Tam Bình,Vĩnh Long
Mức lương mong muốn: Thỏa thuận
Số năm kinh nghiệm: Chưa có kinh nghiệm
Lượt xem: 17
Ngành nghề: CNTT - Phần mềm
Cấp bậc mong muốn: Nhân viên
Trình độ học vấn: Đại học
Ngày cập nhật: 14/05/2025
Nơi làm việc: Cần Thơ
Giới thiệu bản thân
₋ Hòa đồng, năng động.
₋ Ham học hỏi, cầu tiến.
₋ Khả năng nắm bắt và thích nghi.
₋ Chăm chỉ, Tự giác
Mục tiêu nghề nghiệp
Tuy chưa có kinh nghiệm thực tế, nhưng tôi tin vào sự cầu tiến, thái độ tích cực và tin thần học hỏi sẽ giúp tôi nhanh chóng thích nghi với công việc.Mong muốn được học hỏi và tích lũy kinh nghiệm thực tiễn trong lĩnh vực AI tại môi trường làm việc chuyên nghiệp.Không ngừng nâng cao kỹ năng lập trình, hiểu biết về Machine Learning, Deep Learning và các công cụ hiện đại.Hướng đến việc phát triển bản thân để trở thành một kỹ sư AI vững chuyên môn trong tương lai.
Môi trường & văn hóa công ty tốt
Có thể học hỏi thêm kinh nghiệm, nâng cao trình độ
kỹ sư khoa học máy tính
Đơn vị đào tạo: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Vĩnh Long
Xếp loại: Khá
nhóm trưởng
Công ty: Đồ án môn học cá nhân
Mô
tả: Phân đoạn khối u não sử dụng mạng nơ-ron tích chập kết hợp XAI và kỹ thuật Fuzzy Activation
₋ Số lượng thành viên : 1 người
₋ Framework: tensorflow, keras, Scikit-learn, OpenCV,…
₋ Công việc thực hiện:
+ Thu thập dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu(sử dụng Dataset: BraTS2020)
+ Sử dụng và tinh chỉnh mô hình (unet++,unet,vnet,segresnet,attention unet),(Fuzzy Tiling Activation + unet++,unet,vnet,segresnet,attention unet)
+ Sử dụng XAI (LIME và Grad-CAM)
+ Đánh giá mô hình (Acc, Loss, Dice)
thực tập sinh
Công ty: Sở Thông tin và Truyền thông Vĩnh Long
Thành viên
Công ty: Đồ án chuyên đề
Mô
tả: Dùng Explainable – AI để phát hiện bệnh trên lá cây khoai tây và trực quan hóa 3D
₋ Số lượng thành viên : 2 người
₋ Framework: Pytorch, Scikit-learn, OpenCV,huggingface...
₋ Công việc thực hiện:
+ Thu thập dữ liệu và Tiền xử lý dữ liệu
+ Sử dụng, kết hợp và tinh chỉnh mô hình (MobileNetV3 và Vision Transformer)
+ Sử dụng XAI (LIME và Grad-CAM)
+ Đánh giá mô hình (Acc, Loss, Precision, Recall, F1 score)
+ Trực quan hóa 3D với Vfusion3D
Kỹ năng chuyên môn
Kỹ năng mềm
📌 Kỹ năng chuyên môn
Khả năng ngôn ngữ:
+Đọc hiểu tài liệu kỹ thuật bằng tiếng Anh, phục vụ cho nghiên cứu và phát triển mô hình hiệu quả.
Ngôn ngữ lập trình:
+Thành thạo Python, sử dụng linh hoạt trong xử lý dữ liệu, xây dựng và huấn luyện mô hình học máy.
Frameworks và thư viện:
+Sử dụng các thư viện và framework phổ biến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo:
TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, OpenCV, Pandas, NumPy.
Kiến thức nền tảng:
+Có kiến thức vững chắc về Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning).
+Nắm bắt và cập nhật nhanh các công nghệ hiện đại như OpenAI, Generative AI (GenAI) và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
