Kỹ sư Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (NSDLD/147386)

Góp phần phát triển năng lực nghiên cứu nội bộ thông qua chia sẻ tri thức, seminar kỹ thuật, hướng dẫn phương pháp nghiên cứu và hỗ trợ các nhóm kỹ sư trong việc tiếp cận các phương pháp AI mới. Đóng góp vào việc xây dựng nền tảng công nghệ AI của tổ chức thông qua các thuật toán lõi, mô hình dùng chung, thư viện nghiên cứu, bộ benchmark, bộ dữ liệu chuẩn hoặc các giải pháp kỹ thuật có khả năng tái sử dụng. Thực hiện đánh giá chuyên sâu các mô hình AI dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, khả năng tổng quát hóa, độ ổn định, khả năng suy luận, tính an toàn, độ tin cậy, khả năng giải thích và chi phí tính toán.

Nghiên cứu và phát triển các thuật toán, mô hình và phương pháp Trí tuệ nhân tạo có tính tổng quát, có khả năng ứng dụng rộng trong nhiều lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, xử lý tiếng nói, dữ liệu đa phương thức, hệ thống gợi ý, AI agent và tối ưu hóa thông minh. Theo dõi, phân tích và đánh giá các xu hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực AI, bao gồm foundation models, generative AI, large language models, multimodal learning, self-supervised learning, reinforcement learning, AI alignment, causal AI và các hướng nghiên cứu tiên tiến khác. Thiết kế thí nghiệm nghiên cứu, xây dựng giả thuyết khoa học, lựa chọn phương pháp đánh giá, phân tích kết quả và rút ra kết luận có căn cứ dựa trên dữ liệu thực nghiệm. Xây dựng nguyên mẫu nghiên cứu, proof-of-concept hoặc mô hình thử nghiệm để kiểm chứng tính khả thi của các phương pháp AI mới trước khi chuyển giao sang giai đoạn phát triển sản phẩm.

Đề xuất, thử nghiệm và đánh giá các ý tưởng, thuật toán hoặc kiến trúc mô hình mới nhằm cải thiện năng lực học, suy luận, tổng quát hóa, thích nghi và giải quyết vấn đề của hệ thống AI. Chủ trì và phối hợp thực hiện công bố khoa học, viết báo cáo nghiên cứu, tài liệu kỹ thuật, hồ sơ sáng chế hoặc các tài sản trí tuệ liên quan đến thuật toán và giải pháp AI. Tham gia xây dựng định hướng nghiên cứu AI dài hạn, đề xuất các chủ đề nghiên cứu có giá trị chiến lược và phù hợp với năng lực công nghệ lõi của tổ chức. Phân tích điểm mạnh, điểm yếu, giới hạn và rủi ro của các thuật toán AI; từ đó đề xuất hướng cải tiến, mở rộng hoặc kết hợp nhiều phương pháp để nâng cao hiệu quả hệ thống.