Trần Ngọc Quang
EN Liên hệ

Đang tìm vị trí AI Engineer · TP. Hồ Chí Minh / Remote

Trần Ngọc Quang Huấn luyện mô hình,
tối ưu tốc độ,
đưa vào sản phẩm.

Kỹ sư AI chuyên thị giác máy tính, 3D Gaussian Splatting, triển khai TensorRT và hệ thống LLM — từ những đợt pre-training kéo dài nhiều ngày đến engine đạt đúng ngân sách độ trễ trên phần cứng thật.

Xem dự án Xem CV
  • Top 4 trên 1.600+ đội · Viettel AI Race 2026, bảng BTS Digital Twin
  • 45→12ms mỗi khung hình · YOLOv8-Pose, TensorRT FP16 trên RTX 3060
  • 2→6 luồng camera RTSP trên mỗi GPU khi vận hành thực tế
  • 98,9% độ chính xác theo biển số · benchmark biển số xe Việt Nam

01 Giới thiệu

Nửa ít hào nhoáng của AI —
đưa mô hình từ bài báo vào sản phẩm.

Mình là Kỹ sư AI tại TP. Hồ Chí Minh, cử nhân Trí tuệ nhân tạo Đại học FPT (GPA 3.53/4.0, Top 5 sinh viên CNTT tiêu biểu kỳ Spring 2026). Phần lớn thời gian của mình dành cho phần việc sau bài báo: những đợt pre-training kéo dài nhiều ngày, engine TensorRT build mãi không xong, và kernel CUDA bị tràn số khi ảnh đủ lớn.

Gần đây là 3D Gaussian Splatting cho Viettel AI Race 2026 (Top 4 cùng đội Zillexa), hệ thống giám sát bệnh nhân thời gian thực trên camera bệnh viện tại Whammy Tech, các backbone ConvMAE tối ưu suy luận cho đồ án tốt nghiệp, và các sản phẩm LLM cùng đội TSC.

  • Huấn luyện mô hình thị giác

    Pre-training tự giám sát / MAE ở quy mô ImageNet, DDP nhiều GPU và mixed precision — với các thí nghiệm ablation được thiết kế để so sánh thật sự công bằng.

  • Tối ưu cho nhanh

    PyTorch → ONNX → TensorRT, profiling FP16, hậu xử lý bằng C++. Độ trễ, thông lượng và VRAM được đo trên từng pipeline, không đoán từ số tham số.

  • Tái dựng thế giới 3D

    Gaussian Splatting với gsplat — huấn luyện chia shard trên nhiều GPU, hợp nhất ensemble, xử lý mô hình camera, và vá rasterizer khi nó lỗi.

  • Xây dựng hệ thống LLM

    Backend LLM với ngữ cảnh CRM theo thời gian thực, pipeline nội dung vision-LLM, retry, circuit breaker, rate limit — cùng Postgres, Redis và Docker bên dưới.

02 Dự án tiêu biểu

Mô hình đã rời khỏi notebook.

Top 4 · 1 trong 12 đội chung kết 3D VisionTSC · Team Zillexa

BTS Digital Twin — Viettel AI Race 2026

Tổng hợp góc nhìn mới cho trạm viễn thông từ ảnh drone bằng 3D Gaussian Splatting; vòng chung kết chuyển sang cảnh đô thị lớn với giới hạn thời gian suy luận trên NVIDIA H200.

  • Backbone gsplat MCMC; camera SIMPLE_RADIAL được xử lý bằng undistort → huấn luyện pinhole → re-distort
  • Ensemble nhiều backbone, hợp nhất bằng SELECT-median; huấn luyện chia shard trên 4×A5000
  • Chung kết: giới hạn MCMC, weight decay, tích luỹ gradient đa góc nhìn MVGS, fine-tune SCUNet để phục hồi ảnh, pruning theo số lượng Gaussian để đạt thời gian render
  • Rà soát phép chiếu CUDA của gsplat và vá lỗi tràn int32 ở độ phân giải đầy đủ; build Docker cho Hopper (sm_90)
  • gsplat
  • CUDA
  • PyTorch
  • Docker
  • H200
Case study (EN) Riêng tư · trình bày chi tiết khi phỏng vấn
VisionWhammy Tech · vận hành thực tế

iPBMS — giám sát bệnh nhân thời gian thực

Phát hiện té ngã và co giật trên luồng camera RTSP của bệnh viện, triển khai on-premise trên hai camera thực tế.

độ chính xác phát hiện té ngã
>85%
té ngã → cảnh báo
<2 s
ms / khung hình
45→12
luồng / RTX 3060
2→6
  • YOLOv8-Pose + MoveNet Thunder, phân tích góc khớp trên 17 keypoint
  • ID ByteTrack, state machine theo từng đối tượng và ngưỡng vận tốc hông để giảm báo động giả; trạng thái Normal / Warning / Danger qua WebSocket + Supabase Realtime
  • Báo cáo sự cố: chọn keyframe → sinh chú thích → dịch, gửi qua FCM
  • TensorRT FP16
  • C++ NMS
  • ByteTrack
  • Supabase
Case study (EN)
VisionĐồ án GSU26AI07

Inference-Efficient ConvMAE

Bốn backbone lai — Ghost, Transformer, Mamba-2, Bi-Mamba — pre-train MAE trên ImageNet-1K và benchmark theo cùng một quy trình ONNX → TensorRT có kiểm soát sai lệch. Nhánh Ghost nhanh và nhẹ hơn ConvMAE-Base với độ chính xác nhận diện khuôn mặt tương đương.

  • DDP
  • Mamba
  • TensorRT
Case study (EN) Repo
VisionDemo trực tuyến

GhostConvMAE Face Demo

Chuyển đổi trực tiếp PyTorch ⇄ TensorRT trên GTX 1650 4 GB, đo độ trễ từng lượt forward và VRAM đỉnh. Bộ tự kiểm thử đạt 30/30 tổ hợp tác vụ × mô hình × backend — và phát hiện lỗi hỏng nhãn trong CASIA RecordIO.

  • Gradio
  • ONNX
  • TensorRT
Demo Repo
VisionBài báo

Face-Aware MAE

Che mặt nạ theo landmark hướng pre-training MAE vào mắt, mũi và miệng. Nghiên cứu có đối chứng trên CelebA giảm 17,5% lỗi tái tạo ở các vùng quyết định danh tính so với block-wise masking — không thêm tham số nào.

  • Self-supervised
  • ViT
Case study (EN) Repo
VisionBenchmark

Nhận diện biển số xe Việt Nam

YOLOv5 / v8 / v11 × ba pipeline OCR trên dữ liệu giao thông RTSP thực tế. Cặp tốt nhất (YOLOv11 + CNN-BiLSTM-CTC) đạt 98,9% độ chính xác theo biển số, mAP@0.5 0,994 và 91% trên 15.000 khung hình ban đêm.

  • YOLOv11
  • CTC
  • OpenCV
Case study (EN) Repo
LLMTSC · dự án khách hàng

Console tư vấn AI

Bot tư vấn LLM cho một đơn vị giáo dục, đưa ngữ cảnh CRM vào mỗi lượt hội thoại; pipeline chạy nền cache gợi ý và tóm tắt khách hàng tiềm năng trong Redis; trình biên dịch persona/prompt, bộ lọc đầu ra, API key theo phạm vi, rate limit, retry và circuit breaker.

  • TypeScript
  • PostgreSQL
  • Redis
Riêng tư
LLMĐang thực hiện

Pipeline video ngắn dùng vision-LLM

Đánh chỉ mục MinIO tăng dần theo ETag, trích khung hình bằng ffmpeg, phân loại bằng vision-LLM theo JSON schema chặt chẽ vào SQLite FTS5, và kho dữ kiện để kịch bản bám sát thực tế — kiểm thử với moto và httpx MockTransport.

  • Python
  • MinIO
  • FTS5
Riêng tư
Hệ thốngTSC

Hệ thống quản lý license

License ký Ed25519 kèm danh sách thu hồi có chữ ký, thời gian ân hạn khi offline, CLI và trang quản trị bảo vệ bằng JWT.

  • Node.js
  • Ed25519
  • JWT
Riêng tư
VisionEdge

Vision Edge Healthcare System

Bản phát hành mã nguồn mở chạy trên thiết bị biên cho giám sát té ngã/co giật: nhiều camera RTSP, YOLOv8-Pose + MoveNet, cảnh báo qua Supabase Realtime + FCM, dưới 3 giây từ phát hiện đến thông báo.

  • Docker
  • RTSP
  • FCM
GenAI

GenBGM API

Dịch vụ GPU đóng gói Docker tạo nhạc nền từ ngữ cảnh hội thoại bằng MusicGen, tối ưu để chạy trong 4 GB VRAM.

  • MusicGen
  • Docker
Repo
LLM

AI Talent Bot

Bot Telegram đọc CV PDF/DOCX và chấm điểm ứng viên theo mô tả công việc bằng Gemini.

  • Gemini
  • Telegram
Repo

03 Kinh nghiệm

Nơi sản phẩm được triển khai.

  1. 06/2026 — nay

    AI Engineer (bán thời gian) @ TSC · Team Solo Code

    TP. Hồ Chí Minh · bán thời gian, đội 3 người nhận dự án khách hàng và thi đấu AI

    Phần mềm AI cho khách hàng và các cuộc thi AI: BTS Digital Twin tại Viettel AI Race 2026 (Top 4), console tư vấn LLM cho một đơn vị giáo dục, pipeline video ngắn dùng vision-LLM và hệ thống quản lý license có chữ ký số.

  2. 08/2025 — 08/2026

    AI Engineer, Thị giác máy tính @ Whammy Tech

    TP. Hồ Chí Minh · hợp đồng, nhóm nòng cốt · làm song song với TSC (06 – 08/2026)

    Xây dựng trọn vẹn pipeline giám sát bệnh nhân iPBMS: phát hiện té ngã dựa trên tư thế trên luồng RTSP, TensorRT FP16 với hậu xử lý C++ (45 → 12 ms/khung hình, 2 → 6 luồng trên mỗi RTX 3060), kiểm soát báo động giả và báo cáo sự cố đa ngôn ngữ. Vận hành on-premise trên hai camera thực tế, báo cáo tiến độ hằng tuần với các bên liên quan.

  3. 05/2025 — 08/2025

    Thực tập sinh Automation Engineer @ FPT Software Philippines

    Manila · thực tập OJT

    Prototype chấm công RPA + Arduino cho hơn 120 nhân viên, xây dựng từ bốn component UiPath tái sử dụng.

  4. 06/2023 — 12/2024

    IT Supporter, Hỗ trợ kỹ thuật @ Đại học FPT

    TP. Hồ Chí Minh

    Vận hành hệ thống thi trong hai năm học: cài đặt máy, kiểm tra mạng, xử lý trực tiếp lỗi đăng nhập/CRM và ghi nhận nguyên nhân gốc.

  5. 09/2022 — 09/2026

    Cử nhân Trí tuệ nhân tạo @ Đại học FPT

    GPA 3.53 / 4.0

    Đồ án tốt nghiệp GSU26AI07: Inference-Efficient ConvMAE for Universal Visual Recognition Tasks. Top 5 sinh viên CNTT tiêu biểu (Spring 2026) · Top 100 (Fall 2025).

04 Công nghệ

Một pipeline, từ đầu đến cuối.

Công cụ mình dùng ở từng giai đoạn đưa mô hình vào sản phẩm.

  1. 01

    Huấn luyện

    • PyTorch
    • TensorFlow
    • timm
    • HF Transformers
    • MAE / SSL
    • ViT
    • Mamba
    • DDP
    • Mixed precision
  2. 02

    Nhận thức

    • OpenCV
    • YOLO
    • Ước lượng tư thế
    • ByteTrack
    • OCR
    • 3DGS · gsplat
    • RTSP nhiều luồng
  3. 03

    Tối ưu

    • TensorRT
    • ONNX
    • CUDA
    • C++
    • FP16
    • Profiling
  4. 04

    Suy luận

    • Backend LLM
    • Vision-LLM
    • Pipeline prompt / persona
    • Gemini API
    • AI agents
  5. 05

    Triển khai

    • Python
    • TypeScript
    • Node / Express
    • React
    • PostgreSQL
    • Redis
    • MinIO / S3
    • Docker
    • WebSocket
    • Supabase

05 Thành tích & chứng chỉ

Thi đấu từ thời Olympic Tin học.

  • 2026

    Giải Triển vọng — Top 4 trên 1.600+ đội

    Viettel AI Race 2026 · Bảng 1: BTS Digital Twin

    Top 5 sinh viên CNTT tiêu biểu

    Đại học FPT · Spring 2026

  • 2025

    Top 100 sinh viên CNTT tiêu biểu

    Đại học FPT · Fall 2025

  • 2021

    Giải Khuyến khích

    Kỳ thi chọn học sinh giỏi quốc gia môn Tin học

  • 2020

    Huy chương Bạc

    Central Coast & Northern Coast Programming Contests

Chứng chỉ

Ngôn ngữ

  • Tiếng Việtbản ngữ
  • Tiếng AnhEF SET 72/100 · C2

06 Mã nguồn mở

Cập nhật mới trên GitHub.

github.com/QuangCler

07 Liên hệ

Có mô hình cần
chạy nhanh hơn?

Mình đang tìm vị trí AI Engineer về thị giác máy tính, 3D hoặc hệ thống LLM — tại TP. Hồ Chí Minh hoặc remote. Cách nhanh nhất để liên hệ là email.

Gửi tin nhắn

Một vị trí tuyển dụng, một dự án hay một mô hình chạy quá chậm — điều gì cũng được.

esc