Tôi là kỹ sư MLOps với hơn 5 năm kinh nghiệm xây dựng và vận hành hệ thống trí tuệ nhân tạo trong môi trường doanh nghiệp. Sở hữu kiến thức vững về tự động hóa, CI/CD cho mô hình học máy và quản lý dữ liệu lớn. Mục tiêu của tôi là góp phần thúc đẩy ứng dụng AI hiệu quả, chính xác và an toàn hơn cho các tổ chức tại Việt Nam. Tôi thành thạo các công cụ như Docker, Kubernetes, MLflow và các nền tảng đám mây, luôn tìm cách tối ưu quy trình và mở rộng hạ tầng số. Không ngừng học hỏi để cập nhật các xu hướng mới trong lĩnh vực AI vận hành và tự động hóa hệ thống máy học.

Kỹ sư MLOps chính, Công ty Phát triển Hệ thống AI Sài Gòn

Chịu trách nhiệm xây dựng, vận hành hệ thống ML tự động, tối ưu hóa quy trình triển khai và mở rộng hạ tầng dữ liệu lớn. Định hướng và hướng dẫn nhóm kỹ thuật về thực hành tốt nhất trong MLOps, đảm bảo mô hình hoạt động ổn định, có thể mở rộng và theo dõi sát sao hiệu suất.

• Giảm thời gian triển khai mô hình mới từ 2 tuần xuống còn 2 ngày nhờ automation pipeline.

• Thúc đẩy hệ thống CI/CD tự động, giúp tối ưu hóa quy trình phát triển và kiểm thử mô hình thu nhập đơn hàng tăng 30%.

• Phối hợp xây dựng hệ thống giám sát và xử lý cảnh báo tự động giúp giảm thiểu thời gian xử lý sự cố hệ thống xuống 40%.

• Triển khai kiến trúc cloud cho phép mở rộng quy mô hệ thống dữ liệu, giảm chi phí vận hành 15%.

• Thực hiện các dự án AI vận hành đạt chứng nhận tiêu chuẩn quốc tế về độ an toàn và bảo mật dữ liệu.

Chuyên viên tự động hóa ML, Trung tâm Nghiên cứu AI & Data Science Hà Nội

Phối hợp xây dựng và vận hành mô hình trí tuệ nhân tạo dùng trong phân tích thị trường và dự báo doanh số. Đưa ra các đề xuất tối ưu hóa pipeline tự động, nâng cao hiệu suất xử lý dữ liệu và giảm thời gian phát hành sản phẩm mới.

• Tối ưu hoá pipeline xử lý dữ liệu giúp giảm thời gian xử lý trung bình từ 8 giờ xuống còn 2 giờ.

• Xây dựng hệ thống giám sát mô hình dự báo, giảm tỷ lệ dự báo sai lệch xuống còn dưới 5%.

• Tham gia đào tạo nội bộ về best practices trong MLOps, nâng cao kỹ năng của đội ngũ 30 người.

• Hỗ trợ triển khai thành công 3 dự án AI cho khách hàng doanh nghiệp lớn, doanh thu tăng 20%.

• Phát triển phần mềm tự động cập nhật và điều chỉnh mô hình, giảm thiểu lỗi do quy trình thủ công.

Kỹ sư DevOps & MLOps, Startup Công nghệ Mới

Xây dựng hạ tầng đám mây và pipeline tự động cho các dự án trí tuệ nhân tạo với quy mô lớn. Đảm bảo hệ thống luôn sẵn sàng phục vụ dữ liệu và mô hình mới, giảm thiểu thời gian xử lý lỗi và nâng cao tính ổn định.

• Thiết lập hệ thống CI/CD giúp giảm thời gian ra sản phẩm mới từ 3 tuần xuống còn 4 ngày.

• Tối ưu hệ thống containerization, giảm chi phí vận hành 25%.

• Chung tay xây dựng mô hình bảo mật, giúp dự án đạt tiêu chuẩn ISO/IEC 27001.

• Quản lý hiệu quả hạ tầng đám mây, nâng cao khả năng mở rộng theo yêu cầu dự án.

Cử nhân Khoa học Máy tính — Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội

Trí tuệ Nhân tạo và Học máy

Học tập chuyên sâu về thuật toán, xử lý dữ liệu, và xây dựng hệ thống phần mềm cho AI. Tốt nghiệp đạt loại Giỏi, từng làm đề tài về tự động hóa quá trình đào tạo mô hình ML quy mô lớn.

Kỹ năng kỹ thuật: Docker, Kubernetes, TensorFlow Extended (TFX), MLflow, CI/CD pipelines, Python & Bash scripting, Cloud Platforms: AWS, GCP, Azure, Model Monitoring & Logging

Kỹ năng quản trị & vận hành: Quản lý hạ tầng đám mây, Tối ưu hóa hiệu năng hệ thống, Quản lý dữ liệu lớn và phân tán, Theo dõi, giám sát hệ thống tự động, Thiết kế pipeline tự động hoá, Sửa lỗi và xử lý sự cố hệ thống

Kỹ năng mềm: Giao tiếp hiệu quả, Làm việc nhóm đa chức năng, Quản lý dự án Agile, Giải quyết vấn đề sáng tạo, Làm việc độc lập, Đào tạo và hướng dẫn đồng nghiệp

Kiến thức nền tảng AI & Machine Learning: Tiến trình phát triển mô hình ML, Xử lý dữ liệu & Feature Engineering, Đánh giá mô hình và điều chỉnh hyperparameters, Phân biệt các thuật toán học sâu và học máy, Xây dựng dữ liệu đào tạo quy mô lớn

Tiếng Việt (native)

Tiếng Anh (advanced)

Tiếng Nhật (intermediate)