Kỹ sư Học sâu (NSDLD/147368)

Phân tích yêu cầu nghiệp vụ và yêu cầu sản phẩm để chuyển hóa thành bài toán học sâu cụ thể, xác định dữ liệu cần thiết, kiến trúc mô hình phù hợp, phương pháp huấn luyện và tiêu chí đánh giá hiệu quả. Thiết kế và cải tiến kiến trúc mô hình nhằm nâng cao hiệu năng trên dữ liệu thực tế, bao gồm dữ liệu nhiễu, dữ liệu thiếu, dữ liệu mất cân bằng, dữ liệu quy mô lớn hoặc dữ liệu có phân phối thay đổi theo thời gian. Phân tích chuyên sâu lỗi mô hình, xác định nguyên nhân gốc rễ từ dữ liệu, kiến trúc, hàm mất mát, chiến lược huấn luyện hoặc điều kiện triển khai; đề xuất giải pháp cải tiến có tính hệ thống. đảm bảo khả năng tái sử dụng, mở rộng, chuẩn hóa và tích hợp vào nhiều sản phẩm, nền tảng hoặc dịch vụ AI khác nhau.

Nghiên cứu, thiết kế và phát triển các mô hình Deep Learning phục vụ các bài toán phức tạp trong xử lý ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý tiếng nói, chuỗi thời gian, dữ liệu đa phương thức và các hệ thống AI ứng dụng thực tế. Thiết kế, huấn luyện và tối ưu các mạng nơ-ron sâu như Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Transformer, Vision Transformer, Encoder-Decoder, Autoencoder, Graph Neural Networks và các kiến trúc học sâu hiện đại khác. Dẫn dắt nghiên cứu, thử nghiệm và so sánh nhiều kiến trúc mô hình khác nhau nhằm lựa chọn phương án phù hợp nhất với từng bài toán cụ thể, cân bằng giữa độ chính xác, khả năng tổng quát, chi phí tính toán và khả năng triển khai. Tối ưu hóa quá trình huấn luyện mô hình thông qua các kỹ thuật như hyperparameter tuning, regularization, transfer learning, fine-tuning, self-supervised learning, contrastive learning, curriculum learning và các phương pháp huấn luyện nâng cao khác. Xây dựng quy trình đánh giá mô hình học sâu toàn diện.

Dẫn dắt các dự án nghiên cứu ứng dụng học sâu có độ phức tạp cao, từ giai đoạn xác định bài toán, xây dựng giả thuyết, thiết kế thí nghiệm, đánh giá kết quả đến chuyển giao thành giải pháp sản phẩm. Góp phần tạo ra tài sản công nghệ lõi của tổ chức thông qua các mô hình nền tảng, thư viện dùng chung, giải pháp kỹ thuật, sáng chế, công bố khoa học hoặc bộ dữ liệu/benchmark nội bộ. Đào tạo, cố vấn và hỗ trợ nâng cao năng lực cho đội ngũ kỹ sư AI/ML về tư duy mô hình hóa, thiết kế kiến trúc mạng nơ-ron, phương pháp huấn luyện, đánh giá và tối ưu mô hình.