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 bản chất sẽ thú vị 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 đến các vì sao.
SpaceXSI đang xây dựng Super Intelligence để giúp nhân loại thấu hiểu vũ trụ. Các đội ngũ của chúng tôi đang xây dựng toàn bộ stack Super Intelligence: từ các siêu máy tính Colossus, đến các mô hình Grok, cho tới bộ ứng dụng của chúng tôi, gồm Grok Bot, Grok Build, Grok Imagine, Grok Voice và X. Chúng tôi đang tạo ra một vòng xoay flywheel mạnh mẽ: càng nhiều năng lực tính toán thì huấn luyện được mô hình càng tốt, mô hình càng tốt thì sản phẩm càng hữu ích, và những gì chúng tôi học được từ người dùng sản phẩm sẽ định hình những gì chúng tôi xây dựng tiếp theo.
FORWARD DEPLOYED ENGINEER - NHẬT BẢN
Bạn làm việc trực tiếp trong đội ngũ của khách hàng với vai trò kỹ sư có mặt 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 ý kiến từ thực địa về lại đội product engineering. Dự án chính là công việc. Có tuần, bạn nhận một quy trình nghiệp vụ còn rối rắm và đưa một agent production vào vận hành: chọn use case, dựng kiến trúc, tích hợp 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 làm việc ngay trong repo và hệ thống delivery của khách hàng, rồi 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 chỉ nằm trong khung chat bên cạnh.
TRÁCH NHIỆM CÔNG VIỆC
- Dẫn dắt giai đoạn discovery cùng khách hàng: làm quen với codebase và quy trình làm việc của họ, tìm ra điểm nghẽn thực sự và use case đáng xây dựng, đồng thời xác định rõ các chỉ số thành công
- Thiết kế và triển khai agent production, ứng dụng AI và quy trình làm việc với coding agent trên nền Grok và 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 trong vài ngày, sau đó củng cố dần trong nhiều 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, gỡ lỗi các sự cố của mô hình hoặc của khâu delivery, và cân bằng đánh đổi giữa độ trễ và chi phí
- Xây dựng các hệ thống xung 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 việc đổi mô hình là đòn bẩy đúng đắn
- 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 Staff+, nền tảng 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
- Để lại cho đội ngũ khách hàng 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 những cải tiến cho sản phẩm của SpaceXSI
YÊU CẦU CƠ BẢN
- Bạn có hơn 5 năm kinh nghiệm trong kỹ thuật phần mềm, kỹ thuật machine learning hoặc khoa học dữ liệu
- 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 đưa vào vận hành
- Bạn từng xây dựng và chịu trách nhiệm về các quy trình hoặc agent AI-native trong production (sử dụng Python, JavaScript/TypeScript), và từng gỡ lỗi các sự cố production thực tế (ở mô hình, công cụ, dữ liệu, pipeline hoặc luồng delivery)
KỸ NĂNG VÀ KINH NGHIỆM ƯU TIÊN
- Từ 2 năm trở lên ở vị trí làm việc trực tiếp với khách hàng, dẫn dắt các cuộc trao đổi discovery và chịu trách nhiệm về kết quả trước các bên liên quan bên ngoài
- Chuyên môn thực chiến sâu ở nhiều mảng như: agent và tool-calling, eval harness, hệ thống retrieval và context, CI/CD hoặc nền tảng dành cho developer, và quy trình coding AI-native trong một repo thực tế
- Có kinh nghiệm làm forward-deployed engineer, solutions engineer hoặc platform engineer làm việc trực tiếp cùng khách hàng, hoặc làm founding engineer phụ trách một sản phẩm AI từ đầu đến cuối