Chuyên gia AI

Công Việc Chuyên Môn
- Định hướng chiến lược kỹ thuật và xây dựng lộ trình (roadmap) AI & Thị giác máy tính cho hệ thống robot phẫu thuật, gắn với mục tiêu sản phẩm và lâm sàng.
- Thiết kế kiến trúc tổng thể cho hệ thống AI vision (cảnh báo bất thường, theo dõi dụng cụ, tái tạo 3D trường mổ, dự đoán thao tác), đảm bảo tính module hóa, khả năng mở rộng và đáp ứng yêu cầu real-time trên phần cứng edge.
- Đánh giá, lựa chọn và dẫn dắt nghiên cứu các hướng công nghệ mới (foundation models, multi-modal, neural rendering, self-supervised learning), chuyển hóa kết quả nghiên cứu thành tính năng sản phẩm.
- Xây dựng chiến lược dữ liệu tổng thể: thu thập dữ liệu với bệnh viện đối tác, quy chuẩn gán nhãn cùng bác sĩ, quản trị dữ liệu, bảo mật và ẩn danh hóa theo quy định.
- Định nghĩa phương pháp đánh giá và kiểm chứng model (verification/validation), bao gồm metric lâm sàng, tiêu chí chấp nhận, và phân tích hiệu năng theo từng nhóm dữ liệu/điều kiện phẫu thuật.
- Phối hợp với đội ngũ lâm sàng (phẫu thuật viên, bệnh viện đối tác) để xác định nhu cầu thực tế, thiết kế nghiên cứu đánh giá và thu thập phản hồi người dùng.
- Phối hợp với nhóm QMS để xây dựng hồ sơ kỹ thuật cho phần mềm AI (IEC 62304, ISO 14971, ISO 13485), đóng góp vào hồ sơ đăng ký sản phẩm và kế hoạch kiểm soát thay đổi model.
- Phối hợp với các nhóm Phần mềm Ứng dụng/HMI, Phần mềm Nhúng, Phần cứng và Hệ thống để thống nhất interface, yêu cầu hiệu năng và tích hợp AI vào hệ thống robot.
- Chủ trì phân tích rủi ro cho các chức năng AI (failure mode, uncertainty, hành vi ngoài phân phối dữ liệu) và đề xuất biện pháp giảm thiểu.
- Xây dựng quan hệ hợp tác nghiên cứu với trường đại học, viện nghiên cứu và đối tác công nghệ; đại diện đơn vị tại hội nghị, hội thảo chuyên ngành.
- Tư vấn kỹ thuật cho ban lãnh đạo trong các quyết định đầu tư công nghệ, hạ tầng tính toán, lựa chọn phần cứng và nhân sự.
- Xây dựng và phát triển đội ngũ: tham gia tuyển dụng, định hướng chuyên môn, mentor Kỹ sư Cao cấp và Kỹ sư; thiết lập tiêu chuẩn kỹ thuật và quy trình nghiên cứu – phát triển cho nhóm. Bằng Cấp, Kinh Nghiệm
- Bằng Tiến sĩ hoặc Thạc sĩ ngành CNTT, Khoa học Máy tính, Điện tử – Viễn thông, Kỹ thuật Y sinh, Toán tin hoặc tương đương (ưu tiên Tiến sĩ).
- 8–10+ năm kinh nghiệm Computer Vision/Deep Learning (hoặc Tiến sĩ với 5+ năm kinh nghiệm), trong đó có kinh nghiệm dẫn dắt kỹ thuật hoặc quản lý nhóm nghiên cứu – phát triển.
- Đã dẫn dắt ít nhất một hệ thống AI vision từ nghiên cứu đến sản phẩm thương mại hoặc triển khai thực tế quy mô lớn.
- Có chuyên môn sâu (sản phẩm đã triển khai hoặc công bố uy tín) ở ít nhất hai trong các mảng: segmentation/detection & tracking, depth estimation và stereo vision, 3D reconstruction/SLAM/Structure from Motion, neural rendering (NeRF, Gaussian Splatting), video understanding (nhận diện và dự đoán thao tác), hoặc anomaly detection/uncertainty estimation; đồng thời nắm vững các mảng còn lại.
- Nắm vững nền tảng toán học và hình học: multi-view geometry, camera model, calibration, tối ưu số, xác suất thống kê và ước lượng bất định.
- Thành thạo Python, PyTorch và C++; có kinh nghiệm tối ưu và triển khai model real-time trên phần cứng edge (ONNX, TensorRT, CUDA, quantization). Kỹ Năng, Năng Lực Khác
- Kinh nghiệm thực tế với dữ liệu phẫu thuật/nội soi (Cholec80, CholecT50, EndoVis, SCARED, JIGSAWS) hoặc ảnh/video y tế nói chung.
- Hiểu biết về quy định phần mềm y tế có AI: IEC 62304, ISO 14971, ISO 13485, IEC 62366 (usability); ưu tiên hiểu Good Machine Learning Practice (GMLP), Predetermined Change Control Plan (PCCP) của FDA hoặc yêu cầu EU MDR/AI Act.
- Kinh nghiệm với nền tảng GPU nhúng (Jetson, NVIDIA Holoscan), GStreamer, sensor fusion và kết hợp dữ liệu camera với động học robot.
- Có công bố khoa học tại hội nghị/tạp chí uy tín (CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, MICCAI, IPCAI, IEEE TMI, Medical Image Analysis hoặc tương đương).
- Khả năng giao tiếp và làm việc hiệu quả với nhiều bên có nền tảng khác nhau: bác sĩ phẫu thuật, chuyên viên regulatory, kỹ sư phần cứng/phần mềm, đối tác học thuật và ban lãnh đạo; có khả năng diễn giải vấn đề kỹ thuật phức tạp cho người không chuyên.
- Tư duy sản phẩm: cân bằng giữa độ chính xác của model, an toàn lâm sàng, chi phí tính toán và tiến độ phát triển khi ra quyết định kỹ thuật.
- Năng lực lãnh đạo kỹ thuật: ra quyết định độc lập trong điều kiện chưa đầy đủ thông tin, chịu trách nhiệm cuối cùng về chất lượng kỹ thuật của mảng AI vision.
- Kinh nghiệm viết đề xuất dự án, hồ sơ xin tài trợ nghiên cứu, bằng sáng chế hoặc báo cáo kỹ thuật cho đối tác là điểm cộng.
- Tiếng Anh thành thạo trong giao tiếp, viết tài liệu và trình bày chuyên môn.