Mô tả công việc
FDE Times dịch từ tin tuyển dụng gốc bằng tiếng Anh.
SpaceX được thành lập dựa trên niềm tin rằng một tương lai nơi loài người đi khám phá các vì sao về căn bản hấp dẫn hơn nhiều so với một tương lai không có điều đó. Ngày nay, SpaceX đang tích cực phát triển những công nghệ để biến điều này thành hiện thực, với mục tiêu tối thượng là đưa sự sống lên nhiều hành tinh và mở rộng ý thức của nhân loại tới các vì sao.
SpaceXSI đang xây dựng Super Intelligence để giúp nhân loại thấu hiểu vũ trụ. Các đội ngũ của chúng tôi xây dựng toàn bộ stack Super Intelligence: từ các siêu máy tính Colossus, đến các mô hình Grok, đến bộ ứng dụng của chúng tôi, bao gồm Grok Bot, Grok Build, Grok Imagine, Grok Voice và X. Chúng tôi đang tạo ra một vòng quay bánh đà mạnh mẽ: nhiều năng lực tính toán hơn giúp huấn luyện mô hình tốt hơn, mô hình tốt hơn tạo ra những sản phẩm hữu ích hơn, và những gì chúng tôi học được từ việc người dùng sử dụng các sản phẩm đó định hình những gì chúng tôi xây dựng tiếp theo.
FORWARD DEPLOYED ENGINEER - ẤN ĐỘ
Bạn làm việc trực tiếp bên trong đội ngũ của khách hàng với vai trò kỹ sư tại hiện trường: chịu trách nhiệm về một kết quả cụ thể, triển khai một hệ thống SpaceXSI đạt chuẩn production và vẫn vận hành ổn định sau khi bạn rời đi, đồng thời trở thành vòng phản hồi kỹ thuật quan trọng, đưa thông tin từ thực địa trở lại đội kỹ sư sản phẩm. Công việc chính là dự án. Có tuần, bạn có thể lấy một quy trình nghiệp vụ còn lộn xộn và đưa một agent production vào vận hành: chọn use case, dựng kiến trúc, kết nối với hệ thống xác thực, dữ liệu và công cụ của khách hàng, rồi củng cố bằng eval cho đến khi đội ngũ thực sự dùng nó. Có tuần khác, bạn có thể làm việc ngay trong repo và hệ thống delivery của khách hàng, triển khai một luồng chạy bằng agent cho việc migration, vòng review PR hoặc quy trình từ sự cố đến bản sửa lỗi, có kiểm thử, review và rollout đầy đủ chứ không dừng ở khung chat bên cạnh.
TRÁCH NHIỆM CÔNG VIỆC
- Dẫn dắt giai đoạn khảo sát cùng khách hàng: làm quen với codebase và quy trình làm việc của họ, tìm ra điểm nghẽn thật sự và use case đáng xây dựng, đồng thời xác định rõ các chỉ số thành công
- Thiết kế và triển khai các agent production, ứng dụng AI và quy trình coding agent trên Grok cùng các mô hình của chúng tôi, áp dụng vào các quy trình kinh doanh đang vận hành và ngay trong tổ chức kỹ thuật của khách hàng
- Đưa phiên bản đầu tiên vào chạy thực tế chỉ trong vài ngày, sau đó củng cố dần trong vài tuần thông qua rollout, giám sát và cải tiến dựa trên việc sử dụng thực tế
- Chịu trách nhiệm về chất lượng production: tracing, eval, debug các lỗi của mô hình hoặc của khâu delivery, cùng việc cân đối giữa độ trễ và chi phí
- Xây dựng các hệ thống bao quanh mô hình (công cụ, MCP server, retrieval, quy tắc, skill, CI gate và eval) và tích hợp chúng vào hệ thống xác thực, dữ liệu, quy trình làm việc và delivery của khách hàng; quyết định khi nào prompting, kiến trúc, dữ liệu, quy trình hay thay đổi mô hình là đòn bẩy phù hợp
- Đo lường kết quả thực sự quan trọng (doanh thu, chi phí, số giờ tiết kiệm được, tỷ lệ lỗi, cycle time, lỗi lọt ra production), chứ không phải số lượng seat được sử dụng
- Làm việc trực tiếp với các lãnh đạo cấp Staff+, platform và chuyên môn nghiệp vụ, đi sâu vào hệ thống của họ đồng thời trao đổi rõ ràng về các đánh đổi và kết quả
- Giúp đội ngũ khách hàng đủ khả năng tự vận hành những gì bạn đã xây dựng, và biến những gì học được thành các pattern có thể tái sử dụng cũng như các cải tiến cho sản phẩm của SpaceXSI
YÊU CẦU CƠ BẢN
- Bạn có 5+ năm kinh nghiệm trong lĩnh vực software engineering, machine learning engineering hoặc data science
- Bạn từng chịu trách nhiệm về một kết quả của khách hàng hoặc đơn vị vận hành, chứ không chỉ là một bản slide hay một prototype, và biết cách biến một vấn đề mơ hồ thành một hệ thống có phạm vi rõ ràng và được triển khai thực tế
- Bạn đã xây dựng và làm chủ các quy trình hoặc agent AI-native trong môi trường production (dùng Python, JavaScript/TypeScript), và đã debug những lỗi production thực tế (ở mô hình, công cụ, dữ liệu, pipeline hoặc khâu delivery)
KỸ NĂNG VÀ KINH NGHIỆM ƯU TIÊN
- 2+ năm làm ở vị trí trực tiếp làm việc với khách hàng, dẫn dắt các cuộc trao đổi khảo sát và chịu trách nhiệm về kết quả với các bên liên quan bên ngoài
- Có chuyên môn thực chiến sâu ở nhiều mảng trong số: agent và tool-calling, eval harness, hệ thống retrieval và context, CI/CD hoặc nền tảng dành cho lập trình viên, và quy trình lập trình AI-native trong một repo thực tế
- Có kinh nghiệm làm forward-deployed engineer, solutions engineer hoặc platform engineer được cử đến làm việc trực tiếp cùng khách hàng, hoặc làm founding engineer từng làm chủ một sản phẩm AI từ đầu đến cuối