AI Engineer (Intern AI Compiler)

• Nghiên cứu, thiết kế và phát triển Trình biên dịch AI (AI Compiler) cho phần mềm/firmware dành cho hệ thống nhúng, vi điều khiển (MCU) và vi xử lý (MPU/SoC).

• Tối ưu hóa hiệu năng và mức sử dụng bộ nhớ của phần mềm/firmware trên các nền tảng nhúng, đặc biệt đối với các tác vụ ISP (Image Signal Processing) và AI.

• Tham gia xây dựng và cải tiến các pipeline lowering, các dialect/IR trung gian phục vụ việc biên dịch mô hình AI xuống phần cứng nhúng.

• Phối hợp cùng đội ngũ kỹ sư compiler/firmware để kiểm thử, đánh giá hiệu năng (benchmark) và gỡ lỗi (debug) trên các nền tảng phần cứng mục tiêu.

• Tài liệu hóa các thử nghiệm, kết quả nghiên cứu và đóng góp vào codebase chung của dự án.

• Đào tạo bài bản: Được kèm cặp bởi các Mentor giàu kinh nghiệm trong dự án AI Chip.

• Lộ trình sự nghiệp rõ ràng: Đây là chương trình tuyển dụng đội ngũ kế cận. Những thực tập sinh hoàn thành tốt công việc sẽ được xem xét ký hợp đồng chính thức ngay sau khi tốt nghiệp.

• Môi trường thực chiến: Tham gia trực tiếp vào Full-flow quy trình phát triển SoC từ kiến trúc đến Tape-out. Tiếp cận quy trình làm chip thực tế, làm việc trong hệ sinh thái dự án chuyên sâu bao gồm cả Analog, PD, DV và Edge AI.

• Cơ sở vật chất: Làm việc tại văn phòng FPT hiện đại, đầy đủ trang thiết bị

• Đãi ngộ: Mức trợ cấp thực tập cạnh tranh (5.000.000 - 9.000.000 VNĐ/tháng tùy theo năng lực và thời gian cam kết).

• Tiếp cận các công cụ bản quyền triệu đô từ Cadence/Synopsys, ….

• Môi trường: Văn hóa STCo trẻ trung, cởi mở;

Requirements

• Sinh viên đang theo học một trong các ngành: Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Máy tính, hoặc Điện tử Viễn thông; điểm trung bình tích lũy (GPA) từ 8/10 hoặc 3.2/4 trở lên.

• Có kiến thức vững (strong understanding) về: Cấu trúc dữ liệu và Giải thuật (Data Structures & Algorithms) Phân tích và Thiết kế thuật toán (Algorithm Analysis & Design) Hệ điều hành (Operating Systems) Các thuật toán cơ bản trong Trí tuệ nhân tạo, Học máy (Regression, K-means, SVM, Random Forest,...) và Học sâu (CNN, RNN, Transformers,...).

• Nắm vững kiến thức về cấu trúc dữ liệu, phân tích và thiết kế thuật toán bằng 2 ngôn ngữ Python và C++. Có kiến thức cơ bản về kiến trúc, phương pháp training và inference các Neural Networks: RNN, CNN, Transformers.

• Nắm được nguyên lý cơ bản và ưu tiên có kinh nghiệm về pruning, quantization hoặc knowledge distillation các Neural Networks.

• Có kiến thức cơ bản trong việc sử dụng framework Pytorch (ưu tiên) hoặc Tensorflow cho việc training và quantization model.

• Ưu tiên ứng viên từng làm việc với các framework inference trên các thiết bị nhúng của Qualcomm, Nvidia,..