Trách nhiệm:
Chuyên gia SaaS AI & LLM sẽ dẫn đầu việc phát triển và triển khai các giải pháp SaaS do AI điều khiển cho khách hàng của BENZ Packaging. Họ sẽ làm việc chặt chẽ với các nhóm sản phẩm, công nghệ và kinh doanh để tạo ra các tác nhân AI giúp cải thiện trí thông minh đóng gói, tự động hóa quy trình làm việc và cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu.
Vai trò này đòi hỏi chuyên môn về phát triển SaaS, nền tảng đám mây, API, mô hình AI và khả năng chuyển đổi nhu cầu kinh doanh thành các giải pháp phần mềm dựa trên AI.
Trách nhiệm chính:
Phát triển LLM và Đại lý AI:
- Thiết kế, phát triển và triển khai chatbot và trợ lý ảo hỗ trợ AI để hỗ trợ khách hàng, giải đáp thắc mắc về đóng gói và tự động hóa quy trình.
- Triển khai Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để cải thiện tương tác với khách hàng, tự động hóa Câu hỏi thường gặp và cung cấp thông tin chi tiết thông minh.
- Tinh chỉnh các mô hình AI để xử lý ngôn ngữ theo từng ngành cụ thể (đóng gói, hậu cần, chuỗi cung ứng).
Phát triển sản phẩm SaaS:
- Xây dựng nền tảng SaaS dựa trên đám mây tích hợp AI/ML để khách hàng sử dụng.
- Phát triển API AI tùy chỉnh cho các giải pháp đóng gói, thắc mắc của khách hàng và thông tin chi tiết về hoạt động.
- Đảm bảo các giải pháp AI có khả năng mở rộng, an toàn và tích hợp với các hệ thống ERP/CRM hiện có.
Giải pháp AI hướng tới khách hàng:
- Xây dựng các tác nhân AI hỗ trợ khách hàng bằng cách đề xuất bao bì, theo dõi đơn hàng và hỗ trợ kỹ thuật.
- Phát triển phân tích dự đoán dựa trên AI để kiểm soát độ ẩm, ngăn ngừa ăn mòn và tính bền vững của bao bì.
Tích hợp công nghệ và AI:
- Làm việc với các mô hình NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên), ML (Học máy) và học sâu để nâng cao khả năng của AI.
- Sử dụng các dịch vụ đám mây (AWS, Azure, Google Cloud) để triển khai AI.
- Tích hợp các giải pháp AI với IoT và cảm biến thông minh để thu thập và phân tích dữ liệu liên quan đến bao bì.
Sự liên kết giữa doanh nghiệp và chiến lược:
- Hiểu được những điểm khó khăn của khách hàng và phát triển các giải pháp SaaS dựa trên AI có thể gia tăng giá trị.
- Nghiên cứu và cập nhật xu hướng AI trong đóng gói và hậu cần.
- Hợp tác với các nhóm chức năng liên quan (CNTT, bán hàng, vận hành) để liên kết các dự án AI với mục tiêu kinh doanh.
Hồ sơ ứng viên lý tưởng:
Kĩ Năng Công Nghệ:
- Có kinh nghiệm dày dặn về AI/ML, NLP và LLM (mô hình dựa trên GPT, tinh chỉnh tùy chỉnh).
- Chuyên môn thực tế về Python, TensorFlow, PyTorch, OpenAI API, LangChain và các nền tảng NLP.
- Kinh nghiệm phát triển SaaS trên nền tảng đám mây (AWS, GCP hoặc Azure).
- Thành thạo trong phát triển API, dịch vụ vi mô và quản lý cơ sở dữ liệu (SQL, NoSQL, Graph DB).
- Hiểu biết về bảo mật dữ liệu, tuân thủ và đạo đức AI.
Kỹ năng kinh doanh và phân tích:
- Kiến thức về quy trình đóng gói, hậu cần và chuỗi cung ứng (ưu tiên).
- Kỹ năng phân tích mạnh mẽ để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và tự động hóa dựa trên AI.
- Khả năng chuyển đổi những thách thức kinh doanh thành các giải pháp AI.
Các kĩ năng mềm:
- Khả năng giải quyết vấn đề và tư duy phản biện mạnh mẽ.
- Khả năng giao tiếp và kĩ năng thuyết trình tuyệt vời.
- Khả năng làm việc trong các nhóm chức năng chéo và thúc đẩy việc áp dụng AI trên toàn công ty.
Tiêu chí đánh giá và danh mục tuyển dụng:
- Các dự án và nghiên cứu điển hình trước đây:
- Kinh nghiệm phát triển nền tảng SaaS hỗ trợ AI hoặc giải pháp AI cho các ứng dụng kinh doanh.
- Trình diễn các tác nhân AI, chatbot dựa trên LLM hoặc các giải pháp phân tích dự đoán.
- Đánh giá kỹ thuật:
- Bài kiểm tra mã hóa thực hành (xây dựng chatbot AI hoặc API bằng LLM).
- Kiểm tra thiết kế kiến trúc đám mây (triển khai mô hình AI trong AWS, GCP hoặc Azure).
- Hiểu biết về kinh doanh:
- Thảo luận về nghiên cứu tình huống về cách AI có thể chuyển đổi hoạt động đóng gói và hậu cần.
- Đề xuất giải pháp cho tác nhân AI dựa trên SaaS dành cho khách hàng của BENZ Packaging.
- Kỹ năng mềm và sự phù hợp của nhóm:
- Vòng giải quyết vấn đề để đánh giá cách tiếp cận các giải pháp kinh doanh dựa trên AI.
- Thảo luận về sự phù hợp về văn hóa để phù hợp với tầm nhìn của BENZ Packaging về AI và tự động hóa.