Ho Chi Minh City, VietnamTP. Hồ Chí Minh, Việt Nam

Le Quoc An

AI EngineerKỹ sư AI @ ITR Vietnam

Final-year Data Science student at VNU-HCM. Building production-grade AI systems with RAG architectures, LLM agents, and end-to-end ML pipelines. Sinh viên năm cuối Khoa học Dữ liệu tại VNU-HCM. Xây dựng hệ thống AI production với kiến trúc RAG, LLM agents và pipeline ML end-to-end.

Chat with my AI assistantTrò chuyện với trợ lý AI của tôi
3.57
GPA / 4.0
4+
AI ProjectsDự án AI
99.7%
Peak AccuracyĐộ chính xác cao nhất
Le Quoc An
Le Quoc An
AI Engineer · Data ScienceKỹ sư AI · Khoa học Dữ liệu
📍 Ho Chi Minh City, Vietnam📍 TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam
About meGiới thiệu

A final-year AI Engineer researching ECG signal processing, RAG architectures, and LLM agent systems — building production-grade AI at ITR Vietnam while completing a 3.57 GPA Data Science degree at VNU-HCM. Kỹ sư AI năm cuối nghiên cứu xử lý tín hiệu ECG, kiến trúc RAG và hệ thống LLM agent — xây dựng AI production tại ITR Vietnam đồng thời hoàn thành bằng Khoa học Dữ liệu với GPA 3.57 tại VNU-HCM.

Product VisionTầm nhìn sản phẩm

Research market, analyze competitive advantages and emerging tech to define strategic direction — building AI product roadmaps that create outsized value in research and production. Nghiên cứu thị trường, phân tích lợi thế cạnh tranh và công nghệ mới nổi để định hướng chiến lược — xây dựng roadmap sản phẩm AI tạo giá trị vượt trội trong nghiên cứu và production.

Engineering ExcellenceNền tảng kỹ thuật

From custom CNNs to multi-agent orchestration. VLLM serving, gRPC/REST microservices, Docker + Kubernetes — building systems that scale under real-world conditions. Từ CNN tùy biến đến điều phối multi-agent. VLLM serving, microservice gRPC/REST, Docker + Kubernetes — xây dựng hệ thống scale được trong điều kiện thực tế.

Product InnovationĐổi mới sản phẩm

Combining deep knowledge of LLMs, RAG, computer vision, and medical AI to solve real challenges — from atrial fibrillation detection to agentic enterprise platforms. Kết hợp kiến thức sâu về LLM, RAG, thị giác máy tính và AI y tế để giải quyết bài toán thực — từ phát hiện rung nhĩ đến nền tảng agentic doanh nghiệp.

EducationHọc vấn

B.Sc., Data ScienceCử nhân Khoa học Dữ liệu
Faculty of Mathematics & Computer ScienceKhoa Toán – Tin học
University of Science, VNU-HCMTrường ĐH Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM
2022 – 2026 (Expected)2022 – 2026 (dự kiến)
★ GPA 3.57 / 4.0

Areas of InterestLĩnh vực quan tâm

  • Agentic AI & Multi-Agent Systems (LangGraph, MCP)Agentic AI & hệ thống Multi-Agent (LangGraph, MCP)
  • Large Language Models & RAG ArchitecturesMô hình ngôn ngữ lớn (LLM) & kiến trúc RAG
  • Medical AI & ECG Signal ProcessingAI y tế & xử lý tín hiệu ECG
  • Document AI & OCR (DeepSeek-OCR, Docling)Document AI & OCR (DeepSeek-OCR, Docling)
  • Computer Vision & Multi-Object TrackingThị giác máy tính & Multi-Object Tracking
  • MLOps & Production Model DeploymentMLOps & triển khai mô hình production
Work experienceKinh nghiệm làm việc

10 months of focused AI engineering — OCR systems, signal processing, and LLM agents10 tháng tập trung vào kỹ thuật AI — hệ thống OCR, xử lý tín hiệu và LLM agents

AI EngineerKỹ sư AI
ITR Vietnam
Jan 2026 – PresentTháng 1/2026 – nay
Research focus: Atrial Fibrillation Detection from ECG SignalsTrọng tâm nghiên cứu: Phát hiện rung nhĩ từ tín hiệu ECG
Researching and developing medical signal processing methods for cardiac arrhythmia detection. Designing end-to-end pipelines from raw ECG to production-ready classifiers with rigorous noise-robustness validation. Nghiên cứu và phát triển các phương pháp xử lý tín hiệu y tế cho phát hiện loạn nhịp tim. Thiết kế pipeline end-to-end từ ECG thô đến bộ phân loại sẵn sàng production, kiểm chứng độ bền nhiễu nghiêm ngặt.
  • On-device: Designed a custom CNN with ECG signal preprocessing (normalization, baseline wander removal) to detect QRS complexes and extract R-peaks — achieving 99.72% accuracy on MIT-BIH and 76–99% NSR accuracy across noise levels from –6dB to 24dB. Developed a voting-based ensemble (SVM + XGBoost) for AF detection — 84.3% accuracy on AFDB and 80% on MIT-BIH. On-device: Thiết kế CNN tùy biến với tiền xử lý ECG (chuẩn hóa, loại bỏ baseline wander) để phát hiện phức bộ QRS và trích R-peaks — đạt 99.72% trên MIT-BIH và 76–99% NSR accuracy ở nhiễu –6dB đến 24dB. Phát triển ensemble voting (SVM + XGBoost) cho AFib — 84.3% trên AFDB, 80% trên MIT-BIH.
  • On-cloud: Designed a 24-layer DeepCNN + 2-layer BiLSTM pipeline for end-to-end AF classification on MIT-BIH — achieving 0.89 F1-score and passing AAMI EC57 evaluation with ESe 90.8%, E+P 81.3%, DSe 91.0%. On-cloud: Thiết kế pipeline DeepCNN 24 lớp + BiLSTM 2 lớp phân loại AFib end-to-end trên MIT-BIH — đạt 0.89 F1-score và đạt chuẩn AAMI EC57 với ESe 90.8%, E+P 81.3%, DSe 91.0%.
Custom CNN DeepCNN + BiLSTM ECG Processing AAMI EC57 SVM XGBoost PyTorch Signal Processing Medical AI
AI InternThực tập sinh AI
ITR Vietnam
Oct 2025 – Jan 2026 · 4 moTháng 10/2025 – 1/2026 · 4 tháng
Research focus: RAG, Document AI & LLM AgentsTrọng tâm: RAG, Document AI & LLM Agents
Built end-to-end document intelligence pipelines for financial PDF extraction, integrating OCR, multi-step LLM reasoning, and parameter-efficient fine-tuning for production deployment. Xây pipeline document intelligence end-to-end cho trích xuất PDF tài chính, tích hợp OCR, LLM reasoning nhiều bước và fine-tuning tiết kiệm tham số để triển khai production.
  • RAG & Document AI: Built an end-to-end pipeline to crawl and process CafeF financial PDFs; implemented advanced chunking strategies with Ghostscript + DeepSeek-OCR to handle low-quality documents. RAG & Document AI: Xây pipeline end-to-end thu thập và xử lý PDF tài chính từ CafeF; triển khai chiến lược chunking nâng cao với Ghostscript + DeepSeek-OCR để xử lý tài liệu chất lượng thấp.
  • LLM Agent Workflow: Developed an automated extraction system using multi-step reasoning and Chain-of-Thought (CoT) prompting; benchmarked 4+ LLMs to achieve 98.3% reliability. LLM Agent Workflow: Phát triển hệ thống trích xuất tự động với reasoning nhiều bước và prompting Chain-of-Thought (CoT); benchmark 4+ LLM để đạt 98.3% độ tin cậy.
  • Optimization & Deployment: Fine-tuned DeepSeek-OCR using QLoRA, reducing VRAM by 9.2GB. Deployed models with VLLM and optimized communication via gRPC / RESTful APIs. Tối ưu & triển khai: Fine-tune DeepSeek-OCR bằng QLoRA, giảm 9.2GB VRAM. Deploy model qua VLLM và tối ưu giao tiếp bằng gRPC / RESTful API.
RAG Pipelines QLoRA VLLM gRPC / REST DeepSeek-OCR CoT Prompting Document AI
Independent AI Researcher & BuilderNhà nghiên cứu & xây dựng AI độc lập
Self-directed projectsDự án tự chủ
2024 – Present2024 – nay
Building agentic AI systems and full-stack ML applicationsXây dựng hệ thống agentic AI và ứng dụng ML full-stack
Self-directed research and engineering on agentic platforms, multi-agent orchestration, computer vision, and recommendation systems. Tự chủ nghiên cứu và phát triển về nền tảng agentic, điều phối multi-agent, thị giác máy tính và hệ thống gợi ý.
  • Multi-Agent Co-Worker Engine
    Feb 2026Tháng 2/2026
    Multi-agent system (CEO / CHRO / Regional Manager) simulating a corporate environment for leadership development training — LangGraph orchestration with shared AgentState. Hệ thống multi-agent (CEO / CHRO / Regional Manager) mô phỏng môi trường doanh nghiệp để đào tạo phát triển lãnh đạo — điều phối LangGraph với AgentState dùng chung.
  • Agentic AI Court Booking Platform
    May 2026Tháng 5/2026
    Natural language to confirmed booking with Gemini 2.5 Flash. MCP server exposing 6 booking tools, FastAPI microservices, JWT auth, real-time SPA dashboard. Đặt lịch từ ngôn ngữ tự nhiên với Gemini 2.5 Flash. MCP server expose 6 tool đặt lịch, microservice FastAPI, JWT auth, dashboard SPA real-time.
LangGraph MCP Protocol Multi-Agent FastAPI React / TypeScript Gemini API
Key achievementsThành tích nổi bật

Numbers that reflect rigor, impact, and engineering depthNhững con số phản ánh sự nghiêm túc, tác động và chiều sâu kỹ thuật

99.72%
CNN accuracy on MIT-BIHĐộ chính xác CNN trên MIT-BIH
Custom CNN for QRS-complex detection and R-peak extraction on the gold-standard MIT-BIH arrhythmia database. CNN tùy biến cho phát hiện phức bộ QRS và trích R-peak trên bộ dữ liệu chuẩn vàng MIT-BIH arrhythmia.
98.3%
LLM extraction reliabilityĐộ tin cậy trích xuất bằng LLM
Achieved through multi-step Chain-of-Thought prompting and benchmarking across 4+ LLM candidates for document intelligence. Đạt được qua prompting Chain-of-Thought nhiều bước và benchmark 4+ LLM ứng viên cho document intelligence.
9.2 GB
VRAM reduction via QLoRAGiảm VRAM nhờ QLoRA
Parameter-efficient fine-tuning of DeepSeek-OCR — enabling deployment on lower-tier GPUs without sacrificing extraction quality. Fine-tune tiết kiệm tham số DeepSeek-OCR — cho phép deploy trên GPU cấp thấp mà không giảm chất lượng trích xuất.
84.3%
AFib detection on AFDBPhát hiện AFib trên AFDB
Voting-based ensemble (SVM + XGBoost) for atrial fibrillation detection on the MIT-BIH AFDB dataset. Ensemble voting (SVM + XGBoost) cho phát hiện rung nhĩ trên bộ dữ liệu MIT-BIH AFDB.
4+
Production-grade AI projectsDự án AI production
From agentic booking platforms to multi-agent corporate simulators and full-stack traffic AI — shipped end-to-end. Từ nền tảng đặt lịch agentic đến mô phỏng doanh nghiệp multi-agent và AI giao thông full-stack — ship end-to-end.
3.57
GPA at VNU-HCMGPA tại VNU-HCM
Data Science track at the Faculty of Mathematics & Computer Science, University of Science, VNU-HCM. Chuyên ngành Khoa học Dữ liệu, Khoa Toán – Tin học, Trường ĐH Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM.
Selected projectsDự án tiêu biểu

Production-grade systems — from agentic platforms to computer visionHệ thống production — từ nền tảng agentic đến thị giác máy tính

Portfolio Chatbot & Booking Agent — this very website
Jul 2026Tháng 7/2026
You're chatting with it right now — production RAG chatbot that also books real meetings on Cal.com. Knowledge base lives in a separate GitHub repo; push updates without redeploying. Chính chatbot đang chat với bạn — RAG chatbot production kiêm đặt lịch meeting thật qua Cal.com. Knowledge base tách repo GitHub riêng; push update không cần redeploy.
  • Built an agentic loop (Claude Haiku 4.5, max 6 tool rounds) with 11 tools: 6 Cal.com booking + 5 knowledge-fetch. Streams final answer to browser via SSE. Xây agentic loop (Claude Haiku 4.5, tối đa 6 vòng tool) với 11 tool: 6 booking Cal.com + 5 knowledge-fetch. Stream câu trả lời cuối về browser qua SSE.
  • Anti-abuse booking with email OTP (6-digit, 5-min TTL, Gmail SMTP) — server enforces verified-within-120s before allowing create_booking. Chống lạm dụng booking bằng OTP email (6 số, TTL 5 phút, Gmail SMTP) — server enforce phải verify trong 120s mới cho gọi create_booking.
  • Knowledge base fetched from a separate GitHub repo via raw.githubusercontent.com with in-memory cache. Reload triggered 3 ways: GitHub webhook (HMAC-verified), periodic 15-min refresh, or admin endpoint. Prompt caching (cache_control: ephemeral) keeps repeat calls ~10× cheaper. Knowledge base fetch từ repo GitHub riêng qua raw.githubusercontent.com, cache in-memory. Reload 3 tầng: GitHub webhook (verify HMAC), refresh nền mỗi 15 phút, hoặc admin endpoint. Prompt caching (cache_control: ephemeral) giữ call lặp rẻ hơn ~10×.
  • Deployed as 2 Docker containers via Compose — nginx (reverse-proxies /api/*, keeps ANTHROPIC_API_KEY server-side, disables buffering for SSE) + FastAPI backend (not port-exposed). Deploy 2 container Docker Compose — nginx (reverse proxy /api/*, ẩn ANTHROPIC_API_KEY server-side, tắt buffering cho SSE) + FastAPI backend (không expose port).
Anthropic Claude FastAPI Docker Compose nginx Cal.com API SSE Streaming Prompt Caching RAG OTP / Gmail SMTP
Agentic AI Court Booking Platform
May 2026Tháng 5/2026
AI agentic booking with Gemini 2.5 Flash — natural language to confirmed booking in a single message. Đặt lịch agentic AI với Gemini 2.5 Flash — từ ngôn ngữ tự nhiên đến booking xác nhận chỉ trong 1 tin nhắn.
  • Built MCP server exposing 6 booking tools, enabling any MCP-compatible AI agent to interact with the platform natively. Xây MCP server expose 6 tool đặt lịch, cho phép mọi AI agent tương thích MCP tương tác native với nền tảng.
  • Architected microservices with FastAPI backend, dedicated AI service, and nginx API gateway; containerized via Docker Compose with PostgreSQL and MongoDB. Thiết kế microservice với FastAPI backend, AI service riêng và nginx API gateway; container hóa qua Docker Compose với PostgreSQL và MongoDB.
  • Secured REST API with JWT auth, role-based access control, and SPA frontend with real-time slot availability and admin dashboard. Bảo mật REST API với JWT auth, phân quyền theo role và SPA frontend hiển thị slot trống real-time cùng dashboard admin.
Gemini 2.5 Flash MCP Protocol FastAPI Docker PostgreSQL MongoDB
AI Co-Worker Engine (Multi-Agent)
Feb 2026Tháng 2/2026
Virtual AI co-workers simulating a corporate environment for leadership development training. Đồng nghiệp AI ảo mô phỏng môi trường doanh nghiệp để đào tạo phát triển lãnh đạo.
  • Built multi-agent system (CEO / CHRO / Regional Manager) with persona prompts and hidden constraints for long-horizon coherence. Xây hệ multi-agent (CEO / CHRO / Regional Manager) với persona prompt và ràng buộc ẩn để nhất quán qua nhiều lượt.
  • Orchestrated with LangGraph: Supervisor routes requests; Director tracks progress and updates task completion state. Điều phối bằng LangGraph: Supervisor route request; Director theo dõi tiến độ và cập nhật trạng thái hoàn thành task.
  • Implemented shared AgentState storing chat history, sentiment, emotional memory, and task progress. Triển khai AgentState dùng chung lưu lịch sử chat, sentiment, trí nhớ cảm xúc và tiến độ task.
  • Integrated simulated business tools (KPI, A/B testing, competency lookup, regional HR data) for data-driven recommendations. Tích hợp tool kinh doanh mô phỏng (KPI, A/B testing, tra cứu năng lực, HR vùng) cho gợi ý dựa trên dữ liệu.
LangGraph Multi-Agent AgentState LLM Orchestration Persona Prompts
Intelligent Traffic Monitoring System
Feb 2026Tháng 2/2026
Full-stack AI traffic platform with real-time detection, multi-object tracking, and an analytics dashboard. Nền tảng giao thông AI full-stack với phát hiện real-time, multi-object tracking và dashboard phân tích.
  • Trained ResNet and CLIP models for vehicle detection and classification with comprehensive benchmarking. Train mô hình ResNet và CLIP cho phát hiện và phân loại phương tiện, benchmark toàn diện.
  • Integrated ByteTrack algorithm for real-time multi-object tracking and vehicle speed measurement. Tích hợp thuật toán ByteTrack cho tracking multi-object real-time và đo tốc độ phương tiện.
  • Built an AI assistant with LLM + RAG to answer traffic-condition queries with context-aware responses. Xây trợ lý AI với LLM + RAG để trả lời câu hỏi tình trạng giao thông theo ngữ cảnh.
  • Designed interactive TypeScript / React dashboard for traffic-flow visualization and congestion analysis. Thiết kế dashboard TypeScript / React tương tác cho trực quan hóa luồng giao thông và phân tích tắc nghẽn.
ResNet CLIP ByteTrack LLM + RAG React / TypeScript
E-commerce Recommendation System
Sep 2025Tháng 9/2025
Hybrid recommendation engine with PhoBERT semantic extraction and a RAG-powered product advisory chatbot. Engine gợi ý hybrid với trích xuất ngữ nghĩa PhoBERT và chatbot tư vấn sản phẩm dùng RAG.
  • Designed a hybrid recommender using PhoBERT for semantic extraction and Cosine Similarity for product matching. Thiết kế recommender hybrid dùng PhoBERT cho trích xuất ngữ nghĩa và Cosine Similarity cho matching sản phẩm.
  • Integrated a RAG-based chatbot (Gemini API) for automated, context-aware product advisory. Tích hợp chatbot dựa trên RAG (Gemini API) cho tư vấn sản phẩm tự động, theo ngữ cảnh.
  • Optimized with Min-Max Scaling for price normalization and Weighted Rating formulas. Tối ưu bằng Min-Max Scaling cho chuẩn hóa giá và công thức Weighted Rating.
  • Orchestrated backend with Flask / FastAPI + MongoDB for async user activity logging and profile updates. Điều phối backend bằng Flask / FastAPI + MongoDB cho ghi log hoạt động user async và cập nhật profile.
PhoBERT Gemini API RAG Chatbot FastAPI MongoDB
Core competenciesNăng lực cốt lõi

Core capabilities of a modern AI engineerNăng lực cốt lõi của một kỹ sư AI hiện đại

Generative AI & LLMsGenerative AI & LLM

  • GPT / Llama / Qwen / Gemini
  • RAG Pipelines
  • Prompt Engineering & CoT
  • Function Calling
  • AI Agents
  • Multi-Agent Systems

AI Orchestration & ProtocolsĐiều phối AI & Protocol

  • LangChain
  • LangGraph
  • LlamaIndex
  • MCP Protocol
  • A2A Communication
  • Claude Code (CLI)

ML & Deep LearningML & Deep Learning

  • PyTorch
  • TensorFlow
  • Scikit-learn
  • Hugging Face
  • FAISS
  • Ensemble Methods

Deployment & InfrastructureTriển khai & Hạ tầng

  • AWS Bedrock / S3
  • Docker & Docker Compose
  • Kubernetes (K8s)
  • VLLM Serving
  • Model Monitoring
  • nginx Gateway

Backend & MicroservicesBackend & Microservice

  • FastAPI / Flask
  • gRPC
  • REST APIs
  • WebSockets
  • API Gateway
  • JWT Auth / RBAC

Model OptimizationTối ưu mô hình

  • LoRA / QLoRA
  • GGUF / AWQ
  • Quantization
  • Model Benchmarking
  • VRAM Optimization

Computer Vision & OCRThị giác máy tính & OCR

  • YOLO
  • OpenCV
  • DeepSeek-OCR
  • Tesseract
  • Docling
  • ByteTrack

Programming & DataLập trình & Dữ liệu

  • Python (Advanced)
  • C / C++
  • TypeScript / React
  • PostgreSQL / MySQL
  • MongoDB
  • Git / GitHub
Get in touchLiên hệ

Open to AI Engineer roles, research collaborations, and interesting projects.Cởi mở với vị trí Kỹ sư AI, hợp tác nghiên cứu và các dự án thú vị.

Book a meetingĐặt lịch hẹn
Pick a time on my calendar — interview, collaboration, or a quick chat about AI engineering. Chọn thời gian trên lịch của tôi — phỏng vấn, hợp tác hoặc trò chuyện nhanh về AI engineering.
Open calendarMở lịch
LinkedIn
Professional profile and detailed work history. Connect with me for opportunities and collaborations. Hồ sơ chuyên nghiệp và lịch sử công việc chi tiết. Kết nối cho cơ hội và hợp tác.
View LinkedInXem LinkedIn
GitHub
Open-source projects and code contributions. See agentic systems, RAG pipelines, and ML experiments. Dự án mã nguồn mở và đóng góp code. Xem hệ agentic, pipeline RAG và thí nghiệm ML.
View GitHubXem GitHub
Email
Reach out directly to discuss roles, partnerships, or any AI engineering opportunity. Liên hệ trực tiếp để thảo luận vị trí, hợp tác hoặc cơ hội về AI engineering.
anquoc071@gmail.com
PhoneĐiện thoại
Available for calls during Vietnam business hours (UTC+7). Direct line for urgent matters. Sẵn sàng nghe máy trong giờ hành chính Việt Nam (UTC+7). Đường dây trực tiếp cho việc gấp.
(+84) 398 055 256
LQA
An's AI Assistant
Trained on Quoc's portfolio