Cùng K-Media Kiến Tạo Giải Pháp Số
Môi trường phát triển chuyên nghiệp, chế độ đãi ngộ cạnh tranh cùng cơ hội làm việc với các chuyên gia đầu ngành.
AI Vận Hành & Triển Khai (AI/MLOps Engineer)
Giới thiệu dự án Cầu nối đưa giải pháp AI (LLM, RAG, mô hình toán học/thuật toán giáo dục số cá nhân hóa) từ thử nghiệm ra Production. Đảm bảo AI core ổn định, bám tri thức gốc, độ trễ API dưới 200ms với lượng lớn người dùng đồng thời. Trách nhiệm chính • RAG & Vector DB: tinh chỉnh kiến trúc RAG với LlamaIndex + Qdrant, chống hallucination. • Model Serving: đóng gói, API hiệu năng cao trên FastAPI (Python). • Thuật toán cá nhân hóa: triển khai, kiểm thử, giám sát Bayesian Knowledge Tracing và mô hình gợi ý lộ trình học. • MLOps: versioning mô hình bằng MLflow, retraining pipeline bằng Apache Airflow. • Phối hợp Data Engineer tối ưu dữ liệu đầu vào từ log hành trình học tập.
DevOps Engineer (Mid/Senior)
Giới thiệu dự án Chịu trách nhiệm thiết lập, tự động hóa và bảo vệ hạ tầng Microservices của Nền tảng Giáo dục Thông minh trên Hybrid Cloud (On-premise kết hợp Cloud Enterprise trong nước). Đảm bảo vận hành ổn định, tuân thủ an ninh mạng và lưu trữ dữ liệu cá nhân tại Việt Nam (NĐ 13/2023/NĐ-CP, NĐ 53/2022/NĐ-CP). Trách nhiệm chính • Quản trị Cluster: thiết lập, vận hành, Autoscaling cho cụm Docker và Kubernetes trên hạ tầng vật lý kết hợp cụm GPU Cloud. • Quản lý Gateway: định tuyến, phân quyền, mã hóa, rate-limiting tại API Gateway Kong. • CI/CD GitOps: GitHub Actions và ArgoCD — zero-downtime, rollback nhanh. • Observability: Prometheus và Grafana theo dõi phần cứng, độ trễ API và hiệu năng inference AI. • Bảo mật & tuân thủ: RBAC/ABAC (OPA), mTLS, mã hóa dữ liệu at-rest/in-transit, audit trail.
Senior Data Engineer
Giới thiệu dự án Tham gia xây dựng trục hạ tầng dữ liệu lớn cho Nền tảng Giáo dục Thông minh thế hệ mới (AI-Powered K-12 Learning Platform). Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc Enterprise Hybrid Data Lakehouse hiện đại, xử lý dòng dữ liệu streaming thời gian thực (xAPI statements) từ hành trình học tập và đồng bộ dữ liệu hồ sơ quy mô lớn từ các hệ thống cơ sở. Trách nhiệm chính • Xây dựng Data Pipeline: thiết kế, triển khai và tối ưu đường ống dữ liệu lớn — Batch (Airbyte) và Streaming thời gian thực (Apache Kafka). • Phát triển Lakehouse: cấu trúc lưu trữ và phân tách dữ liệu trên Apache Iceberg, Spark và Trino, đảm bảo ACID và hiệu năng truy vấn quy mô lớn. • Quản trị Đồ thị & Vector: phối hợp Technical Lead chuẩn hóa dữ liệu, đẩy vào Neo4j và Qdrant. • Triển khai MDM & Golden Record: Master Data Management, làm sạch, xử lý trùng lặp, tạo bản ghi duy nhất cho định danh người dùng xuyên suốt hệ thống. • Data Governance: Data Quality tự động và Data Lineage phục vụ kiểm toán, báo cáo theo chuẩn.