Nhân Viên Nghiên Cứu Al (AI Researcher) - Từ 2 Năm Kinh Nghiệm - Tại Hồ Chí Minh

Chẩn đoán hình ảnh y tế (Medical Imaging)

Phát triển các luồng (pipelines) phát hiện, phân đoạn và chẩn đoán sớm với các chỉ số đánh giá có ý nghĩa lâm sàng như AUC, độ nhạy (sensitivity) và độ đặc hiệu (specificity) (Develop detection, segmentation, and early- diagnosis pipelines with clinically meaningful evaluation (AUC, sensitivity, specificity
Triển khai các lớp giải thích (explainability) như Grad- CAM, SHAP để bác sĩ có thể tin tưởng và hành động dựa trên kết quả đầu ra của mô hình (Implement explainability layers (Grad- CAM, SHAP) so physicians can trust and act on model outputs)
Xây dựng và tinh chỉnh các mô hình Thị giác máy tính (CV) như ViT, SAM, CNNs để phân tích X- quang, CT, MRI và siêu âm. (Build and fine- tune CV models (ViT, SAM, CNNs) for X- ray, CT, MRI and ultrasound analysis)

NLP & LLM Lâm sàng (Clinical NLP & LLMs)

Xây dựng luồng RAG Y tế (Medical RAG pipeline) dựa trên các phác đồ điều trị, dược điển và hướng dẫn lâm sàng (Build a Medical RAG pipeline over treatment protocols, pharmacopoeias, and clinical guidelines)
Huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho các tác vụ lâm sàng: trích xuất hồ sơ bệnh án điện tử (EHR), tóm tắt y khoa, mã hóa ICD, với khả năng hỗ trợ mạnh mẽ ngôn ngữ y tế tiếng Việt. (Train LLMs for clinical tasks: EHR extraction, medical summarization, ICD coding, with strong Vietnamese medical language support)

Sức khỏe Dự báo & Cá nhân hóa (Predictive Health & Personalization)

Áp dụng các mô hình chuỗi thời gian (Transformer, Mamba) cho dữ liệu bệnh nhân liên tục từ các thiết bị đeo và IoT (Apply time- series models (Transformer, Mamba) to continuous patient data from wearables and IoT devices)
Phát triển các mô hình phân tầng nguy cơ bệnh tật, dự đoán tái nhập viện và lộ trình chăm sóc cá nhân hóa. (Develop disease risk stratification, readmission prediction, and personalized care pathway models)

Từ Nghiên cứu đến Sản xuất (Research → Production)

Chuyển đổi các bài báo khoa học thành các bản triển khai thực tế, tối ưu độ trễ, phù hợp để vận hành tại bệnh viện. (Translate papers into production- grade, latency- aware implementations suitable for hospital deployment)
Xây dựng khung đánh giá, cộng tác với các cố vấn lâm sàng để xác thực kết quả và đóng góp cho các ấn phẩm tại MICCAI, NeurIPS, ICML, ACL, v.v. (Build evaluation frameworks, collaborate with clinical advisors to validate findings, and contribute toward publication at MICCAI, NeurIPS, ICML, ACL, etc.)

Có hơn 2 năm kinh nghiệm thực chiến nghiên cứu AI trong các lĩnh vực Thị giác máy tính (Computer Vision), NLP/LLM hoặc AI Y tế. (2+ years hands- on AI research in Computer Vision, NLP/LLM, or Medical AI)
Quen thuộc với các công cụ và tiêu chuẩn như MONAI, DICOM, HL7/FHIR, hoặc các tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu y tế (HIPAA / Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân Việt Nam- PDPD). (Familiarity with MONAI, DICOM, HL7/FHIR, or healthcare data privacy standards (HIPAA / Vietnam PDPD))
Thành thạo Python; chuyên sâu về PyTorch/TensorFlow; có kinh nghiệm quy trình end- to- end từ xử lý dữ liệu đến triển khai. (Strong Python; proficient in PyTorch/TensorFlow; experienced end- to- end from data to deployment)
Có các bài báo xuất bản tại MICCAI, NeurIPS, ICML, ACL, CVPR hoặc các hội nghị tương đương. (Publications at MICCAI, NeurIPS, ICML, ACL, CVPR or equivalent)
Sự linh hoạt của startup: tạo mẫu nhanh, lặp lại trên dữ liệu và ra mắt sản phẩm mà không cần qua nhiều bước bàn giao rườm rà. (Startup agility: prototype fast, iterate on data, ship without long handoffs)
Kinh nghiệm tinh chỉnh (fine- tuning) các mô hình LLM trên các bộ dữ liệu y tế chuyên biệt hoặc tiếng Việt. (Experience fine- tuning LLMs on Vietnamese or domain- specific medical corpora)
Đã có kinh nghiệm về AI Y tế trước đó: chẩn đoán hình ảnh, NLP lâm sàng, EHR/EMR hoặc tin sinh học. (Prior Medical AI experience: imaging, clinical NLP, EHR/EMR, or bioinformatics)
Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ ngành Khoa học máy tính, Toán ứng dụng, Kỹ thuật y sinh hoặc có kinh nghiệm nghiên cứu tương đương. (MS or PhD in CS, Applied Math, Biomedical Engineering, or equivalent research experience)
Tư duy thực nghiệm nghiêm túc: thí nghiệm sạch, không rò rỉ dữ liệu (data leakage), sử dụng các chỉ số đo lường có ý nghĩa lâm sàng. (Rigorous experimental mindset, clean experiments, no data leakage, clinically meaningful metrics)

Nghỉ phép và Lễ, Tết được hưởng nguyên lương theo quy định pháp luật .(Paid leave and holidays as per legal regulation)
Môi trường làm việc năng động, tạo điều kiện tối đa để phát triển bản thân nhanh chóng. (Opportunity to work in a dynamic environment with rapid personal development)
Thưởng theo hiệu quả công việc dựa trên kết quả kinh doanh của công ty và đóng góp thực tế của nhân viên. (Performance- based bonuses according to business performance and employee contributions)
Đào tạo bài bản về cả kỹ năng chuyên môn (hard skills) lẫn kỹ năng mềm (soft skills). (Training in both hard and soft skills in the professional field.)
Chế độ Bảo hiểm đầy đủ (Bảo hiểm Y tế, Bảo hiểm Xã hội, Bảo hiểm Thất nghiệp) theo đúng quy định của pháp luật. (Health insurance, social insurance, unemployment insurance as per legal regulations)
Lương thỏa thuận dựa trên năng lực và trình độ chuyên môn. (Salary negotiable based on qualifications)

Cập nhật gần nhất lúc: 2026-04-06 07:00:03