[Responsibilities] Phát triển Agent: Thiết kế và triển khai các hệ thống AI có khả năng tự suy luận, tự gọi hàm (Function Calling) và thực thi chuỗi công việc (Workflow Orchestration) như LangGraph, AutoGen hoặc CrewAI. Tối ưu LLM: Fine-tuning các mô hình ngôn ngữ lớn, tối ưu hóa Prompt Engineering và triển khai các kỹ thuật như RAG (Retrieval-Augmented Generation) chuyên sâu. Triển khai (Deployment): Đóng gói các giải pháp AI vào môi trường production, tối ưu hóa độ trễ (latency) và chi phí inference (sử dụng vLLM, LMdeployTensorRT-LLM, Quantization). Đánh giá (Evaluation): Xây dựng bộ khung đánh giá chất lượng phản hồi của Agent (LLM-as-a-judge, RAGAS, LangSmith). [Requirements] Kỹ năng lập trình: Thành thạo Python (nền tảng bắt buộc). Framework AI: Kinh nghiệm làm việc với LangChain, LlamaIndex, hoặc các thư viện Agentic framework mới nhất. Kiến thức Vector Database: Sử dụng thành thạo Pinecone, Milvus, Weaviate hoặc Qdrant. Hiểu biết về LLMs: Nắm vững cấu trúc Transformer, kỹ thuật Fine-tuning (LoRA, QLoRA) và kiến trúc của các mô hình SOTA (Llama 3, Qwen3). Tư duy hệ thống: Hiểu về RAG pipelines, Semantic Search và xử lý dữ liệu phi cấu trúc.