn hoá tài liệu và quy trình: user guide/FAQ, hướng dẫn vận hành, checklist triển khai, quy trình báo lỗi và yêu cầu cải tiến.
Đào tạo/chuyển giao cho các đơn vị sử dụng: cách sử dụng tính năng AI, cách đọc kết quả, các lưu ý về giới hạn/rủi ro và cách phản hồi cải tiến.
Hỗ trợ hướng dẫn UAT/kiểm thử: giải thích luồng xử lý AI, cách đo chất lượng, cách ghi nhận lỗi/hành vi mô hình (ví dụ: sai lệch, hallucination…).
