[Fresher/Junior] AI Agent Engineer (Python, LLM) at Công ty Cổ phần ThinkLabs – Hà Nội | Jobyssey

Tham gia thiết kế và lập trình AI Agent workflow sử dụng LangGraph — xây dựng các graph node (intent detection, RAG retrieval, tool calling, response generation) theo yêu cầu của từng đối tác doanh nghiệp.
Phát triển và tích hợp các MCP Tool mới vào hệ sinh thái Owllee MCP Server: đọc/ghi Google Sheets, gửi email Gmail, tương tác Telegram Bot, crawl web và các API nghiệp vụ của khách hàng.
Xây dựng Knowledge pipeline RAG: tiền xử lý tài liệu (PDF, Word, web), chunking, embedding và index vào Qdrant; tối ưu chất lượng truy xuất qua hybrid search.
Tích hợp và đánh giá các LLM đa nhà cung cấp (OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini) phù hợp với yêu cầu bài toán về chi phí, độ trễ và chất lượng.
Viết và bảo trì FastAPI endpoint cho backend Agent: streaming response, WebSocket, Celery async task và các API tích hợp với frontend React.
Prompt engineering và evaluation: thiết kế system prompt, few-shot examples; đo lường chất lượng output của Agent qua LangSmith; liên tục cải thiện dựa trên dữ liệu thực.
Phối hợp với đội frontend và PM để triển khai Agent lên môi trường khách hàng, hỗ trợ onboarding, theo dõi hiệu năng và xử lý incident sau go-live.
Thực hiện các công việc khác theo sự phân công của cấp trên

Học vấn: Tốt nghiệp hoặc sắp tốt nghiệp ngành Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Phần mềm, Trí tuệ Nhân tạo, Toán Tin hoặc các ngành kỹ thuật liên quan

Kỹ năng bắt buộc:

Python thành thạo: OOP, async/await, type hints, virtual environment, pip/poetry. Có thể đọc và viết code Python sạch độc lập không cần hướng dẫn chi tiết.
Hiểu biết về LLM & Prompt Engineering: biết cách giao tiếp với LLM qua API (OpenAI, Anthropic), hiểu khái niệm token, temperature, system/user prompt, few-shot prompting.
LangChain cơ bản: Chain, PromptTemplate, LLM wrapper, message history. Đã từng dùng LangChain để làm chatbot hoặc RAG đơn giản (qua tutorial / dự án học) là lợi thế.
FastAPI cơ bản: tạo REST endpoint, Pydantic model, đọc hiểu codebase FastAPI. Không cần kinh nghiệm production nhưng phải tự chạy được local dev server.
Git & GitHub: commit, branch, pull request, resolve conflict — làm việc nhóm qua Git hàng ngày.
Tư duy logic & khả năng tự học: sẵn sàng đọc tài liệu kỹ thuật, debug bằng cách đọc log & stack trace, không ngại thử nghiệm và thất bại nhanh.
Kỹ năng làm việc độc lập và phối hợp nhóm
Tiếng Anh đọc tài liệu kỹ thuật tốt (documentation, GitHub issues, paper tóm tắt).

Điểm cộng (không bắt buộc nhưng được ưu tiên)

Đã từng xây dựng AI Agent, RAG pipeline hoặc chatbot có tích hợp tool use (kể cả qua tutorial / capstone).
Hiểu LangGraph: node, edge, state machine, conditional branching trong workflow.
Biết về vector database (Qdrant, Pinecone, Chroma) và khái niệm embedding, cosine similarity.
Có kiến thức về Model Context Protocol (MCP) — tiêu chuẩn mở cho AI Agent tool integration.
Đã dùng Docker để đóng gói và chạy ứng dụng; biết MongoDB cơ bản.
Biết React / JavaScript — có thể đọc frontend code để phối hợp debug tích hợp API.

Thời gian làm việc: Từ thứ Hai đến thứ Sáu

[Fresher/Junior] AI Agent Engineer (Python, LLM)

Similar jobs