EN RU VI
Ruslan Badaeff

Ruslan Badaev

Kỹ sư Tự động hóa AI · Kỹ sư GenAI · Developer-first

Việt Nam (từ 2022) · Remote · Có thể relocation

Email: dev.badaeff@gmail.com · GitHub: github.com/ruslanbadaev

Định vị

Tôi là kỹ sư AI Automation với nền tảng kỹ thuật phần mềm rất sâu. Tôi làm theo mô hình business-first: trước hết kiểm chứng giả thuyết bằng prototype nhanh (n8n/Make/Zapier + script), sau đó đưa vào production với tích hợp đầy đủ, metric, test, alerting và vận hành. Tôi không làm kỹ thuật vì kỹ thuật: mục tiêu luôn là tăng tốc độ triển khai, giảm lỗi, tăng doanh thu và giữ delivery ổn định trong thời gian gấp.

Tóm tắt: tôi có thể ra MVP rất nhanh, rồi nâng thành hệ thống 24/7 ổn định mà không làm chậm đà kinh doanh.

Giá trị cho doanh nghiệp

Lĩnh vực chính

TravelTechHospitalityPropTechFinTechIoT/TelematicsSupport automationMarketing automationLead generationTelegram ecosystemsOps toolingRPAWhite-label products

Kinh nghiệm · Case Study

AI Tour Operator cho tự động hóa thiết kế tour

2025 · TravelTech · Thị trường Việt Nam

Tóm tắt: thay vì làm thủ công 1 tour trong ~4 giờ, hệ thống bắt đầu tạo ngay 3 phương án tour hoàn chỉnh từ đầu chỉ trong một vòng xử lý.

  • Bối cảnh: một công ty du lịch ở Việt Nam muốn loại bỏ thao tác tay lặp lại, sai số tính toán và phụ thuộc vào giờ làm việc/múi giờ.
  • Mục tiêu: tăng tốc sản xuất tour, giảm lỗi tài chính và logistics, bảo đảm xử lý yêu cầu 24/7.
  • Triển khai: pipeline nhận yêu cầu từ khách hàng/đối tác, tạo bộ câu hỏi làm rõ (ngân sách, thời gian, chuyến bay), dựng khung hành trình theo điểm đến, sau đó ghép dịch vụ transfer, khách sạn, nhà hàng và điểm tham quan theo mùa vụ, giờ mở cửa và mật độ khách dự kiến.
  • Tự động hóa bổ sung: kiểm tra timing transfer giữa các điểm, kiểm soát phép tính tài chính, sinh phương án thay thế cho lưu trú và lộ trình, đồng thời tổng hợp cấu trúc chương trình cho manager trong một luồng không cần tính lại thủ công.
  • Trước → Sau: trước đây manager làm tay 1 tour trong ~4 giờ và khách chỉ có 1 lựa chọn để chấp nhận/từ chối; hiện tại hệ thống trả ngay 3 gói phù hợp (Budget / Balance / VIP), khách có lựa chọn trong cùng một yêu cầu.
  • Kết quả: theo dữ liệu của khách hàng, conversion tăng 25% nhờ có 3 kịch bản lựa chọn và thời gian chuẩn bị giảm mạnh. Hiệu quả cốt lõi không phải “đóng gói lại giá”, mà là chuyển từ một phương án thủ công sang cơ chế tạo nhiều phương án tự động.
  • Góc kỹ thuật: bắt đầu bằng prototype n8n, sau đó tăng cường logic bằng Python/Node.js, admin panel bằng Flutter Desktop, chạy production phía server và lưu trữ trên PostgreSQL.

Metric chính: tour generation time, pricing error rate, transfer timing error rate, conversion by package, after-hours coverage.

n8nPythonNode.jsFlutter DesktopPostgreSQLFirebaseLinuxpm2Google Distance Matrix APIGoogle APIsOpenAI APITravel automation

Lớp AI Support cho cho thuê ngắn hạn trên nền Hostfully

2024 · Hospitality/PropTech · US rentals

Tóm tắt: trước khi triển khai không có luồng emergency ban đêm hoàn chỉnh; sau khi triển khai, hệ thống tự tạo lệnh maintenance cho sự cố đã xác thực vào bất kỳ thời điểm nào.

  • Bối cảnh: team quản lý nhà tại Mỹ (Airbnb/Booking), còn yêu cầu khẩn ngoài giờ làm việc thường phải chờ đến 8:00 sáng.
  • Mục tiêu: chạy triage và escalation 24/7, tự gắn mỗi tin nhắn với property_uid/lead_uid/thread_uid đúng, giảm compensation và review tiêu cực.
  • Triển khai: luồng webhook trên Hostfully Inbox, phân loại emergency, yêu cầu khách gửi ảnh, xác thực hình ảnh qua Gemini, sau đó tự động escalation theo rule của từng property qua push/SMS/WhatsApp/email.
  • Luồng vận hành: hệ thống nhận diện ngay property/booking/thread, tách vấn đề thường khỏi emergency, thu bằng chứng hình ảnh, gán trạng thái (not emergency / needs human review / confirmed emergency) và kích hoạt escalation mà không chờ ca sáng.
  • Trước → Sau: ban đêm sự cố nghiêm trọng có thể chờ đến sáng hoặc khách phải tự gọi trong hoảng loạn; nay hệ thống tiếp nhận ngay, chạy triage, xác thực sự cố và điều phối maintenance đúng lúc cần thiết.
  • Kết quả: after-hours first response coverage tăng từ 0% lên 100%, tỷ lệ case chờ đến 8:00 sáng giảm 89%, false maintenance dispatch giảm 38%, thời gian xử lý trung bình case emergency giảm 61%, compensation cho yêu cầu khẩn giảm 31%, và review tiêu cực do hỗ trợ chậm giảm 27%.
  • Độ chính xác và kiểm soát: độ chính xác nhận diện property/booking đạt 99.3%, emergency classification đạt 93%, và tỷ lệ case critical được triage trước giờ làm việc tăng từ 6% lên 91%.

Metric chính: first response time, time to emergency triage, time to maintenance dispatch, false positive dispatch rate, compensation rate per 100 bookings.

Hostfully APIWebhooksNode.jsPythonGoogle Gemini APIPostgreSQLRedisFirebase/FCMFlutter AdminDockerNginxLinuxpm2Incident automation

Hạ tầng AI Telegram cho LeadGen và kiếm tiền từ cộng đồng

2025 · LeadGen · Cộng đồng expat

Tóm tắt: dự án chuyển từ đăng quảng cáo ngẫu nhiên trong group sang outreach cá nhân hóa đúng thời điểm người dùng phát tín hiệu nhu cầu nóng.

  • Bối cảnh: trước khi triển khai chưa có hệ thống lead generation. Quảng cáo được đăng thủ công, gần như ngẫu nhiên trong các group, không bám đúng intent nóng của người dùng.
  • Mục tiêu: tự động phát hiện tín hiệu nhu cầu, phân loại luồng tin nhắn thời gian thực với chi phí thấp, giảm moderation thủ công và tăng conversion bán hàng.
  • Triển khai: một điểm vào phân loại thống nhất cho spam, intent, tín hiệu thương mại và hồ sơ người dùng. Mô hình nano rẻ xử lý phần lớn traffic; mô hình mạnh chỉ gọi ở ngữ cảnh phức tạp và outreach cá nhân hóa.
  • Dữ liệu hệ thống thu thập: thuộc tính mở của người dùng (địa lý, tình trạng visa, liên hệ, sở thích, nghề nghiệp), nhu cầu thể hiện rõ và tín hiệu thương mại cho các lượt chạm và phân khúc tiếp theo.
  • Trước → Sau: quảng cáo đại trà ngẫu nhiên, không xét mức sẵn sàng của người dùng → giao tiếp cá nhân hóa và phân phối quảng cáo đúng lúc đã xác nhận nhu cầu/quan tâm.
  • Kết quả: conversion signal-to-outreach tăng từ 7% lên 34%, outreach-to-sale +46%, thất thoát lead nóng -81%, chi phí xử lý 1000 tin nhắn -88%, tỷ lệ phân loại tự động hoàn toàn đạt 96%, tải công việc admin -67%, tốc độ moderation spam nhanh hơn 14 lần.
  • Mở rộng: dựa trên cùng hạ tầng, khách hàng triển khai AI-targeted ads và tăng doanh thu quảng cáo lên 185%.

Metric chính: total messages processed, nano-model cost per 1k, lead signal detection rate, outreach-to-sale conversion, advertiser audience match rate.

PyrogramPythonGPT-4.1-nanoGPT-5-nanoFastAPIMongoDBSQLiteRedisFlutter WebWebSocketTelegram Bot APIZapierOpenSearchDockerNginx

RPM: Giám sát dự báo và tự động hóa hỗ trợ kỹ thuật

2019-2020 · IoT/Telematics · InTerra IoT

Tóm tắt: chuyển từ support phản ứng sang chủ động: team thường liên hệ khách hàng trước khi sự cố bộc lộ rõ.

  • Bối cảnh: trước đây khách tự phát hiện lỗi sensor, gọi support, tạo ticket, rồi kỹ sư mới được cử đi.
  • Mục tiêu: phát hiện tín hiệu pre-failure sớm, tự động tạo ticket, giảm downtime và giảm tỷ lệ review tiêu cực.
  • Triển khai: bắt đầu từ bài toán ML phát hiện thất thoát nhiên liệu (tách thất thoát thật khỏi tín hiệu giả do nhiễu, nhiệt độ và độ dốc), sau đó mở rộng sang phát hiện bất thường telemetry và tự động kích hoạt support-flow.
  • Trước → Sau: khách báo sau khi hỏng hóc → hệ thống phát tín hiệu sớm, support chủ động liên hệ và lên kế hoạch xử lý trước khi lỗi trở thành nghiêm trọng.
  • Kết quả: theo vận hành thực tế, downtime và review tiêu cực giảm gần một nửa, một phần sửa chữa được lên kế hoạch trước khi lỗi nghiêm trọng, và tỷ lệ sự cố do khách hàng phát hiện đầu tiên giảm xuống.
  • Mở rộng: bổ sung nghiệp vụ quản lý đối tượng, phân quyền role-based và approval flow cho thao tác rủi ro cao.
  • Ngữ cảnh công khai của dự án: dzen.ru/a/Xs0QNgdbOASNMHoE

Metric chính: predicted failure rate, proactive ticket creation rate, downtime reduction, client-reported incidents share, fuel theft detection precision.

PythonNode.jsJavaMongoDBRedisDockerReactTCP/HTTP/MQTTWialonML modelsStreaming + BatchRPAApproval flows

Lớp tự động hóa cho sản phẩm CORE white-label trong bộ phận Flutter

2023 · FinTech/Product Delivery · Head of Department

Tóm tắt: từ tình trạng quá tải do việc lặp lại, team đã xây được automation-layer nội bộ giúp tăng tốc delivery và tăng độ dự đoán của release.

  • Bối cảnh: phần lớn thời gian của bộ phận bị tiêu tốn bởi công việc lặp: tài liệu, review, test, localization, build, release và vận hành môi trường.
  • Mục tiêu: giảm thao tác thủ công và tăng tốc bàn giao CORE white-label mà không giảm chất lượng.
  • Triển khai: tự động tạo tài liệu từ git diff, tự sinh test cho các block thay đổi, CI/CD bằng webhooks với tách dev/stage/prod, và tự động hóa localization + key trong JSON.
  • Trước → Sau: nhiều vận hành thủ công quanh delivery → pipeline hệ thống, nơi phần lớn thao tác lặp được xử lý tự động và ổn định.
  • Kết quả: test coverage tăng từ 0% lên 10%, lỗi thủ công ở bản dịch và key giảm, delivery nhanh và ổn định hơn, release flow minh bạch hơn cho cả team lẫn khách hàng.
  • Hiệu quả thực tế: developer và lead dành ít thời gian hơn cho việc vận hành lặp lại, nhiều thời gian hơn cho công việc sản phẩm.

Metric chính: test coverage growth, release pipeline duration, missed localization keys rate, deployment failure rate, developer routine time saved.

FlutterDartPythonNode.jsGitCI/CDWebhooksLLM APIsJSON localizationLinuxDev/Stage/ProdRelease engineering

Sản phẩm và liên kết nổi bật

Năng lực cốt lõi

AI Automation và GenAI

  • Agentic workflows và orchestration.
  • Multi-step prompting, structured outputs, tool calling và vòng validation.
  • Model routing, budget guards, cost monitoring và chiến lược fallback.
  • Độ tin cậy production: retries, idempotency, deduplication, runbooks.

Backend và Integrations

  • Python, Node.js, Java.
  • REST APIs, webhooks, queues, kịch bản event-driven.
  • PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, Linux.
  • Tích hợp CRM, property-management, Telegram, thanh toán và hệ thống nội bộ.

Sản phẩm và Giao diện

  • Flutter (mobile/web/desktop), admin panel nhanh và công cụ nội bộ.
  • Tích hợp AI layer vào sản phẩm sẵn có mà không cần rewrite toàn bộ kiến trúc.
  • CI/CD, release engineering, môi trường dev/stage/prod.

Delivery Management

  • Chu kỳ giả thuyết ngắn và đưa vào production nhanh.
  • Lãnh đạo kỹ thuật: code review, mentoring, hiring, incident response.
  • Thực thi trong deadline gấp với trọng tâm vào kết quả kinh doanh.

Học vấn

MTUCI (Moscow Technical University of Communications and Informatics) - Cử nhân - Software Engineering and Intelligent Systems

2018 - 2022

FAQ

Cách làm ngắn gọn: ưu tiên value trước, sau đó scale, kiểm soát chất lượng và vận hành ổn định.

Bạn thiên về low-code hay code-first?

Tôi thiên về kết quả. Khi cần khởi động nhanh, tôi dùng low-code/no-code để kiểm chứng giả thuyết với chi phí và thời gian thấp nhất. Ngay khi thấy business value hoặc chạm giới hạn nền tảng, tôi chuyển phần quan trọng sang code, thêm test, metric và lớp vận hành.

Làm sao bạn bảo đảm độ tin cậy cho AI automation?

Tôi thiết kế theo hướng chịu lỗi ngay từ đầu: timeout, retry, deduplication, fallback, logging, alert và manual takeover. Điều này đặc biệt quan trọng ở support, fintech và các quy trình liên quan tiền/vận hành, nơi sai sót rất đắt giá.

Trong bao lâu có thể có kết quả chạy được?

Thông thường các kịch bản đầu tiên có thể đưa vào vận hành trong vài ngày. Sau đó tối ưu theo vòng lặp: tăng độ chính xác, mở rộng coverage, thêm UI cho team, monitoring, test và tích hợp vào vận hành doanh nghiệp.

Bạn chỉ làm bot thôi sao?

Không. Tôi xây các lớp AI thực dụng ở nhiều dạng: support automation, leadgen, RPA, pipeline tài liệu và release, công cụ nội bộ, giao diện và tích hợp với sản phẩm hiện có.

Bạn tính kinh tế LLM và hạ tầng như thế nào?

Tôi tính chi phí theo từng kịch bản vận hành, không chỉ theo mỗi lần gọi model. Tôi theo dõi chi phí trên mỗi case xử lý xong: tốn bao nhiêu, bao nhiêu case phải manual takeover, tránh được bao nhiêu lỗi/compensation. Thông thường tôi dùng model rẻ cho lọc khối lượng lớn và chỉ gọi model mạnh ở bước phức tạp.

Bạn làm thế nào khi deadline rất gấp?

Tôi chia dự án thành các vòng lặp ngắn và launch sớm trong phạm vi kiểm soát. Đầu tiên làm luồng business quan trọng chạy end-to-end, sau đó mới tăng độ chính xác, coverage và cải thiện vận hành. Cách này cho kết quả nhìn thấy nhanh, không sa đà vào hoàn hảo trước release đầu tiên.

Nếu dữ liệu bẩn và thiếu thì sao?

Tôi đưa vào chuẩn hóa dữ liệu, confidence scoring và trạng thái chất lượng dữ liệu rõ ràng. Nếu độ tin cậy thấp, luồng sẽ chuyển sang bán tự động với ngữ cảnh đã chuẩn bị cho người xử lý. Cách này an toàn hơn tự động hóa mạnh trên dữ liệu đầu vào kém chất lượng.

Bạn có thể vào team hiện có thay vì làm lại từ đầu không?

Có. Thường sẽ nhanh và tiết kiệm hơn nếu gắn AI layer vào quy trình, API và giao diện hiện có của khách hàng thay vì viết lại toàn bộ sản phẩm. Tôi làm được cả vai trò hands-on engineer và tech lead tích hợp, từ kiến trúc tới fix production cụ thể.

Bạn ưu tiên đóng những rủi ro nào trước?

Những rủi ro ảnh hưởng trực tiếp tới tiền và uy tín: phân loại sai case critical, mất lead, thao tác trùng lặp, phép tính không hợp lệ, thiếu escalation và điểm mù monitoring. Vì vậy ở bản sớm tôi luôn cài metric, alert và manual override.

Video: Tự động tạo nội dung