Lucas Ha

Lập trình viên Backend

Lập trình viên Backend

Tuấn Hà Anh, Lập trình viên Backend

Ngày sinh: 07/05/1997 Quốc tịch: Việt Nam

LIÊN KẾT: Facebook, Twitter, Github, Linkedin

HỒ SƠ CÁ NHÂN

Lập trình viên Fullstack & Nhà nghiên cứu AI với hơn 5 năm kinh nghiệm trong kiến trúc backend, hệ thống phân tán, AI/ML và truyền thông thời gian thực. Có nền tảng vững chắc trong việc thiết kế và tối ưu các hệ thống microservice hiệu năng cao, có khả năng mở rộng, cùng các ứng dụng tích hợp AI. Thành thạo Go, Python, TypeScript và C++, với trọng tâm về WebRTC, tự động hóa dựa trên AI và kiến trúc cloud-native.

Thế mạnh chuyên môn

1. AI & Machine Learning

  • Nghiên cứu và tinh chỉnh các mô hình LLM, sử dụng LangChain, LlamaIndex và vector embeddings để tự động hóa bằng AI.
  • Làm việc với Stable Diffusion, ControlNet và các mô hình phân đoạn ảnh (Inspyrenet, MODNet, U2Net) cho xử lý ảnh bằng AI và tách nền.
  • Tối ưu hóa pipeline suy luận và lượng tử hóa mô hình để ứng dụng AI có độ trễ thấp trên WebGPU và thiết bị biên.

2. Backend & Hệ thống phân tán

  • Thiết kế và triển khai các kiến trúc microservice bằng Go, Python, Rust, tối ưu hóa cho khả năng mở rộng và độ tin cậy.
  • Xây dựng API RESTful & gRPC hiệu năng cao, tích hợp Kafka, Redis, MongoDB, PostgreSQL và GraphQL cho streaming dữ liệu thời gian thực.
  • Phát triển hệ thống Notification Push Gateway sử dụng Kafka, FCM và APNS, đảm bảo nhắn tin sự kiện hiệu quả trên nhiều nền tảng.
  • Có kinh nghiệm trong container hóa và triển khai cloud (Docker, Kubernetes, AWS, GCP, Azure).

3. WebRTC & Truyền thông thời gian thực

  • Thiết kế server WebRTC dạng SFU bằng Go & C++ giúp tăng khả năng mở rộng cho ứng dụng hội nghị video.
  • Phát triển SDK WebRTC cho Android/iOS, hỗ trợ streaming video/audio thời gian thực.
  • Tích hợp các giao thức RTMP, RTP và VoIP cho giải pháp livestream tùy chỉnh.

4. Thương mại điện tử & Tự động hóa

  • Xây dựng và tối ưu hóa tự động hóa sàn Etsy Marketplace, tích hợp API, quy trình fulfillment và gắn thẻ sản phẩm tối ưu hóa SEO bằng AI.
  • Phát triển hệ thống gắn thẻ thông minh dựa trên ngữ cảnh sản phẩm bằng LLM và tìm kiếm ngữ nghĩa.

5. Tối ưu hóa cấp thấp & Hiệu năng

  • Có kinh nghiệm C/C++, WebGPU và FFI, xây dựng SDK hiệu năng cao, suy luận AI và kỹ thuật lượng tử hóa mô hình.
  • Phát triển SDK đa nền tảng, hỗ trợ hoạt động liền mạch giữa mobile, desktop và hệ nhúng.

Kinh nghiệm làm việc

Lịch sử công việc

  • 04/2023 — Hiện tại: DLS — Hà Nội
  • 11/2019 — 03/2023: VCCorp — Hà Nội

Học vấn

  • 08/2015 — 06/2020: Kỹ sư phần mềm, ICTU – Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Thái Nguyên.

Kinh nghiệm thực tế

08/2024 — Hiện tại: Nghiên cứu về AI Agents & Tự động hóa (Dự án cá nhân) — Hà Nội

Vị trí: Nhà nghiên cứu độc lập Công nghệ sử dụng: Python, LLMs, LangChain, LlamaIndex, n8n, Dify, Vector Embedding, Model Context Protocol

Mô tả:

  • Nghiên cứu các AI Agents, tập trung vào LLMs, LangChain, LlamaIndex và các công cụ workflow automation (n8n, Dify).
  • Khám phá các kỹ thuật Vector Embedding để cải thiện khả năng truy xuất ngữ cảnh và xử lý bộ nhớ trong các ứng dụng AI.
  • Nghiên cứu Model Context Protocol (MCP) nhằm tối ưu hóa lập luận đa bước và nhận thức ngữ cảnh trong các AI agents.
  • Phát triển và thử nghiệm các workflow tự động hóa AI, tích hợp LLM với các tác vụ thực tế.
  • Phân tích các kiến trúc và framework khác nhau để xây dựng AI agents tự động, có khả năng mở rộng.

Trách nhiệm:

  • Nghiên cứu LangChain và LlamaIndex, thử nghiệm với RAG (retrieval-augmented generation) cho AI agent có ngữ cảnh.
  • Triển khai lưu trữ bộ nhớ bằng vector embedding để tăng cường khả năng hiểu biết ngữ cảnh dài hạn.
  • Tích hợp n8n & Dify vào workflow automation, cho phép AI điều phối các tác vụ tự động.
  • Nghiên cứu MCP để cải thiện quá trình ra quyết định và quản lý prompt.
  • Đánh giá và tối ưu hóa các LLM và embedding, đảm bảo hiệu suất, khả năng mở rộng và độ trễ thấp.
  • Thử nghiệm kiến trúc AI agent có khả năng tự học và lập luận đa bước.

👉 Chi tiết thêm tại: tuanha1305.github.io/projects/ai-agent

05/2024 — 02/2025: Tạo thẻ SEO tối ưu hóa sử dụng LLM tại DLS — Hà Nội

Vị trí: Fullstack Developer Quy mô nhóm: 3 thành viên Công nghệ sử dụng: Python, TensorFlow/PyTorch, OpenAI API

Mô tả:

  • Nghiên cứu và phát triển các mô hình LLM phục vụ cho việc tạo thẻ (tag) sản phẩm, tối ưu hóa SEO trên các nền tảng thương mại điện tử.
  • Xây dựng và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ tuỳ chỉnh bằng OpenAI để sinh ra các thẻ liên quan và có thứ hạng cao cho sản phẩm.
  • Phát triển hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa nhằm nâng cao khả năng phát hiện sản phẩm và mức độ phù hợp.
  • Thiết kế hệ thống gắn thẻ thông minh, tạo thẻ dựa trên các thuộc tính sản phẩm như: hình ảnh mẫu, tiêu đề, mô tả và biến thể sản phẩm.

Trách nhiệm:

  • Thiết kế và triển khai kiến trúc microservices đảm bảo khả năng mở rộng và tính module cho hệ thống tạo thẻ sử dụng LLM.
  • Phát triển RESTful API cung cấp chức năng tạo thẻ và tìm kiếm ngữ nghĩa, dễ dàng tích hợp vào các nền tảng thương mại điện tử.
  • Tối ưu hóa pipeline suy luận mô hình để nâng cao tốc độ xử lý và khả năng mở rộng.
  • Xây dựng pipeline xử lý dữ liệu nhằm tiền xử lý, làm sạch và định dạng dữ liệu sản phẩm cho việc huấn luyện và tinh chỉnh mô hình.
  • Tích hợp OpenAI API với quy trình tinh chỉnh tuỳ chỉnh, giúp cải thiện khả năng sinh thẻ theo từng lĩnh vực cụ thể.
  • Xây dựng hệ thống xử lý tác vụ phân tán nhằm xử lý các yêu cầu tạo thẻ hàng loạt hiệu quả.
  • Giám sát và tối ưu hóa hiệu suất microservice, đảm bảo API phản hồi nhanh và sử dụng tài nguyên hiệu quả.
  • Rà soát và kiểm duyệt các đóng góp mã nguồn, tuân thủ các chuẩn trong triển khai mô hình machine learning và phát triển API.

03/2024 — 12/2024: Etsy Marketplace tại DLS — Hà Nội

Vị trí: Developer Quy mô nhóm: 2 thành viên Công nghệ sử dụng: MongoDB, Python, React

Mô tả:

  • Phát triển và tối ưu hóa nền tảng thương mại điện tử trên Etsy Marketplace, tập trung vào việc tích hợp và tự động hóa quy trình bán hàng.
  • Xây dựng hệ thống backend bằng Python & MongoDB, đảm bảo đồng bộ dữ liệu giữa Etsy và hệ thống Store Master.
  • Xây dựng hệ thống fulfillment tự động giúp đồng bộ trạng thái vận chuyển với Etsy.
  • Thiết kế và phát triển bảng điều khiển quản lý danh mục, hàng đợi và đơn hàng hiệu quả.
  • Tích hợp và triển khai API Etsy, đồng bộ dữ liệu sản phẩm, đơn hàng và thông tin khách hàng một cách mượt mà.

Trách nhiệm:

  • Thiết kế và triển khai kiến trúc microservices giúp mở rộng quy mô và tách biệt các module trong hệ thống thương mại điện tử.
  • Phát triển các API endpoint bằng FastAPI (Python) để xử lý đồng bộ sản phẩm, quản lý đơn hàng và theo dõi trạng thái fulfillment.
  • Xây dựng quy trình quản lý tồn kho tự động, đảm bảo cập nhật dữ liệu tồn kho theo thời gian thực.
  • Triển khai xử lý tác vụ bất đồng bộ cho các yêu cầu xử lý đơn hàng hàng loạt, theo dõi fulfillment và quản lý giới hạn API.
  • Thiết kế giao diện dashboard quản lý bằng React giúp người dùng dễ dàng theo dõi đơn hàng, quản lý sản phẩm và giám sát trạng thái thời gian thực.
  • Tích hợp dịch vụ thanh toán và vận chuyển bên thứ ba, đảm bảo quy trình xử lý đơn hàng mượt mà từ đầu đến cuối.
  • Rà soát và tái cấu trúc codebase, tuân thủ các chuẩn về bảo mật, hiệu suất API và xử lý lỗi.

01/2024 — 06/2025: Chuyên gia Cá nhân hóa Bản đồ Sao & Google Maps tại DLS — Hà Nội

Vị trí: Developer Quy mô nhóm: 2 thành viên Công nghệ sử dụng: React, Google Maps API, Mapbox, Node.js, Python

Mô tả:

  • Phát triển giao diện frontend bằng React tích hợp Google Maps và Mapbox nhằm cung cấp trải nghiệm bản đồ tương tác và cá nhân hóa.
  • Xây dựng hệ thống xem trước bản đồ sao (Starmap), tạo bản đồ dựa trên ngày sinh, năm sinh và các thiết lập tile tuỳ chỉnh.
  • Phát triển hệ thống render ảnh dựa trên API để tạo ra bản đồ sao chất lượng cao phục vụ in ấn và cá nhân hóa.
  • Triển khai hệ thống render tile tuỳ chỉnh nhằm nâng cao khả năng trực quan hóa và tuỳ chỉnh của bản đồ sao.
  • Tối ưu hóa hiệu suất và khả năng render nhằm đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà và xem trước thời gian thực.

06/2023 — Hiện tại: Tạo Thiết Kế Phòng sử dụng Stable Diffusion - ControlNet — Hà Nội

Mô tả:

  • Nghiên cứu các mô hình Stable Diffusion và ứng dụng vào việc tạo thiết kế nội thất phòng.
  • Tinh chỉnh và huấn luyện các mô hình Stable Diffusion nhằm tạo ra hình ảnh thiết kế nội thất cá nhân hóa, chất lượng cao.
  • Tích hợp ControlNet để kiểm soát tốt hơn quá trình sinh ảnh, đảm bảo bố cục phòng chính xác và thống nhất phong cách.
  • Xây dựng pipeline huấn luyện tuỳ chỉnh để cải thiện hiệu năng mô hình trên các yếu tố thẩm mỹ và không gian thiết kế.
  • Tối ưu hóa tốc độ suy luận và hiệu suất mô hình nhằm hỗ trợ render thiết kế theo thời gian thực và tương tác người dùng.

07/2023 — 01/2024: Nền tảng Tạo Ảnh Nghệ Thuật AI & Xử Lý Ảnh tại DLS — Hà Nội

Vị trí: Fullstack Developer Quy mô nhóm: 3 thành viên Công nghệ sử dụng: TypeScript, React.js, NestJS, Python, ONNX, Highly Accurate Dichotomous Image Segmentation (DIS), Real-ESRGAN, GFPGAN

Mô tả:

  • Tích hợp proxy MidJourney để tạo hình ảnh nghệ thuật AI một cách hiệu quả.
  • Triển khai chức năng xoá nền sử dụng mô hình phân đoạn chính xác cao DIS đã tinh chỉnh nhằm đạt độ chính xác cao.
  • Áp dụng Real-ESRGAN và GFPGAN cho việc nâng cấp hình ảnh, cải thiện độ phân giải và chi tiết khuôn mặt.
  • Tinh chỉnh và huấn luyện các mô hình xoá nền, tối ưu đồng thời độ chính xác và hiệu suất xử lý.
  • Phát triển API dạng microservices sử dụng NestJS, đảm bảo kiến trúc dịch vụ có thể mở rộng và dễ bảo trì.

Trách nhiệm:

  • Thiết kế và xây dựng hệ thống xử lý ảnh AI toàn diện từ frontend đến backend.
  • Phát triển và tối ưu giao diện React.js, hỗ trợ người dùng tương tác và chuyển đổi ảnh bằng AI dễ dàng.
  • Xây dựng và triển khai API microservice dựa trên NestJS, đảm bảo quá trình xử lý ảnh và tích hợp mô hình AI hiệu quả.
  • Tích hợp ONNX Runtime để tăng tốc suy luận AI và tối ưu hiệu suất mô hình.
  • Tiến hành tinh chỉnh và huấn luyện mô hình, đảm bảo độ chính xác cao trong các tác vụ xoá nền và nâng cấp hình ảnh.
  • Tối ưu hóa hiệu suất backend, hỗ trợ xử lý AI có độ trễ thấp phục vụ các ứng dụng thời gian thực.

👉 Chi tiết thêm tại: tuanha1305.github.io/projects/sd-controlnet

05/2023 — Hiện tại: Nghiên cứu về Phân đoạn ảnh cho Xoá nền (Dự án cá nhân) — Hà Nội

Vị trí: Nhà nghiên cứu độc lập Công nghệ sử dụng: Python, PyTorch, TensorFlow, Inspyrenet, ISNet, MODNet, U2Net, Semi-supervised Learning, ONNX

Mô tả:

  • Nghiên cứu các mô hình học sâu dùng trong xoá nền ảnh, tập trung vào kiến trúc Inspyrenet, ISNet, MODNet và U2Net.
  • Thực hiện huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình phân đoạn để nâng cao độ chính xác và khả năng tổng quát hoá.
  • Khám phá các kỹ thuật học bán giám sát nhằm cải thiện hiệu suất mô hình khi dữ liệu nhãn còn hạn chế.
  • Phân tích sự khác biệt kiến trúc, đánh đổi hiệu năng và tốc độ suy luận giữa các mô hình phân đoạn.
  • Xây dựng pipeline huấn luyện tuỳ chỉnh, tối ưu hoá mô hình phục vụ cho ứng dụng xoá nền thực tế.

Trách nhiệm:

  • Nghiên cứu các mô hình phân đoạn tiên tiến và ứng dụng trong xoá nền ảnh.
  • Triển khai và huấn luyện mô hình học sâu từ đầu, thử nghiệm với nhiều bộ dữ liệu và kỹ thuật tăng cường dữ liệu.
  • Tinh chỉnh các mô hình Inspyrenet, ISNet, MODNet và U2Net, cải thiện độ chính xác và tối ưu kích thước mô hình cho ứng dụng thời gian thực.
  • Thử nghiệm các kỹ thuật học bán giám sát để tận dụng dữ liệu chưa gán nhãn nhằm nâng cao khả năng tổng quát hoá.
  • So sánh các hàm mất mát khác nhau (L1, L2, Dice Loss, BCE, IoU Loss) nhằm tăng cường khả năng học của mô hình.
  • Đánh giá hiệu suất mô hình bằng các chỉ số IoU, Dice Score, Precision-Recall.
  • Tối ưu pipeline suy luận, giảm độ trễ cho ứng dụng xoá nền thời gian thực trên CPU/GPU.

👉 Chi tiết thêm tại: tuanha1305.github.io/projects/segmentation

04/2023 — Hiện tại: Photo Transform tại DLS — Hà Nội

Mô tả:

  • Phát triển quy trình xử lý ảnh tự động, hỗ trợ nhiều hiệu ứng và cải thiện chất lượng ảnh.
  • Xây dựng kiến trúc microservices xử lý hình ảnh, hỗ trợ các chức năng như xoá nền, chuyển đổi nghệ thuật (vẽ hoạt hình, hiệu ứng màu nước, v.v.) và nâng cấp chất lượng ảnh.
  • Tích hợp Real-ESRGAN — mô hình học sâu chuyên nâng cao độ phân giải ảnh, cải thiện chi tiết khuôn mặt và nền ảnh.
  • Áp dụng CodeFormer — mô hình sinh tổng hợp sâu — để phục hồi và cải thiện khuôn mặt trong ảnh mờ hoặc bị nén chất lượng thấp.
  • Tối ưu hóa API về khả năng mở rộng, độ trễ thấp và xử lý lô hiệu quả, đảm bảo dễ dàng tích hợp vào quy trình sản xuất.

👉 Chi tiết thêm tại: tuanha1305.github.io/projects/segmentation

03/2023 — 06/2025: Sách Cá nhân hóa tại DLS — Hà Nội

Vị trí: Frontend Developer

Quy mô nhóm: 5 thành viên

Công nghệ sử dụng: TypeScript, React.js

Mô tả:

  • Phát triển hệ thống tạo sách cá nhân hóa, cho phép người dùng tùy chỉnh câu chuyện và tạo nội dung độc đáo.
  • Xây dựng hệ thống CMS bằng React.js và TypeScript, hỗ trợ quản lý sách, chỉnh sửa nội dung và tuỳ chỉnh linh hoạt.
  • Triển khai chức năng tạo nội dung động, cho phép người dùng chỉnh sửa các yếu tố như nhân vật, tên, bối cảnh và cốt truyện.
  • Thiết kế hệ thống quản lý bộ sưu tập sách cá nhân hóa, hỗ trợ người dùng dễ dàng lưu trữ và truy cập sách đã tuỳ chỉnh.
  • Tối ưu giao diện UI/UX giúp trải nghiệm cá nhân hóa mượt mà và xem trước nội dung theo thời gian thực.

01/2023 — Hiện tại: Nghiên cứu về LLMs (Dự án cá nhân) — Hà Nội

Vị trí: Nhà nghiên cứu độc lập Công nghệ sử dụng: Python, PyTorch, TensorFlow, Transformers, WebGPU, BigCode, Mô hình lượng tử hóa (Quantized Models)

Mô tả:

  • Khám phá các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và kiến trúc Transformers, nghiên cứu các ứng dụng và tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
  • Tham gia dự án mã nguồn mở BigCode, thực hành huấn luyện và tinh chỉnh các LLM.
  • Nghiên cứu và thử nghiệm các kỹ thuật huấn luyện và tinh chỉnh nhằm tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả của mô hình.
  • Khảo sát WebGPU để tận dụng khả năng tăng tốc GPU trong trình duyệt cho các bài toán suy luận và huấn luyện LLM.
  • Khám phá các kỹ thuật lượng tử hóa nhằm giảm kích thước mô hình và tăng tốc độ suy luận, hỗ trợ triển khai trên các thiết bị hạn chế tài nguyên.

Trách nhiệm:

  • Nghiên cứu kiến trúc transformers, cơ chế attention và quá trình token hóa trong LLM.
  • Đóng góp cho BigCode, phân tích chuẩn bị dữ liệu, pipeline huấn luyện mô hình và các phương pháp tinh chỉnh.
  • Triển khai kỹ thuật tinh chỉnh và học chuyển tiếp (transfer learning) trên các mô hình LLM đã huấn luyện sẵn, tối ưu cho các tác vụ và lĩnh vực cụ thể.
  • Thử nghiệm các phương pháp lượng tử hóa (như INT8, GPTQ, LLaMA.cpp) để giảm bộ nhớ và tăng tốc suy luận.
  • Phát triển thử nghiệm suy luận trên WebGPU, đánh giá cải thiện hiệu suất khi thực thi mô hình trong trình duyệt.
  • Đo đạc và phân tích hiệu suất huấn luyện LLM, đánh giá khả năng mở rộng và sử dụng phần cứng.
  • Khám phá ứng dụng đa mô thức (multi-modal), kết hợp LLM với văn bản, mã nguồn và hình ảnh.

👉 Chi tiết thêm tại: tuanha1305.github.io/projects/llms

01/2022 — 05/2022: Bộ tính toán Blendshape và Động học cho theo dõi khuôn mặt & cơ thể thời gian thực (Dự án cá nhân) — Hà Nội

Công nghệ sử dụng: Python, TensorFlow.js, Mediapipe, ReactJS, Node.js, WebGL

Mô tả:

  • Phát triển bộ tính toán blendshape và động học cho việc theo dõi thời gian thực khuôn mặt, mắt, dáng người và ngón tay sử dụng Mediapipe và TensorFlow.js.
  • Triển khai các thuật toán tính toán blendshape nhằm phục vụ cho hoạt ảnh khuôn mặt và tính toán động học chính xác cho việc theo dõi cơ thể.
  • Xây dựng giao diện ReactJS tương tác nhằm hiển thị kết quả theo dõi và cho phép điều chỉnh tham số thời gian thực.
  • Tối ưu hiệu suất theo dõi và hiển thị sử dụng WebGL, đảm bảo hoạt động mượt mà trong môi trường trình duyệt.
  • Nâng cao độ chính xác cho các hệ thống motion capture và hoạt hình khuôn mặt, phục vụ hiệu quả cho các ứng dụng AR và hoạt hình thời gian thực.

Trách nhiệm:

  • Thiết kế và triển khai pipeline theo dõi thời gian thực bằng Mediapipe cho theo dõi khuôn mặt và cơ thể.
  • Phát triển các thuật toán tính toán blendshape để chuyển đổi biểu cảm khuôn mặt lên mô hình 3D.
  • Xây dựng mô hình động học tuỳ chỉnh để theo dõi chuyển động cơ thể, cử chỉ và dáng đứng.
  • Tích hợp TensorFlow.js để thực hiện suy luận máy học ngay trên thiết bị người dùng thông qua trình duyệt.
  • Tạo giao diện người dùng bằng ReactJS để trực quan hoá quá trình theo dõi và điều chỉnh tham số tức thời.
  • Tối ưu hóa hiệu suất bằng WebGL, đảm bảo render mượt mà và độ trễ thấp trong theo dõi thời gian thực.

👉 Chi tiết thêm tại: tuanha1305.github.io/projects/realtime-facial-landmark

05/2022 — 12/2022: SohaTrace SDK tại Vccorp Corporation — Hà Nội

Vị trí: Developer

Quy mô nhóm: 5 thành viên

Công nghệ sử dụng: Go, Cgo, C/C++, Python, Rust, JavaScript, OpenTelemetry

Mô tả:

SohaTrace SDK là thư viện phục vụ việc giám sát và truy vết phân tán trong hệ thống cloud và hệ thống phân tán. Nó cung cấp công cụ thu thập, truyền và lập chỉ mục dữ liệu giám sát, cho phép truy vấn và phân tích hiệu suất hệ thống một cách hiệu quả.

Trách nhiệm:

  • Phát triển và duy trì Trace SDK, đảm bảo khả năng truy vết phân tán và giám sát ổn định trong môi trường điện toán đám mây.
  • Triển khai hỗ trợ OpenTelemetry, nâng cao khả năng quan sát và theo dõi hiệu năng hệ thống.
  • Phát hành SDK trên nhiều nền tảng package manager như PyPI, npm, Frog và các nền tảng khác, đảm bảo khả năng tiếp cận rộng rãi cho lập trình viên.
  • Rà soát và hợp nhất các đóng góp mã nguồn, đảm bảo tiêu chuẩn mã nguồn cao và tài liệu đầy đủ.
  • Đào tạo và hỗ trợ kỹ thuật cho nhân viên mới, giúp họ nhanh chóng tiếp cận dự án và quy trình làm việc của nhóm.

03/2022 — 03/2023: Notification Push Gateway – Hệ thống gửi thông báo đa nền tảng tại Vccorp Corporation — Hà Nội

Vị trí: Fullstack Developer

Quy mô nhóm: 5 thành viên

Công nghệ sử dụng: Go, CallKit, PushKit, ConnectionService, Firebase, VoIP, FCM, APNS, Apache Kafka, C/C++, FFI

Mô tả:

Notification Push Gateway là hệ thống pub-sub gửi thông báo nhẹ, dựa trên HTTP, hỗ trợ gửi thông báo thời gian thực đến thiết bị di động (Android/iOS) và hệ thống desktop từ bất kỳ máy tính hay script nào. Hệ thống được tối ưu cho việc gửi thông báo có độ trễ thấp, khả năng mở rộng cao, đảm bảo phân phối thông báo đáng tin cậy trên nhiều nền tảng.

Trách nhiệm:

  • Phát triển và tích hợp SDK FCM (Firebase Cloud Messaging) và APNS (Apple Push Notification Service) để gửi thông báo trên Android và iOS sử dụng Go.
  • Triển khai Notification Push Gateway bằng Go, hỗ trợ gửi thông báo đến các hệ thống desktop.
  • Sử dụng Apache Kafka để quản lý hàng đợi và phân phối thông báo, đảm bảo xử lý thông báo throughput cao với độ trễ thấp.
  • Xây dựng SDK client đa nền tảng bằng C/C++ với một codebase duy nhất, hỗ trợ Android, iOS và desktop.
  • Áp dụng Foreign Function Interface (FFI) để cho phép tương tác giữa C/C++ với các ngôn ngữ lập trình khác, hỗ trợ SDK đa ngôn ngữ.
  • Rà soát và hợp nhất mã nguồn, đảm bảo chất lượng code, hiệu suất và khả năng mở rộng của hệ thống.
  • Đào tạo và hỗ trợ nhân viên mới tham gia dự án, đảm bảo hiểu rõ kiến trúc hệ thống và quy trình làm việc.

03/2021 — 03/2023: Video Call Server – Nền tảng WebRTC mã nguồn mở tại Vccorp Corporation — Hà Nội

Vị trí: Fullstack Developer Quy mô nhóm: 7 thành viên Công nghệ sử dụng: Go, Cgo, C/C++, Python, WebRTC, NextJS

Mô tả:

Video Call Server là giải pháp thay thế cho Twilio Video và Agora, được thiết kế để xây dựng các ứng dụng video và audio trực tuyến thời gian thực với stack WebRTC hiện đại, từ đầu đến cuối. Nền tảng được tối ưu hóa cho khả năng mở rộng, hiệu suất cao và truyền thông thời gian thực, hỗ trợ gọi nhóm và gọi peer-to-peer cho các nhóm làm việc từ xa và doanh nghiệp.

Trách nhiệm:

  • Triển khai kiến trúc SFU (Selective Forwarding Unit) cho server WebRTC bằng Go, nâng cao khả năng mở rộng, độ tin cậy và hiệu suất cho giải pháp hội nghị video.
  • Phát triển SDK WebRTC cho Android và iOS, hỗ trợ giao tiếp thời gian thực mượt mà trên thiết bị di động.
  • Tích hợp cầu nối WHIP và WHEP cho WebRTC, hỗ trợ tương thích với nhiều giao thức streaming (RTMP, SRT, RTP, RTSP).
  • Xây dựng dashboard giám sát thời gian thực bằng NextJS, theo dõi tài nguyên hệ thống như cuộc gọi đang hoạt động, CPU, RAM và băng thông mạng, phục vụ tối ưu hóa phân bổ tài nguyên.
  • Phát triển hạ tầng server SDK hiệu suất cao bằng Go, hỗ trợ các chức năng cốt lõi của ứng dụng hội nghị video.
  • Triển khai reverse proxy server tốc độ cao để hỗ trợ mở rộng ngang, đảm bảo cân bằng tải hiệu quả và cải thiện hiệu suất hệ thống.
  • Rà soát và hợp nhất mã nguồn, duy trì chất lượng code cao và áp dụng best practice trong toàn bộ đội ngũ phát triển.
  • Đào tạo và hướng dẫn kỹ thuật cho nhân sự mới, đảm bảo quá trình chuyển giao mượt mà và hợp tác nhóm hiệu quả.

09/2020 — 05/2021: SohaSDK LiveStream tại Vccorp Corporation — Hà Nội

Vị trí: Developer Quy mô nhóm: 5 thành viên Công nghệ sử dụng: Java, C++, JNI, Flutter

Mô tả:

SohaSDK LiveStream là bộ SDK phát trực tiếp, cho phép truyền phát video từ camera lên các nền tảng mạng xã hội lớn như Facebook, YouTube, Twitch và TikTok.

Trách nhiệm:

  • Phát triển và duy trì SDK Flutter, sử dụng MethodChannel để gọi các thư viện native viết bằng Java và C++ (JNI).
  • Xây dựng và tích hợp SDK trình phát video, đảm bảo phát lại nội dung livestream mượt mà.
  • Phát triển và tích hợp SDK live streaming hỗ trợ giao thức RTMP/RTMPS, đảm bảo chất lượng cao và độ trễ thấp khi phát trực tiếp.
  • Tối ưu hóa hiệu suất, độ trễ và khả năng tương thích trên nhiều nền tảng và thiết bị khác nhau.

04/2020 — 08/2021: Soha Ads SDK tại Vccorp Corporation — Hà Nội

Vị trí: Mobile Developer Quy mô nhóm: 5 thành viên Công nghệ sử dụng: Java, C++, JNI, IMA Ads

Mô tả:

Soha Ads SDK là thư viện quảng cáo hỗ trợ tích hợp quảng cáo video dạng overlay. SDK hỗ trợ nhiều định dạng quảng cáo như VMAP và VAST, giúp linh hoạt trong các chiến dịch quảng cáo.

Trách nhiệm:

  • Phát triển và duy trì SDK tích hợp quảng cáo video overlay, hỗ trợ các định dạng quảng cáo như VMAP và VAST.
  • Sử dụng Java và C++ kết hợp JNI để xây dựng các thành phần native phục vụ tích hợp quảng cáo.
  • Tích hợp IMA (Interactive Media Ads) để đảm bảo quá trình phân phối và phát quảng cáo mượt mà.
  • Phát hành SDK trên JFrog để thuận tiện trong việc phân phối và tích hợp vào các ứng dụng di động.

03/2019 — 10/2021: Website Seoul Thái Nguyên tại Freelancer — Thái Nguyên

Vị trí: Full stack Web Developer Quy mô nhóm: 3 thành viên

Mô tả:

Seoul Thái Nguyên là tổ chức hỗ trợ sinh viên du học Hàn Quốc. Dự án xây dựng website giúp sinh viên đăng ký tài khoản và tham gia các khóa học online chuẩn bị cho việc du học.

Trách nhiệm:

  • Thiết kế và triển khai cơ sở dữ liệu bằng MySQL để quản lý đăng ký người dùng, quản lý khóa học và theo dõi tiến trình học tập của sinh viên.
  • Phát triển hệ thống website bằng Laravel, cho phép người dùng đăng ký tài khoản, tham gia khóa học và truy cập tài liệu học tập online.
  • Đảm bảo các chức năng hoạt động ổn định, hỗ trợ người dùng tương tác và quản lý quá trình học tập hiệu quả.

KỸ NĂNG

  • TypeScript
  • NodeJS
  • Linux
  • Python
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • ONNX
  • C++
  • Docker
  • MongoDB
  • MySQL
  • Node.js
  • Git
  • React
  • Java
  • JavaScript

TỔNG QUAN CÔNG NGHỆ

Công cụ phát triển, phương pháp luận & môi trường

1. Phát triển di động

  • IDEs: Android Studio, Xcode, Visual Studio

2. Phát triển backend

  • IDEs: Visual Studio, PyCharm, GoLand, JetBrains IntelliJ

3. Phương pháp phát triển phần mềm

  • Lập trình hướng đối tượng (OOP)
  • Phương pháp SCRUM
  • Phương pháp Agile

4. Triển khai & DevOps

  • Container hóa & Điều phối: Docker, Docker Swarm
  • CI/CD: GitHub Actions, CircleCI, GitLab Runner, JFrog

5. Nền tảng Cloud

  • AWS
  • Vultr
  • Google Cloud Platform (GCP)
  • Digital Ocean

6. Hệ điều hành

  • Linux
  • Ubuntu
  • Windows
  • MacOS

7. Cơ sở dữ liệu

  • MySQL
  • SQL Server
  • MongoDB
  • PostgreSQL

THAM CHIẾU

Hoàng Ngọc Tú Số điện thoại: 0868690226

    © Lucas Ha 2025, Powered by Jekyll
    Search