Trách nhiệm chính
- Xây dựng và tối ưu AI pipeline, tập trung vào Generative AI, đặc biệt là mô hình Stable Diffusion, từ thu thập dữ liệu, tiền xử lý, huấn luyện đến triển khai
- Huấn luyện và fine-tuning mô hình Stable Diffusion sử dụng kỹ thuật LORA, quản lý checkpoint để tối ưu hiệu suất và chất lượng sinh ảnh
- Thiết kế và tối ưu prompt để cải thiện chất lượng đầu ra của mô hình Generative AI
- Phối hợp với đội ngũ Backend để tích hợp mô hình AI vào các sản phẩm thực tế (ví dụ: ứng dụng sinh ảnh hoặc video)
- Đóng gói và triển khai mô hình trên môi trường sản xuất sử dụng Docker
- Theo dõi các tiến bộ mới trong Generative AI để nâng cao hiệu quả mô hình
Yêu cầu
- Tối thiểu 1 năm kinh nghiệm ở vị trí AI Engineer, Research Engineer hoặc các vị trí tương đương liên quan tới công việc Generative AI
- Thành thạo công cụ phổ biến: Automatic1111 (A1111) Web UI và ComfyUI và biết sử dụng các tính năng chính: txt2img, img2img, inpainting và outpainting
- Có kinh nghiệm về các model: Stable Diffusion, Flux
- Có kinh nghiệm sử dụng ControlNet để điều khiển chính xác bố cục, tư thế và các chi tiết cụ thể trong hình ảnh được tạo ra
- Có thể train và fine-tuning LoRA để tạo ra các phong cách hoặc đối tượng tùy chỉnh
- Biết sử dụng prompt cơ bản để kiểm soát chính xác các yếu tố: nội dung, phong cách nghệ thuật, bố cục, ánh sáng và dải màu. Negative prompts để loại bỏ các chi tiết không mong muốn và cải thiện chất lượng đầu ra
- Có hiểu biết các thành phần cốt lõi: UNet, VAE (Variational Autoencoder), Text Encoder (ví dụ: CLIP), checkpoints
- Có hiểu biết cơ bản về PyTorch, openCV, Docker
- Kỹ năng phân tích và xử lý lỗi trong pipeline Generative AI, khả năng quản lý thời gian hiệu quả.
Phúc lợi