Tìm kiếm kỹ sư và chuyên gia cho AI ứng dụng tại Việt Nam.
AI ứng dụng tại Việt Nam đang hình thành ngay bên trong các nhà máy FDI cùng các trung tâm kỹ thuật đi kèm. Trung tâm R&D của Samsung tại Hà Nội là cơ sở lớn nhất Đông Nam Á. LG vận hành chuỗi nhà máy linh kiện ở Hải Phòng. Tổ hợp lắp ráp và kiểm thử của Intel tại TP.HCM, Amkor tại Bắc Ninh, cùng các tập đoàn EMS/ODM như Foxconn, Luxshare hay Goertek đều đối mặt chung một áp lực: tần suất kiểm tra cao hơn, yêu cầu truy xuất khắt khe hơn, và lượng dữ liệu vượt quá khả năng xử lý thủ công. Áp lực đó biến AI từ một định hướng chiến lược thành bài toán kỹ thuật với hạn chót cụ thể.
Công việc tại đây mang bản chất ứng dụng thuần túy: từ mô hình kiểm tra mối hàn, điều khiển robot, dự báo hỏng hóc thiết bị, đến kiểm định bộ tăng tốc trước tape-out. Các trung tâm thiết kế như Marvell, Synopsys, Renesas hay Ampere mang bài toán kiểm định chip về Việt Nam, trong khi Bosch tập trung vào ứng dụng ô tô. Khác biệt cốt lõi nằm ở điểm xuất phát: phần lớn nhà máy không có sẵn dữ liệu sạch. Kỹ sư phải tự lắp cảm biến, thu thập hình ảnh và gán nhãn thực địa trước khi xây dựng mô hình. Lực lượng này hiểu vận hành cơ khí và dây chuyền không kém gì thuật toán.
Thị trường đang chuyển dịch rất nhanh. Các hợp tác chiến lược của Chính phủ với NVIDIA, hạ tầng AI Factory của FPT và sự phát triển của hệ thống trung tâm dữ liệu đang cung cấp năng lực huấn luyện mô hình ngay trong nước. Lớp nhân sự sẽ lãnh đạo ngành AI Việt Nam trong mười năm tới hiện nằm ở nhóm quản lý cấp trung tại các trung tâm R&D và nhà máy FDI này — và đó chính là tập hợp nhân tài mà Kelson tập trung tìm kiếm.
Các vị trí chúng tôi tìm kiếm
AI silicon và bộ tăng tốc
Kiến trúc sư phần cứng AI · Kỹ sư thiết kế NPU và bộ tăng tốc AI · Kỹ sư kiểm định bộ tăng tốc AI · Kỹ sư mô hình hóa và phân tích hiệu năng · Kỹ sư đồng thiết kế phần cứng–phần mềm
AI nhúng và edge
Kỹ sư AI nhúng · Kỹ sư edge AI · Kỹ sư tối ưu và lượng tử hóa mô hình · Kỹ sư firmware AI · Kỹ sư Embedded Linux và BSP · Kỹ sư DSP và xử lý tín hiệu
Trình biên dịch và runtime cho AI
Kỹ sư trình biên dịch và toolchain · Kỹ sư kernel và thư viện GPU · Kỹ sư inference runtime · Kỹ sư framework ML
Thị giác máy tính và kiểm tra chất lượng
Kỹ sư thị giác máy tính · Kỹ sư học sâu · Kỹ sư xử lý ảnh · Kỹ sư phát triển thuật toán thị giác · Kỹ sư hệ thống kiểm tra bằng AI · Chuyên gia phân loại lỗi sản phẩm · Kỹ sư tích hợp hệ thống thị giác
Học máy và khoa học dữ liệu công nghiệp
Kỹ sư học máy · Nhà khoa học dữ liệu · Kỹ sư nghiên cứu ứng dụng · Kỹ sư bảo trì dự đoán · Kỹ sư phát hiện bất thường · Kỹ sư phân tích dữ liệu cảm biến và chuỗi thời gian · Chuyên gia mô hình hóa tối ưu quy trình · Kỹ sư vận trù và tối ưu hóa
Hạ tầng và nền tảng AI
Kỹ sư MLOps · Kỹ sư nền tảng ML · Kỹ sư hạ tầng AI · Kỹ sư cụm GPU · Kỹ sư HPC · Kỹ sư huấn luyện phân tán · Kỹ sư model serving · Kỹ sư điện toán biên
Kỹ thuật dữ liệu
Kỹ sư dữ liệu · Kiến trúc sư nền tảng dữ liệu · Kỹ sư đường ống dữ liệu công nghiệp · Kỹ sư phân tích dữ liệu · Trưởng nhóm gán nhãn dữ liệu · Phụ trách quản trị dữ liệu
Triển khai và giải pháp AI
Kỹ sư triển khai AI · Kiến trúc sư giải pháp AI · Kỹ sư ứng dụng AI · Quản lý chương trình kỹ thuật · Kỹ sư giải pháp khách hàng
AI trong vận hành
Trưởng nhóm khoa học dữ liệu sản xuất · Phụ trách dự báo chuỗi cung ứng · Phụ trách hoạch định nhu cầu · Trưởng bộ phận phân tích chất lượng · Phụ trách business intelligence · Quản lý chuyển đổi số
Cấp lãnh đạo
Trưởng bộ phận AI · Trưởng bộ phận kỹ thuật AI · Trưởng bộ phận dữ liệu · Giám đốc hạ tầng AI · Giám đốc R&D mảng AI · Nhà khoa học AI chính · Phụ trách chuyển đổi AI · Giám đốc chương trình AI · Giám đốc dữ liệu
Các vị trí chúng tôi nhận bắt đầu từ thu nhập gross khoảng 50 triệu/tháng, hoặc thấp hơn khi có nhiều vị trí mở cùng lúc.
Chúng tôi thẩm định điều gì
Hệ thống đó còn được dùng không, và đã chạy được bao lâu. Các con số sau sáu tháng chạy thật, không phải con số lúc chạy thử. Dữ liệu huấn luyện đến từ đâu, ai dựng và ai gán nhãn. Với vị trí kiểm tra chất lượng: tỷ lệ báo động sai và tỷ lệ lọt lỗi khi dây chuyền đã chạy ở sản lượng thật. Với vị trí nhúng và edge: mô hình phải chạy trên phần cứng nào, và đã phải đánh đổi những gì để nhét vừa. Với trình biên dịch và runtime: họ làm việc trên nền tảng nào, TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO hay TVM, và họ tự viết kernel hay chỉ gọi chúng. Với học máy và khoa học dữ liệu công nghiệp: mô hình dự báo điều gì, dự báo trước bao lâu, và có ai thay đổi một quyết định nào nhờ nó không. Với hạ tầng: hệ thống nào chạy được mà không cần người trực, và ở quy mô nào. Với vị trí triển khai: họ nhân rộng cùng một hệ thống ra bao nhiêu nhà máy, và cái gì hỏng ở nhà máy thứ hai. Với công việc bộ tăng tốc: họ làm chủ khối thiết kế nào, và silicon hoạt động ra sao khi quay về.
Phần lớn thị trường AI Việt Nam tập trung ở mảng dịch vụ phần mềm, fintech và ứng dụng tiêu dùng — phân khúc quy mô lớn, tốc độ nhanh, nhưng không thuộc phạm vi tập trung của Kelson. Ở mảng công nghiệp và phần cứng, điểm giao giữa người hiểu thuật toán và người hiểu bản chất vật lý của cỗ máy là một tập hợp rất nhỏ. Họ thường là kỹ sư sản xuất hoặc phần cứng tự tích lũy năng lực machine learning, thay vì các nhà khoa học dữ liệu đi học ngược về quy trình nhà máy. Nguồn nhân sự vẫn còn mỏng, dù đang dày lên nhanh hơn phần lớn các thị trường khác. Các vị trí cấp cao thường đồng nghĩa với việc nhìn sang những kỹ sư người Việt đang ở nước ngoài và sẵn sàng trở về hoặc những kỹ sư quốc tế, và Kelson sẽ cùng bạn vạch rõ điều đó trước khi bắt đầu tìm kiếm.