NGS Telecommunications

51 Le Dai Hanh, Hà Nội

Quy mô công ty : 100-499

Xem thêm

Tóm lược

Nghiên cứu và phát triển
- Nghiên cứu và áp dụng các thuật toán Machine Learning, Deep Learning và các mô hình NLP tiên tiến (BERT, GPT, T5, LLM,...) để giải quyết các bài toán kinh doanh cụ thể.
- Thiết kế, xây dựng và tối ưu hóa các mô hình NLP cho các tác vụ như: phân loại văn bản, nhận dạng thực thể tên, phân tích cảm xúc, tóm tắt văn bản, hỏi đáp, dịch máy,...
Xây dựng và triển khai
- Tham gia vào toàn bộ vòng đời của một dự án Machine Learning: từ thu thập, tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình, đánh giá đến triển khai và vận hành trên môi trường production.
- Xây dựng các pipeline xử lý dữ liệu (data pipelines) hiệu quả và đáng tin cậy.
- Tối ưu hóa hiệu suất (performance) và khả năng mở rộng (scalability) của các mô hình.
Hợp tác và chia sẻ
- Làm việc chặt chẽ với các đội ngũ sản phẩm, kỹ sư phần mềm và các bên liên quan khác để hiểu rõ yêu cầu và tích hợp các giải pháp AI vào sản phẩm.
- Chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm và hỗ trợ các thành viên khác trong nhóm.
- Cập nhật và chia sẻ các xu hướng, công nghệ mới nhất trong lĩnh vực ML/DL và NLP

Range lương (Gross): 30.000.000 - 40.000.000/tháng
Thưởng tháng 13 + performance bonus (gói thu nhập từ 14 tháng lương) thưởng lễ Tết, 20/10, 8/3, sinh nhật,…
Môi trường công nghệ trẻ trung, năng động, có cơ hội học hỏi; làm việc T2-T6 hàng tuần.
Tham gia đóng BHXH, BHYT, BHTN theo quy định của Luật, Bảo hiểm sức khỏe PTI cho CNBV
Được hưởng các phúc lợi của công ty như: khám sức khỏe định kỳ hàng năm tại các bệnh viện lớn, team building định kỳ hàng năm, các chế độ phúc lợi khác dành riêng cho CBNV công ty
Review thu nhập 2 lần/năm.

Kiến thức chuyên môn
- Có ít nhất 2–4 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực Machine Learning/Deep Learning, trong đó có ít nhất 1–2 năm kinh nghiệm chuyên sâu về NLP.
- Hiểu biết sâu sắc về các thuật toán Machine Learning cổ điển và các kiến trúc Deep Learning (CNN, RNN, LSTM, Transformer).
- Có kinh nghiệm thực tế với các mô hình NLP hiện đại như BERT, GPT, T5 và các kỹ thuật liên quan (fine-tuning, transfer learning).
- Có kinh nghiệm làm việc với các thư viện và framework phổ biến như TensorFlow/Keras, PyTorch, Hugging Face Transformers, scikit-learn.
Kỹ năng lập trình
- Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình; Python là bắt buộc.
- Có kinh nghiệm làm việc với các thư viện xử lý dữ liệu như Pandas, NumPy