Kỹ sư AI tại GTEMAS

Tổng quan vị trí

GTEMAS tuyển kỹ sư AI để đưa ứng dụng AI vào sản xuất, từ học máy truyền thống và thị giác máy tính đến tính năng dùng mô hình ngôn ngữ. Tin tuyển dụng bao gồm cấp trung và cấp cao.

Trách nhiệm

• Chọn, huấn luyện và đánh giá mô hình cho bài toán phân loại, hồi quy, gợi ý hoặc thị giác; chỉ dùng LLM khi phù hợp với vấn đề.
• Xây dựng ứng dụng AI tạo sinh và hệ thống truy xuất với công cụ như Llama, LangChain, Pinecone hoặc Milvus; tinh chỉnh mô hình bằng PyTorch hoặc TensorFlow.
• Triển khai, quản lý phiên bản và giám sát mô hình theo MLOps, cung cấp năng lực AI qua API; ở cấp cao, phụ trách kiến trúc phục vụ mô hình và xử lý suy giảm chất lượng.

Yêu cầu

• Cấp trung cần ít nhất hai năm phát triển phần mềm tập trung vào AI/ML, cấp cao cần bốn năm; thành thạo Python và PyTorch hoặc TensorFlow.
• Có kinh nghiệm thực tế với học máy truyền thống, thị giác máy tính hoặc tích hợp NLP/LLM và cơ sở dữ liệu vector, cùng triển khai mô hình trên đám mây như SageMaker hoặc Vertex AI.
• Có nền tảng khoa học máy tính, toán học hoặc ngành định lượng và giao tiếp tiếng Anh lưu loát; ứng viên cấp cao cần từng tinh chỉnh, đưa nhiều loại mô hình vào sản xuất.

Công nghệ trong công việc

• Python: Python AWS PyTorch .
• AWS: Python AWS PyTorch .
• PyTorch: Python AWS PyTorch .
• TensorFlow: Python AWS PyTorch .
• LLM: You build AI applications that hold up in production - whether that's a classic predictive model, a computer vision pipeline, or an LLM-based feature - because you're not a single-tool .
• LangChain: Build GenAI and retrieval systems with tools such as Llama, LangChain, Pinecone or Milvus, and fine-tune models in PyTorch or .

Hướng dẫn đánh giá mức độ phù hợp (tiếng Anh)

Phân tích dựa trên yêu cầu và trách nhiệm trong tin tuyển dụng của nhà tuyển dụng.

Understanding the scope. This AI Engineer position at GTEMAS is best assessed through the work described in the employer’s posting, rather than the title alone. The available role overview says: “You build AI applications that hold up in production - whether that's a classic predictive model, a computer vision pipeline, or an LLM-based feature - because you're not a single-tool specialist. At the Middle level,…” Read that statement together with the responsibilities below to understand the likely balance between delivery, coordination and technical decision-making. The role belongs to the AI and data area, but that label is only a guide to the work; the employer’s own requirements remain decisive. Before applying, check the original listing for reporting lines, product or team assignment, employment terms and any details that may have changed since this copy was checked. Where this page says a fact is not specified, treat it as an open question rather than an implied promise.

What the responsibilities signal. The posting specifically names “Select, train and evaluate models for classification, regression, recommendation or vision problems; use an LLM only where it suits the task.”; “Build GenAI and retrieval systems with tools such as Llama, LangChain, Pinecone or Milvus, and fine-tune models in PyTorch or TensorFlow.”; “Deploy, version and monitor models through MLOps, expose capabilities through APIs, and at senior level own serving architecture and investigate quality regressions.”. For each duty, identify a project where you performed comparable work and be ready to describe the context, your own contribution, constraints, decisions, and measurable result. Explain how you moved from the initial need to implementation, review, release or operational follow-through, where those stages apply. If the work involved other teams or users, distinguish your decisions from the group’s contribution. Avoid presenting a technology keyword as proof by itself: connect it to the problem you solved, the scale or complexity involved, and what changed after your work. The source may contain additional duties; review it directly before preparing your application.

How to read the requirements. The listed qualifications include “At least two years of software engineering focused on AI/ML for middle level, or four for senior level; strong Python and PyTorch or TensorFlow skills.”; “Hands-on work in classic ML, computer vision or NLP/LLM integration and vector databases, plus cloud model deployment such as SageMaker or Vertex AI.”; “Solid computer-science, mathematics or quantitative foundations and fluent spoken and written English; senior applicants need a record of fine-tuning and productionizing models…”. Mark each requirement as.

Về GTEMAS

GTEMAS (Global Tech Masters) presents itself as a global engineering partner and talent ecosystem. It connects businesses with software professionals to build digital products, scale delivery teams and support longer-term engineering partnerships. The company describes a model that combines technical assessment, structured delivery and professional development for its engineering community.

Its public materials highlight work across software engineering, quality, cloud and security, with an emphasis on measurable delivery, learning and client collaboration. A role at GTEMAS may serve a client engagement, so the specific product, customer context and day-to-day team can differ by assignment. Candidates should ask which project this vacancy supports and how responsibilities are divided between the GTEMAS team and the client.

Khám phá việc làm theo danh mục

Việc làm liên quan

• Kỹ sư trưởng AI — Bosch
• Kỹ sư bảo mật thông tin AI cấp cao tại Tenable — Tenable
• Vị trí AI Technical Mentor - Independent Contractor (US Canada, Europe, MENA, India & APAC Timezones) tại Udacity — Udacity
• Kỹ sư AI ứng dụng web (Full-Stack + LLM/ AI) — Bosch
• Kỹ sư AI/ML cấp cao tại Clearer.io — Clearer.io
• Vị trí AI Principal Machine Learning Engineer (10189) tại Extreme Networks — Extreme Networks