Đỗ Xuân Lộc
AI & System Optimization Engineer
Phát triển từ Full-Stack đến kiến trúc AI & Cloud — tập trung thiết kế các hệ thống thực tiễn, có khả năng mở rộng và tối ưu chi phí cho thị trường Nhật Bản.
- Kiến trúc Hệ thống — Microservices · Event-driven · Phân tán
- AI Engineering — RAG · LLM · Voice AI → production
- Cloud & Tối ưu — AWS-native · Cost-first · IaC end-to-end
Every layer from UI to inference pipeline, hardened through production.
- React / Next.js
- TypeScript
- Tailwind · Astro
- Realtime (SSE, WS)
- NestJS · Node.js
- NX Monorepo
- Event-driven
- Microservices · SOLID
- AWS (ECS, Lambda)
- SAM · CloudFormation
- CI/CD pipelines
- Docker · DevOps
- RAG · Embeddings
- LLM (Claude, Ollama)
- Voice AI (Whisper)
- Fine-tuning (LoRA)
- 01Hệ thống xây để vượt qua người kiến tạo nó.
- 02AI dệt vào kiến trúc — không phải gắn thêm vào.
- 03Hạ tầng hoàn vốn bằng chính hiệu năng của nó.
Bài toán tôi đập tan
Sinh ra để giải quyết cái này
Thử thách thật, cách tiếp cận thật — mỗi card là một trận đánh đã hệ thống hoá.
Nâng cao khả năng mở rộng và bảo trì hệ thống
Chuyển đổi sang kiến trúc microservices với NX Monorepo, xác định ranh giới API rõ ràng và tự động hóa quy trình CI/CD theo từng môi trường.
Đồng bộ và xử lý dữ liệu đa nguồn theo thời gian thực
Áp dụng kiến trúc event-driven và serverless để giảm thiểu sự phụ thuộc giữa các dịch vụ, đảm bảo luồng dữ liệu hoạt động ổn định.
Ứng dụng LLM vào sản phẩm đảm bảo độ chính xác và bảo mật
Sử dụng kiến trúc RAG kết hợp embeddings để trích xuất thông tin từ tài liệu nội bộ, triển khai LLM cục bộ để kiểm soát hoàn toàn dữ liệu.
Xử lý giọng nói tiếng Nhật với các luồng hội thoại phức tạp
Tích hợp Amazon Connect, Lex V2 và Bedrock Claude Haiku để bóc tách ý định người dùng, xử lý các trường hợp nhiễu âm hoặc gián đoạn.
Tech DNA
Full-stack tới AI — toàn bộ stack
Từng lớp từ UI đến inference pipeline, tôi luyện qua production.
42 kỹ năng trên 5 lĩnh vực
Trajectory // Roadmap
Lộ trình tương lai
Từ lõi AI hôm nay đến tầm nhìn xa — nơi mình đang phóng tới.
Tập trung áp dụng AI vào giải quyết các bài toán nghiệp vụ, ưu tiên tính ổn định của hệ thống.
Nghiên cứu các phương án mở rộng năng lực xử lý của hệ thống AI, cân bằng giữa hiệu năng và chi phí.
Tăng cường các tiêu chuẩn bảo mật, quản trị rủi ro và tối ưu hóa tài nguyên đám mây.
Phát triển năng lực thiết kế tổng thể, định hình các giải pháp công nghệ đáp ứng tiêu chuẩn doanh nghiệp.
Trau dồi ngoại ngữ (N3+) và kỹ năng quản lý để làm việc hiệu quả hơn trong môi trường quốc tế.
Blog
Bài viết mới nhất
Tech radar