MÔ TẢ CÔNG VIỆC: THỰC TẬP SINH DEEP LEARNING (DEEP LEARNING INTERN)

Tổng quan vai trò

Trong kỷ nguyên số hóa và bùng nổ của Trí tuệ Nhân tạo (AI), chúng tôi không chỉ tìm kiếm một lập trình viên thông thường; chúng tôi đang tìm kiếm những "kiến trúc sư tương lai của trí tuệ nhân tạo" – vị trí Thực tập sinh Deep Learning (Deep Learning Intern). Bạn sẽ là nhân tố cốt lõi trong việc chuyển hóa các lý thuyết toán học phức tạp và những dòng dữ liệu khổng lồ thành các mô hình AI có khả năng tự học, nhận thức và giải quyết các bài toán thực tiễn của doanh nghiệp.

Sự tò mò khoa học, tư duy phản biện sắc bén cùng khả năng làm chủ các thuật toán Deep Learning tiên tiến nhất (như CNN, RNN, Transformer, GANs) chính là chiếc chìa khóa giúp bạn tạo dựng giá trị tại công ty chúng tôi. Tại đây, bạn không chỉ được giao những công việc "thực tập" mang tính hỗ trợ, mà sẽ trực tiếp tham gia vào các dự án nghiên cứu phát triển (R&D) cốt lõi, từ việc xử lý dữ liệu quy mô lớn (Big Data), huấn luyện các mô hình học sâu triệu tham số trên hệ thống siêu máy tính (GPU Cluster), cho đến việc tối ưu hóa và triển khai mô hình lên các môi trường thực tế (Cloud, Edge Devices).

Nếu bạn là một sinh viên năm cuối hoặc vừa tốt nghiệp, sở hữu niềm đam mê mãnh liệt với AI, mong muốn vượt qua giới hạn của những bài tập lớn trên ghế nhà trường để đối mặt với những thách thức công nghệ thực tế, chúng tôi nồng nhiệt chào đón bạn gia nhập đội ngũ R&D tinh hoa của chúng tôi.

---

Nhiệm vụ công việc chính

1. Thu thập, Xử lý và Tiền xử lý Dữ liệu (Data Engineering & Preprocessing)

* Thu thập và tích lũy dữ liệu: Thiết kế, xây dựng và vận hành các công cụ tự động cào dữ liệu (web scraping), khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, dữ liệu cảm biến) nhằm phục vụ cho quá trình huấn luyện mô hình Deep Learning.
* Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning): Nhận diện, xử lý và loại bỏ các dữ liệu nhiễu, dữ liệu bị khuyết thiếu, trùng lặp hoặc không chuẩn xác để đảm bảo chất lượng đầu vào cao nhất cho mô hình.
* Gán nhãn dữ liệu (Data Annotation): Phối hợp với đội ngũ gán nhãn để xây dựng bộ quy tắc gán nhãn chuẩn xác; trực tiếp thực hiện và kiểm tra chất lượng của các bộ dữ liệu mẫu (Ground Truth).
* Tăng cường dữ liệu (Data Augmentation): Áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu tiên tiến để mở rộng tập dữ liệu huấn luyện, chống hiện tượng quá khớp (overfitting) đối với các tập dữ liệu nhỏ (ví dụ: xoay, cắt, thay đổi độ sáng đối với hình ảnh; masking, thay thế từ đồng nghĩa đối với văn bản).

2. Nghiên cứu và Thực nghiệm Mô hình (Model Research & Experimentation)

* Đọc và tái hiện các bài báo khoa học (Paper Reproduction): Thường xuyên cập nhật các nghiên cứu khoa học mới nhất từ các hội nghị uy tín như CVPR, ICCV, NeurIPS, ICML, ACL. Đọc hiểu, phân tích thuật toán và tái hiện lại các kiến trúc mô hình State-of-the-Art (SOTA) trên các bộ dữ liệu của công ty.
* Thiết kế kiến trúc mạng: Tham gia thử nghiệm, xây dựng và biến đổi các kiến trúc mạng Deep Learning (như ResNet, YOLO, BERT, GPT, ViT, Diffusion Models) sao cho phù hợp với đặc thù của từng bài toán cụ thể (Computer Vision, Natural Language Processing, Speech Processing, Recommender Systems).
* Thử nghiệm giả thuyết (Hypothesis Testing): Đề xuất và thực hiện các thử nghiệm khoa học để so sánh hiệu năng giữa các thuật toán, các phương pháp tối ưu hóa (Optimizer), hàm mất mát (Loss Function) khác nhau.

3. Huấn luyện và Tối ưu hóa Mô hình (Model Training & Tuning)

* Quản lý quá trình huấn luyện: Thiết lập và giám sát quá trình huấn luyện mô hình trên các hạ tầng tính toán hiệu năng cao (GPU/TPU). Sử dụng các công cụ quản lý thực nghiệm như TensorBoard, Weights & Biases (W&B), MLflow để theo dõi các chỉ số trực quan (Loss, Accuracy, Precision, Recall, F1-score).
* Tinh chỉnh siêu tham số (Hyperparameter Tuning): Thực hiện tối ưu hóa các siêu tham số (learning rate, batch size, dropout rate, weight decay) bằng các phương pháp thủ công hoặc tự động (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization) để đạt được hiệu suất mô hình tối ưu.
* Nén và tối ưu hóa mô hình (Model Compression): Nghiên cứu và áp dụng các kỹ thuật nén mô hình như Quantization (lượng tử hóa), Pruning (cắt tỉa nhánh mạng), Knowledge Distillation (tri thức hóa học) nhằm giảm thiểu dung lượng và tăng tốc độ suy luận (inference speed) của mô hình khi triển khai trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế.

4. Triển khai thử nghiệm và Tích hợp hệ thống (Model Deployment & MLOps)

* Đóng gói mô hình: Chuyển đổi các mô hình từ các định dạng huấn luyện (PyTorch, TensorFlow) sang các định dạng tối ưu cho suy luận như ONNX, TensorRT, OpenVINO.
* Xây dựng API dịch vụ: Viết các dịch vụ web (Web Services) sử dụng Flask, FastAPI để đóng gói mô hình thành các API đầu cuối phục vụ cho việc tích hợp vào hệ thống phần mềm lớn của doanh nghiệp.
* Triển khai Docker: Đóng gói mã nguồn, môi trường phụ thuộc và mô hình vào các container Docker để đảm bảo tính nhất quán khi triển khai trên các môi trường phát triển (Dev) và thử nghiệm (Staging).
* Hỗ trợ vận hành: Phối hợp với đội ngũ AI Engineer và DevOps để kiểm tra tải (load testing), đánh giá độ trễ (latency) và độ ổn định của mô hình khi chạy thực tế.

5. Báo cáo, Tài liệu hóa và Cộng tác (Documentation & Collaboration)

* Viết tài liệu kỹ thuật (Documentation): Soạn thảo chi tiết các tài liệu mô tả kiến trúc mô hình, quy trình tiền xử lý dữ liệu, hướng dẫn thiết lập môi trường và chạy mã nguồn để phục vụ cho việc bàn giao công nghệ.
* Quản lý mã nguồn: Áp dụng nghiêm ngặt các quy chuẩn viết mã sạch (Clean Code), viết Unit Test cho mã nguồn xử lý dữ liệu và sử dụng Git/GitLab/GitHub để quản lý phiên bản mã nguồn theo mô hình GitFlow.
* Báo cáo tiến độ: Tham gia các buổi họp Agile/Scrum định kỳ của phòng ban R&D, trình bày kết quả nghiên cứu, báo cáo tiến độ trực quan bằng các biểu đồ khoa học và đề xuất giải pháp cho các nút thắt kỹ thuật đang gặp phải.

---

Yêu cầu và điều kiện

Học vấn và Kinh nghiệm

* Trình độ học vấn: Đang theo học năm thứ 3, năm cuối hoặc đã tốt nghiệp Đại học/Sau Đại học chuyên ngành Khoa học máy tính, Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu, Toán - Tin, Điện tử viễn thông hoặc các ngành kỹ thuật liên quan có nền tảng toán học vững chắc.
* Điểm trung bình tích lũy (GPA): Ưu tiên ứng viên có GPA từ 3.2/4.0 trở lên hoặc thuộc top 15% của khóa học.
* Dự án cá nhân: Đã từng thực hiện các đề tài nghiên cứu khoa học, khóa luận tốt nghiệp hoặc các dự án cá nhân (Personal Projects) liên quan đến Machine Learning/Deep Learning. Ưu tiên những ứng viên có tài khoản GitHub hoạt động tích cực, chứa các dự án sạch sẽ, rõ ràng.
* Thành tích thi đấu: Là một lợi thế lớn nếu ứng viên từng tham gia và đạt thứ hạng cao trong các cuộc thi về AI/Data Science như Kaggle, Hackathon, hoặc các cuộc thi học thuật cấp trường/quốc gia.

Kỹ năng chuyên môn

* Ngôn ngữ lập trình: Thành thạo ngôn ngữ lập trình Python (đặc biệt là các thư viện xử lý dữ liệu nền tảng như NumPy, Pandas, Scikit-learn, SciPy, Matplotlib). Có hiểu biết tốt về lập trình hướng đối tượng (OOP) và cấu trúc dữ liệu - giải thuật.
* Deep Learning Frameworks: Làm chủ ít nhất một trong các thư viện Deep Learning phổ biến hiện nay: PyTorch (được ưu tiên cao nhất do tính linh hoạt trong nghiên cứu) hoặc TensorFlow/Keras.
* Kiến thức Toán học: Nắm vững nền tảng Toán học phục vụ cho Machine Learning bao gồm Đại số tuyến tính (Linear Algebra - ma trận, vector, trị riêng, vectơ riêng), Giải tích (Calculus - đạo hàm, gradient, tích phân), Xác suất thống kê (Probability & Statistics - phân phối xác suất, ước lượng tham số, kiểm định giả thuyết).
* Kiến thức học sâu: Hiểu rõ nguyên lý hoạt động của các thuật toán lan truyền xuôi (Forward Propagation), lan truyền ngược (Backpropagation), các kỹ thuật tối ưu hóa trọng số (SGD, Adam), và các hiện tượng thường gặp khi huấn luyện mô hình (Overfitting, Underfitting, Vanishing/Exploding Gradient).
* Kiến thức chuyên ngành cụ thể (chọn một hoặc nhiều mảng sau):
* *Computer Vision (CV):* Hiểu biết về CNNs, Object Detection (YOLO, Faster R-CNN), Image Segmentation (U-Net, Mask R-CNN), Image Classification, OpenCV.
* *Natural Language Processing (NLP):* Hiểu biết về Word Embeddings (Word2Vec, GloVe), RNN/LSTM, Transformer architecture, BERT, GPT, các tác vụ phân loại văn bản, trích xuất thực thể (NER), dịch máy.
* *Generative AI:* Có kiến thức cơ bản về GANs, VAEs, Diffusion Models, LLMs fine-tuning.
* Công cụ bổ trợ: Có khả năng làm việc trên hệ điều hành Linux/Ubuntu, sử dụng thành thạo các dòng lệnh CLI cơ bản. Biết sử dụng Git để quản lý mã nguồn. Có kiến thức cơ bản về Docker là một lợi thế lớn.

Phẩm chất cá nhân và Kỹ năng mềm

* Tư duy nghiên cứu & Tự học (R&D Mindset): Có khả năng tự chủ cao trong học tập, sẵn sàng đọc hàng chục trang tài liệu kỹ thuật bằng tiếng Anh mỗi ngày để tự tìm ra giải pháp cho một lỗi lập trình hoặc một cấu hình mạng phức tạp.
* Khả năng giải quyết vấn đề (Problem-Solving): Tư duy logic chặt chẽ, tiếp cận các vấn đề kỹ thuật một cách hệ thống, không ngại thử sai và kiên trì gỡ lỗi (debugging) mã nguồn AI – vốn là công việc đòi hỏi sự kiên nhẫn cực độ.
* Kỹ năng làm việc nhóm (Teamwork): Khả năng giao tiếp tốt, cởi mở, sẵn sàng chia sẻ kiến thức, lắng nghe ý kiến phản hồi từ người hướng dẫn (Mentor) và đồng nghiệp để hoàn thiện bản thân.
* Kỹ năng Ngoại ngữ: Khả năng đọc hiểu tài liệu chuyên ngành, bài báo khoa học (papers) bằng tiếng Anh trôi chảy là bắt buộc. Khả năng viết báo cáo hoặc thuyết trình bằng tiếng Anh là một lợi thế lớn.
* Sự tỉ mỉ và trung thực: Đảm bảo tính trung thực của các số liệu thực nghiệm khoa học, không ngụy tạo kết quả, tỉ mỉ trong việc kiểm soát chất lượng dữ liệu huấn luyện.

---

Quyền lợi

* Trợ cấp thực tập cạnh tranh: Nhận mức trợ cấp thực tập hấp dẫn hàng tháng (từ 5,000,000đ đến 10,000,000đ tùy theo năng lực và thời gian cam kết làm việc), đi kèm hỗ trợ chi phí ăn trưa, vé xe tại công ty.
* Chương trình Mentorship chất lượng cao: Được dẫn dắt trực tiếp (1-on-1 Mentoring) bởi các Chuyên gia AI (AI Scientists, Senior Machine Learning Engineers) giàu kinh nghiệm thực chiến, từng tốt nghiệp từ các trường đại học danh tiếng trong và ngoài nước hoặc có kinh nghiệm làm việc tại các tập đoàn công nghệ lớn.
* Tiếp cận hạ tầng tính toán hiện đại: Cơ hội làm việc và trải nghiệm trực tiếp trên hệ thống máy chủ GPU hiện đại (NVIDIA A100, RTX 3090/4090) phục vụ riêng cho các tác vụ Deep Learning quy mô lớn mà môi trường đại học khó đáp ứng được.
* Môi trường R&D chuyên nghiệp, cởi mở: Trải nghiệm văn hóa làm việc Agile/Scrum năng động, bình đẳng, khuyến khích sự sáng tạo và phản biện khoa học. Mọi ý tưởng đột phá của bạn đều được lắng nghe và có cơ hội triển khai thực tế.
* Cơ hội trở thành nhân viên chính thức (Full-time Conversion): Sau thời gian thực tập từ 3 đến 6 tháng, những thực tập sinh có biểu hiện xuất sắc và đạt kết quả đánh giá tốt sẽ được đặc cách ký hợp đồng nhân viên chính thức với lộ trình thăng tiến và mức lương thưởng cực kỳ hấp dẫn mà không cần qua giai đoạn thử việc.
* Hỗ trợ hoàn thành đồ án tốt nghiệp: Công ty sẵn sàng hỗ trợ định hướng đề tài, cung cấp số liệu thực nghiệm (đã được bảo mật/anonymized) và cử chuyên gia đồng hướng dẫn cho khóa luận tốt nghiệp hoặc các bài báo khoa học của bạn để công bố tại các hội nghị uy tín.
* Tiện ích văn phòng phong phú: Không gian làm việc hiện đại, sáng tạo, trang bị đầy đủ máy tính cấu hình cao. Khu vực Pantry tiện ích với trà, cà phê, sữa, hoa quả và đồ ăn vặt miễn phí mỗi ngày. Tham gia các hoạt động Teambuilding, dã ngoại, sinh nhật hàng tháng cùng công ty.
* Thời gian làm việc linh hoạt: Hỗ trợ đăng ký lịch làm việc linh hoạt theo lịch học tại trường (tối thiểu 3.5 ngày hoặc 28 giờ làm việc tại văn phòng mỗi tuần) giúp bạn cân bằng tốt nhất giữa việc học tập và tích lũy kinh nghiệm thực tế.

---

Tags

Thực tập sinh Deep Learning, Thực tập sinh AI, Deep Learning Intern, Tuyển dụng AI Intern, Thực tập sinh Machine Learning, Lập trình viên Python, Kỹ sư Trí tuệ Nhân tạo, Thực tập sinh Khoa học dữ liệu, Nghiên cứu viên AI, Thực tập sinh CV, Thực tập sinh NLP, Thực tập sinh PyTorch, Thực tập sinh TensorFlow, Tuyển dụng R&D AI, Việc làm AI Hà Nội, Việc làm AI Hồ Chí Minh.

---

Từ khoá tìm kiếm

* Thực tập sinh Deep Learning tuyển dụng
* Tuyển dụng AI Intern PyTorch
* Tìm việc thực tập Machine Learning Python
* Tuyển dụng Thực tập sinh Trí tuệ nhân tạo
* Deep Learning Intern job description
* Thực tập sinh Computer Vision
* Thực tập sinh NLP NLP Intern
* Công ty tuyển dụng AI Intern bán thời gian
* Học việc Kỹ sư AI Machine Learning
* Tuyển dụng nghiên cứu viên Deep Learning trẻ

Share