1/ Sở hữu mảng AI của sản phẩm

• Chịu trách nhiệm chính về kiến trúc, chất lượng và hiệu quả của toàn bộ các tính năng AI trên nền tảng.
• Cùng Founder xác định roadmap AI: làm bài toán nào trước, làm đến đâu, đo bằng chỉ số gì.
• Trực tiếp code những phần khó nhất, không chỉ thiết kế trên giấy.

2/ Agentic AI & hệ thống multi-agent (trọng tâm của vị trí)

• Thiết kế và phát triển hệ thống multi-agent: nhiều agent chuyên biệt phối hợp để thực thi trọn vẹn một nghiệp vụ — không dừng ở việc trả lời câu hỏi.
• Triển khai function calling / tool use và tích hợp MCP (Model Context Protocol) để agent thao tác trực tiếp trên hệ thống, dữ liệu và công cụ bên ngoài.
• Xây dựng agent memory (short-term / long-term), state management, orchestration và cơ chế human-in-the-loop ở những điểm cần người duyệt.
• Phát triển agent có khả năng reasoning, planning, self-correction (ReAct, Chain-of-Thought, Reflection) và tự phục hồi khi gặp lỗi.
• Xây dựng và tối ưu pipeline RAG cùng cơ chế xử lý học liệu phục vụ kiến trúc agentic

3/ Vận hành ở quy mô production

• Lựa chọn mô hình AI phù hợp cho từng tác vụ, cân đối giữa chất lượng đầu ra và chi phí vận hành.
• Thiết lập cách đo lường và kiểm soát chất lượng đầu ra của AI.
• Đảm bảo hệ thống chạy ổn định, nhanh và không gián đoạn khi lượng người dùng tăng.
• Đảm bảo an toàn dữ liệu người học và tuân thủ quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân tại các thị trường triển khai.

4/ Dẫn dắt đội ngũ Định hướng chuyên môn, review code và đặt chuẩn kỹ thuật cho các thành viên trong mảng AI.

• Mentor và onboard Junior/Middle AI Engineer khi team mở rộng. ● Cùng Founder đánh giá chuyên môn ứng viên trong quá trình tuyển dụng.
• Phối hợp với team Product, Frontend, DevOps và đội ngũ chuyên gia giáo dục

Job requirement

Yêu cầu chung

• Tốt nghiệp ĐH Bách Khoa HN, ĐH Quốc gia (UET/HUS), PTIT, Học viện Mật mã (KMA) hoặc các trường công nghệ tương đương. Ưu tiên chuyên ngành CNTT / Khoa học máy tính / Toán-Tin / Khoa học dữ liệu.
• 4 – 6 năm kinh nghiệm phát triển phần mềm, trong đó tối thiểu 2 năm làm AI/LLM.
• Đã trực tiếp vận hành ít nhất 1 hệ thống AI chạy production có người dùng thật — không chỉ demo hay POC. Hiểu rõ khác biệt giữa "chạy được trên máy mình" và "chạy ổn định cho hàng chục nghìn người".
• Kinh nghiệm thực chiến với agentic AI và multi-agent systems: orchestration, function calling, MCP, agent memory & state, cơ chế self-correction.
• Thành thạo LangGraph / CrewAI / AutoGen / LangChain / LlamaIndex hoặc framework agent tương đương.
• Rất vững Python (OOP, async, FastAPI), Git, REST API, thiết kế hệ thống.
• Vững vector DB, Docker, PostgreSQL/Redis. Biết tracing/eval (LangSmith, Langfuse, RAGAS).
• Vững RAG: xây dựng và tối ưu được pipeline xử lý tài liệu, embedding, truy vấn.
• Tiếng Anh tốt — đọc tài liệu kỹ thuật và làm việc trong môi trường sản phẩm toàn cầu.
• Bắt buộc sử dụng thành thạo AI coding tools (chọn ít nhất 2): Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex, Windsurf, Cline, Gemini Code Assist…

2/ Năng lực lãnh đạo

• Đã từng dẫn dắt hoặc mentor kỹ sư khác; có khả năng review code và đặt chuẩn kỹ thuật cho team. ● Chủ động đề xuất và bảo vệ quyết định kiến trúc, không chờ được giao việc.
• Giao tiếp rõ ràng với người không làm kỹ thuật (Founder, Product, chuyên gia giáo dục).

3/ Portfolio dự án (bắt buộc):Ứng viên bắt buộc gửi kèm bản mô tả 2 – 3 dự án AI tiêu biểu đã trực tiếp làm, trong đó ít nhất 1 dự án đã chạy production có người dùng thật. Mỗi dự án nêu rõ:

1. Bài toán và bối cảnh (quy mô người dùng, khối lượng dữ liệu, ràng buộc chi phí/thời gian).

2. Kiến trúc hệ thống (sơ đồ hoặc mô tả: agent flow, model, hạ tầng).

3. Vai trò cụ thể của bạn trong dự án và phần bạn tự tay code.

4. Kết quả đo được (accuracy, latency, cost/request, success rate, số người dùng, doanh thu…).

5. Bài học rút ra: cái gì thất bại, sự cố production nghiêm trọng nhất bạn từng xử lý và cách xử lý.

Kèm theo (nếu có): link GitHub cá nhân, demo, bài viết kỹ thuật, đóng góp open-source, giải hackathon AI, chứng chỉ DeepLearning.AI / Coursera.

(Trường hợp dự án thuộc NDA: mô tả ở mức kiến trúc, không cần lộ dữ liệu hoặc mã nguồn)

4/ Ưu tiên

• Có kinh nghiệm trong lĩnh vực EdTech hoặc từng làm sản phẩm phục vụ nhà trường.
• Từng xây dựng hoặc vận hành SaaS multi-tenant B2B với phân quyền nhiều vai trò.
• Từng deploy LLM tự host (vLLM, Ollama), fine-tune, làm việc với cloud (AWS/GCP).
• Từng tiếp quản và refactor một hệ thống có sẵn mà không làm gián đoạn người dùng.
• Kinh nghiệm xử lý nội dung đa ngôn ngữ, tài liệu scan và công thức toán học.
• Từng làm ở startup giai đoạn đầu, quen với tốc độ và sự thay đổi.

• Review 6 tháng/lần.
• ESOP / cổ phần cho vị trí AI Lead gắn bó lâu dài (thỏa thuận riêng, cấu trúc qua pháp nhân Hoa Kỳ).
• Thưởng tháng 13, thưởng lễ Tết, thưởng theo hiệu quả sản phẩm.
• Toàn quyền quyết định kiến trúc AI và dẫn dắt đội ngũ AI của công ty.
• Làm việc trên sản phẩm đã có hơn 10.000 người dùng thật, phục vụ thị trường toàn cầu — mọi cải tiến kỹ thuật đều nhìn thấy tác động ngay, không phải làm dự án cất tủ.
• Ngân sách riêng cho API key, GPU, công cụ AI (Claude Code, Cursor…), khóa học và hội thảo chuyên môn.
• BHXH đầy đủ theo luật.
• Giờ làm việc linh hoạt; văn phòng tại Times City, Hà Nội.
• Làm việc trực tiếp với Founder, ra quyết định nhanh, không qua nhiều tầng phê duyệt