• Phát triển mô hình AI/ML để tự động hóa phân tích và ra quyết định.
• Áp dụng kỹ thuật thống kê và học máy để phát hiện xu hướng và tối ưu chiến lược kinh doanh.
• Tích hợp AI vào sản phẩm và dịch vụ số.

2. Nhiệm vụ chính

• Phát triển mô hình AI/ML: Xây dựng thuật toán dự đoán, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhận diện hình ảnh.
• Tối ưu hóa mô hình dữ liệu: Cải thiện độ chính xác và khả năng tổng quát hóa của mô hình.
• Triển khai AI vào thực tế: Đưa AI vào hệ thống doanh nghiệp thông qua MLOps.

3. Kỹ năng quan trọng

3.1. Xây dựng và huấn luyện mô hình AI/ML

• Thành thạo thuật toán Machine Learning (Random Forest, XGBoost, Neural Networks).
• Sử dụng TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn để xây dựng mô hình.

3.2. Quản lý vòng đời mô hình AI (MLOps)

• Triển khai mô hình AI với Docker, Kubernetes, MLflow.
• Tích hợp AI vào hệ thống doanh nghiệp thông qua API.

3.3. Xử lý và khai thác dữ liệu lớn

• Xử lý dữ liệu với Spark, Dask, Ray.
• Kết nối AI với Data Lakes, Data Warehouses (BigQuery, Snowflake).

4. Công cụ và phương pháp phổ biến

• TensorFlow, PyTorch: Phát triển AI/ML.
• Kubeflow, MLflow: Quản lý mô hình AI.
• Apache Spark, Dask: Xử lý dữ liệu lớn.

5. Ứng dụng thực tiễn

• Tài chính: Phát hiện gian lận giao dịch bằng AI.

Marketing số: Dự đoán hành vi khách hàng.