Xin chào! Tôi là
Chuyên sâu về Trí tuệ Nhân tạo, Thị giác Máy tính, Deep Learning cùng kiến trúc ứng dụng Full-Stack hiệu năng cao với Next.js, TypeScript và Python.
Software Engineer
AI/ML Researcher & Full-Stack Developer
Kết hợp nghiên cứu học thuật chuyên sâu và năng lực kỹ thuật thực chiến
Về bản thân
Kết hợp nghiên cứu học thuật chuyên sâu và năng lực kỹ thuật thực chiến
Đam mê nghiên cứu công nghệ, xây dựng hệ thống phần mềm chất lượng cao.
Kỹ sư phần mềm và nhà nghiên cứu công nghệ tập trung vào Trí tuệ Nhân tạo, xử lý dữ liệu và phát triển ứng dụng web hiện đại.
Kinh nghiệm thực chiến bao gồm xây dựng các hệ thống web full-stack, tích hợp mô hình học máy và tối ưu hóa hiệu năng ứng dụng.
Kỹ năng Chuyên môn
Hệ sinh thái công nghệ từ mô hình Deep Learning đến kiến trúc đám mây và web hiện đại
PyTorch & Deep Learning
ProficiencyPython
ProficiencyNext.js 14 & React
ProficiencyDocker & Containerization
ProficiencySoftware QA & Selenium
ProficiencyComputer Vision & Medical Imaging
ProficiencyTailwind CSS & UI/UX
ProficiencyC / C++
ProficiencyGit & GitHub CI/CD
ProficiencyTypeScript / JavaScript
ProficiencyThree.js / WebGL 3D
ProficiencyTransfer Learning & Fine-tuning
ProficiencyContinuous Technical Evolution
Always testing and adopting cutting-edge tools: WebGPU, Next.js Turbo, Rust, and Edge AI.
Kinh nghiệm & Học vấn
Hành trình nghiên cứu khoa học, đào tạo học thuật và phát triển sản phẩm thực tế
AI Researcher & Deep Learning Developer
Nghiên cứu và phát triển hệ thống phân loại đa nhãn ảnh y tế với kiến trúc mạng nơ-ron tích chập trên PyTorch. Áp dụng Class Activation Mapping (CAM) để giải thích quyết định của mô hình và tối ưu hóa độ chính xác.
Full-Stack Web Developer
Thiết kế và phát triển nền tảng web dịch vụ số, hệ thống đặt lịch trực tuyến, quản lý dữ liệu an toàn và xây dựng các luồng dữ liệu thời gian thực với Next.js và PostgreSQL.
Kỹ sư Công nghệ Thông tin (CNTT)
Theo học và nghiên cứu chuyên sâu về Trí tuệ Nhân tạo, Thị giác Máy tính, Thuật toán & Cấu trúc Dữ liệu, Kiểm thử phần mềm tự động (QA) và Công nghệ Web hiện đại.
Dự án Tiêu biểu
Các giải pháp AI, hệ thống web quy mô lớn và ứng dụng 3D tương tác cao
CheXNet — AI Chẩn Đoán Bệnh Lý X-Quang Lồng Ngực
Mô hình Deep Learning phân loại đa nhãn 14 bệnh lý phổi từ ảnh X-quang ngực sử dụng PyTorch.
Healthcare Portal — Telemedicine Platform
Cổng y tế số hóa cho phép đặt lịch hẹn và theo dõi hồ sơ sức khỏe trực tuyến.
Interactive 3D Personal Portfolio
Website portfolio tích hợp hiệu ứng 3D dynamic scenes với Next.js và Three.js.
Dịch vụ Chuyên môn
Đồng hành cùng đối tác và dự án từ nghiên cứu giải pháp đến triển khai thực tế
Nghiên cứu & Triển khai AI / Computer Vision
Xây dựng và huấn luyện mô hình Deep Learning nhận diện, phân loại ảnh y tế, Object Detection và phân tích hình ảnh chất lượng cao.
- Huấn luyện mô hình PyTorch & Fine-tuning
- Phân tích ảnh X-quang & Y tế (CAM heatmaps)
- Tối ưu hóa mô hình với ONNX / TensorRT
- Đóng gói Docker & API inference hiệu năng cao
Phát triển Web Full-Stack (Next.js & React)
Xây dựng ứng dụng web hiện đại, chuẩn SEO, responsive với Next.js 14 App Router, TypeScript và Tailwind CSS.
- Kiến trúc SSR/SSG tối ưu tốc độ tải trang
- Thiết kế API RESTful & tích hợp cơ sở dữ liệu
- Bảo mật hệ thống, NextAuth phân quyền người dùng
- Triển khai CI/CD và hosting đám mây Vercel
Kiểm Thử Tự Động & Đảm Bảo Chất Lượng (QA)
Thiết lập kịch bản kiểm thử tự động với Selenium, phân tích yêu cầu kỹ thuật và nâng cao độ ổn định cho phần mềm.
- Automation Test với Selenium & WebDriver
- Kiểm thử chức năng, tích hợp & hồi quy
- Phân tích yêu cầu & chuẩn hóa tài liệu kỹ thuật
- Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng & hiệu năng
Đối tác Nói gì
Phản hồi từ các đồng nghiệp, giảng viên hướng dẫn và đối tác dự án
“Demonstrated outstanding engineering rigor, fast learning speed, and deep understanding of neural network architectures and computer vision pipelines.”
Alex Morgan
Research Director — AI Innovation Labs
Bài viết & Nghiên cứu
Ghi chép về Computer Vision, tối ưu mô hình Deep Learning và kinh nghiệm lập trình web
AI ResearchỨng dụng CheXNet: Deep Learning trong chẩn đoán X-quang lồng ngực
Tổng quan về mô hình phân loại đa nhãn ảnh X-quang phổi và cách kỹ thuật Class Activation Mapping (CAM) giúp khoanh vùng tổn thương.
Liên hệ với Tôi
Bạn có dự án AI, cần tư vấn kiến trúc phần mềm hoặc cơ hội hợp tác nghiên cứu? Hãy gửi tin nhắn!