Việc làm cho sinh viên Đại học Công nghiệp Việt Trì

Cung cấp giải pháp, phát triển phần mềm cho end-user Phát triển các sản phẩm phần mềm theo yêu cầu của khách hàng (offshore) Phát triển nhiều loại hình phần mềm: Windows Application (Java/.NET), Web Application (Java/.NET/PHP), Mobile Application (iOS/Android)

You will be responsible for researching and developing AI-powered products that interact with ChatGPT or open-source AI models. Specifically: Develop and Optimize AI Prompts Design and test effective prompts to improve AI model accuracy. Research and implement Prompt Engineering techniques to enhance AI-user interaction. Build specialized prompt libraries for various use cases such as customer support, internal assistance, and virtual assistants. AI Integration with APIs or Self-Hosted Models Integrate ChatGPT API and AI models such as GPT-4, Claude, Llama, Mistral, etc., into internal systems. Deploy and optimize self-hosted AI models using open-source frameworks like Hugging Face and LangChain. Develop AI-powered chatbots and automated customer support systems. AI Research & Optimization for Business Stay updated with the latest AI models and apply them to real-world products. Collaborate with product teams to integrate AI into internal workflows, such as report summarization, data analysis, and employee support. Ensure smooth AI operations, accurate responses, and compliance with data policies.

Tham gia phân tích, thiết kế và phát triển giao diện người dùng (UI) cho các sản phẩm web và ứng dụng nội bộ của công ty. Xây dựng và tối ưu hiệu năng front-end sử dụng ReactJS, Redux, TypeScript và các thư viện liên quan. Phối hợp chặt chẽ với team Backend (.NET/Java/NodeJS) để tích hợp API, đảm bảo dữ liệu và luồng nghiệp vụ hoạt động chính xác. Viết code sạch, dễ bảo trì, tuân thủ các tiêu chuẩn coding và quy trình kiểm thử của dự án. Tham gia review code, fix bug và tối ưu trải nghiệm người dùng (UX). Nghiên cứu và áp dụng các công nghệ mới như Next.js, React Query, hoặc micro-frontend để nâng cao chất lượng sản phẩm. Đóng góp ý tưởng cải tiến UI/UX và tham gia vào các buổi họp kỹ thuật nội bộ nhằm chia sẻ kinh nghiệm, kiến thức.

1. Product Strategy & Vision Define the product roadmap for the AI Assistant Platform based on business goals and technology readiness. Translate technical possibilities (LLM, vector search, RAG, Kafka, etc.) into user-centric use cases. Collaborate with leadership to align business strategy with platform scalability and multi-domain deployment. 2. Requirements & Backlog Management Gather requirements from stakeholders, internal users, and integration partners. Create detailed User Stories / Acceptance Criteria in Jira or Notion. Prioritize backlog items for both MVP and subsequent releases based on impact and complexity. Maintain documentation of API workflows, data ingestion flows, and user interaction models. 3. Coordination & Delivery Work closely with Tech Lead, BA, and Engineering to ensure clarity of goals and technical feasibility. Lead sprint planning, backlog grooming, and review sessions. Ensure deliverables align with defined acceptance criteria and SLO targets (latency, recall@k, etc.). Manage integration milestones across modules: Gateway, Orchestrator, VectorDB, LLM, and UI dashboard. 4. Product Quality & Data Feedback Validate AI accuracy, semantic precision, and UX through feedback loops and evaluation metrics. Define measurable KPIs for model response quality, latency, and user satisfaction. Collaborate with QA on testing strategy for chat interactions, embeddings, and retrieval outputs. 5. Cross-Team & Stakeholder Collaboration Serve as the bridge between technical and non-technical teams (business, data, and ops). Communicate product progress and risks clearly to management and stakeholders. Support onboarding of new tenants or domain connectors (IFRS, Football, ERP, etc.).