# Bài viết Liên quan Tuyển dụng

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Tuyển dụng", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

Người nhận giải thưởng đặc biệt Đại học Thanh Hoa, Cố Dục Hiền, gia nhập DeepSeek

Gần đây, DeepSeek đang mở rộng tuyển dụng mạnh mẽ. Trong danh sách tác giả của bài báo nghiên cứu DeepSeek V4 (dự kiến ra mắt giữa tháng này) có sự xuất hiện của **Cố Dục Hiền (Yuxian Gu)**, nghiên cứu sinh tiến sĩ khóa 2021 tại Đại học Thanh Hoa và người nhận được Học bổng Đặc biệt cho Nghiên cứu sinh năm 2025. Được biết, anh đã chính thức gia nhập DeepSeek. Cố Dục Hiền, cựu nghiên cứu sinh tại Nhóm AI Đàm thoại (CoAI) thuộc Đại học Thanh Hoa dưới sự hướng dẫn của Giáo sư Hoàng Dân Liệt, từng nhận học bổng tiến sĩ Apple 2025 và học bổng Ant In-Tech. Nghiên cứu của anh tập trung vào nâng cao hiệu quả trong toàn bộ vòng đời của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bao gồm ba hướng chính: Lọc dữ liệu tiền huấn luyện (với các công trình như PDS), Cất cánh kiến thức trong nén mô hình (đại diện là MiniLLM), và Kiến trúc mô hình hiệu quả (như Jet-Nemotron). Lượng trích dẫn bài báo khoa học của anh trên Google Scholar đã gần 5.000. Công trình nổi bật Jet-Nemotron của anh, một kiến trúc ngôn ngữ lai mới, đạt độ chính xác ngang bằng các mô hình chú ý đầy đủ tiên tiến nhất (SOTA) nhưng với hiệu suất vượt trội, tăng tốc tạo sinh lên tới 53.6 lần trên GPU H100 ở ngữ cảnh dài. Mô hình MiniLLM trước đó của anh về phương pháp cất cánh kiến thức cũng được áp dụng rộng rãi bởi Google, Alibaba, NVIDIA. Việc Cố Dục Hiền gia nhập DeepSeek được kỳ vọng sẽ mang lại nhiều thành tựu mới cho công ty.

marsbit14 giờ trước

Người nhận giải thưởng đặc biệt Đại học Thanh Hoa, Cố Dục Hiền, gia nhập DeepSeek

marsbit14 giờ trước

Cướp xong nhà khoa học đạt giải Nobel, lại đào trưởng môn CS của Berkeley, Anthropic 'ôm trọn' bốn tài năng chỉ trong hai tuần

Vào ngày 1 tháng 7, Giáo sư Jelani Nelson, Chủ nhiệm khoa Khoa học Máy tính tại UC Berkeley EECS, đã thông báo nghỉ phép để gia nhập Anthropic với vai trò Nhân viên Kỹ thuật. Đây là bước đi mới nhất trong làn sóng chuyển dịch nhân tài AI cấp cao từ học viện sang công ty công nghệ. Là một nhà khoa học lý thuyết máy tính hàng đầu, nghiên cứu của Nelson tập trung vào các thuật toán streaming, giảm chiều dữ liệu và thuật toán ngẫu nhiên — những lĩnh vực then chốt để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ với tài nguyên tối thiểu. Chuyên môn này có ứng dụng trực tiếp vào các thách thức cốt lõi của mô hình lớn như hiệu quả huấn luyện, nén dữ liệu và độ phức tạp tính toán, giúp các công ty tối ưu hóa chi phí và hiệu suất. Việc Nelson lựa chọn hình thức "nghỉ phép" thay vì từ chức cho thấy xu hướng ngày càng phổ biến: các giáo sư giữ nguyên vị trí học thuật trong khi tạm thời làm việc trong ngành. Mô hình "cửa xoay" này cho phép họ tiếp cận nguồn lực và bài toán thực tế của doanh nghiệp mà vẫn giữ được con đường trở lại giảng đường. Động thái của Anthropic diễn ra trong bối cảnh cạnh tranh nhân tài AI cực kỳ gay gắt. Chỉ trong hai tuần cuối tháng 6, công ty này đã thu hút được ít nhất bốn chuyên gia đình đám: nhà khoa học đoạt giải Nobel Hóa học 2024 John Jumper (từ DeepMind), hai nhà nghiên cứu cốt lõi của Gemini, và bây giờ là Giáo sư Nelson. Các công ty như OpenAI và Meta cũng tích cực tuyển dụng từ các trường đại học hàng đầu. Làn sóng này cho thấy cuộc đua AI đang chuyển trọng tâm từ việc mở rộng quy mô thuần túy sang việc đào sâu nghiên cứu thuật toán cơ bản để tối ưu hóa hiệu quả. Khi các nhà lý thuyết hàng đầu ngày càng được săn đón bởi các công ty tư nhân, ranh giới giữa học viện và ngành công nghiệp đang trở nên mờ nhạt, đặt ra câu hỏi về tương lai của nghiên cứu cơ bản trong các trường đại học.

marsbit07/02 09:05

Cướp xong nhà khoa học đạt giải Nobel, lại đào trưởng môn CS của Berkeley, Anthropic 'ôm trọn' bốn tài năng chỉ trong hai tuần

marsbit07/02 09:05

DeepSeek Bắt Đầu Tạo Ra Của Cải

Tác giả: Họa Họa Trong một thời gian dài, DeepSeek giống một phòng thí nghiệm bí ẩn hơn là một công ty: không gọi vốn, không phỏng vấn, không giải thích. Gần đây, việc họ bắt đầu tuyển dụng quy mô lớn, chấp nhận vốn ngoài và thành lập đội Harness đánh dấu bước chuyển: thời kỳ thần thoại kết thúc, một công ty AI thực thụ bước vào cuộc cạnh tranh thị trường. DeepSeek huy động thành công 51 tỷ NDT (vốn hóa ước tính 400 tỷ NDT), cùng với sự kiện Zhipu AI lên sàn và hàng loạt "kỳ lân" AI khác (Moonshot, Baichuan, Stepfun, 01.AI) ở giai đoạn Pre-IPO, cho thấy ngành AI Trung Quốc lần đầu tiên bước vào giai đoạn tạo ra của cải hàng loạt cho nhân viên. Đây là ngành công nghiệp mới đầu tiên trong một thập kỷ qua mở ra cánh cửa tăng trưởng và cơ hội tương tự như internet di động ngày trước. Cơ hội không chỉ nằm ở quyền chọn cổ phiếu. Cuộc cạnh tranh AI đang chuyển từ giai đoạn 1 (cuộc đua mô hình thuần túy) sang giai đoạn 2 (cuộc đua Agent - tác nhân AI). DeepSeek thành lập đội Harness chính là để đối đầu với Codex của OpenAI hay Claude Code của Anthropic trong cuộc đua toàn cầu này. Họ không chỉ tuyển nhân sự mà đang định nghĩa lại tiêu chuẩn kỹ sư thời đại Agent: những người hiểu về tư duy, kiến trúc Agent và khả năng phối hợp đa phương thức. Mỗi cuộc cách mạng công nghệ đều định nghĩa lại một thế hệ kỹ sư. Những người tham gia DeepSeek hôm nay đang tiếp thu những kỹ năng khan hiếm bậc nhất về tối ưu hóa suy luận và kiến trúc Agent - thứ sẽ có nhu cầu cực lớn trong tương lai. Tuy nhiên, cơ hội lớn nhất không chỉ giới hạn trong 36 vị trí tại DeepSeek hay các công ty AI lớn. Làn sóng tạo ra của cải thực sự thuộc về mỗi người biết sử dụng AI. Giống như internet di động, lợi ích lớn nhất sẽ thuộc về những người bình thường trong mọi ngành nghề biết kết hợp kỹ năng cốt lõi của mình với AI để định nghĩa lại công việc: nhà thiết kế, giáo viên, bác sĩ, người bán hàng... Khi Agent trở thành công cụ phổ biến, những người đi tiên phong trong việc ứng dụng nó vào lĩnh vực của mình sẽ tạo ra khoảng cách lớn so với đồng nghiệp.

marsbit06/28 01:30

DeepSeek Bắt Đầu Tạo Ra Của Cải

marsbit06/28 01:30

Gã khổng lồ 'Ông vua suy luận' của Google cũng 'chuồn' sang Meta, xưa kia còn được Lý Phi Phi mời về

Làn sóng nhân sự cấp cao rời Google, đặc biệt là DeepMind, tiếp tục diễn ra âm thầm nhưng mạnh mẽ. Mới đây, thông tin cho thấy Denny Zhou, chuyên gia hàng đầu về lĩnh vực suy luận (reasoning) của Google, thường được mệnh danh là "Ông hoàng suy luận", đã chuyển sang làm việc cho Meta với tư cách là Nhà khoa học nghiên cứu tại MSL từ bốn tháng trước mà không có bất kỳ thông báo công khai nào. Ông từng có đóng góp nền tảng trong nhiều kỹ thuật quan trọng như Chain-of-Thought (CoT) và từng được CEO Sundar Pichai giới thiệu tại Google I/O. Meta đồng thời cũng đón chào một bổ nhiệm quan trọng khác: Giáo sư Dawn Song của UC Berkeley, chuyên gia bảo mật AI nổi tiếng, đã gia nhập với vai trò Phó chủ tịch nghiên cứu AI tại MSL, cùng toàn bộ đội ngũ công ty khởi nghiệp Virtue AI của bà. Trong khi đó, Google liên tục chứng kiến làn sóng ra đi của các nhân tài chủ chốt. Noam Shazeer, đồng tác giả Transformer, rời Google để đến OpenAI. Tiếp theo là John Jumper, người đoạt giải Nobel và là cựu phó chủ tịch DeepMind, cùng hai nhà nghiên cứu cốt cán Jonas Adler và Alexander Pritzel, đều chuyển sang Anthropic. Nguyên nhân được cho là do sự thay đổi ưu tiên chiến lược nội bộ tại Google. Để đuổi kịp đối thủ trong lĩnh vực AI cho lập trình (AI coding), Google đã thành lập một "Đội đặc nhiệm Coding" (Coding Strike Team) với sự tham gia của người đồng sáng lập Sergey Brin và được ưu tiên cấp phát tài nguyên tính toán rất lớn. Sự ưu tiên mạnh mẽ cho hướng đi mang tính thương mại cao này được cho là đã làm lu mờ tầm nhìn ban đầu về "mô hình thế giới" (world model) cho AGI của DeepMind, dẫn đến mâu thuẫn và khiến một số nhà nghiên cứu có tầm nhìn dài hạn cảm thấy thiếu sự hỗ trợ cần thiết và quyết định ra đi.

marsbit06/26 13:42

Gã khổng lồ 'Ông vua suy luận' của Google cũng 'chuồn' sang Meta, xưa kia còn được Lý Phi Phi mời về

marsbit06/26 13:42

Song Xiaodong, người tiên phong về an ninh máy tính, gia nhập Meta

Tuần này, Giáo sư Đại học UC Berkeley Dawn Song (Tống Hiểu Đông) đã thông báo gia nhập Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Superintelligence Labs) của Meta, giữ chức Phó Chủ tịch Nghiên cứu AI, báo cáo trực tiếp cho Giám đốc Nat Friedman. Bà là một học giả có ảnh hưởng lớn trong lĩnh vực an ninh máy tính và an ninh AI toàn cầu, hiện là Giáo sư tại UC Berkeley, và là người nhận học bổng MacArthur, ACM Fellow, IEEE Fellow. Nghiên cứu mang tính bước ngoặt của bà về "Phân tích vết bẩn động" (2005) là một tài liệu kinh điển trong ngành. Công trình của bà bao trùm an ninh phần mềm, mạng, và bà là người tiên phong trong lĩnh vực học máy đối kháng và an ninh tác nhân AI, đóng góp quan trọng vào việc thiết lập các điểm chuẩn an ninh cho AI thế hệ mới. Bà cũng là người sáng lập Oasis Labs và Virtue AI. Theo báo cáo, các nhà sáng lập khác của Virtue AI và các thành viên nhóm cũng cùng gia nhập Meta. Động thái này được cho là nhằm tăng cường các biện pháp an ninh cho các tác nhân AI của Meta, đặc biệt trong bối cảnh lo ngại về an ninh AI gia tăng sau sự cố với mô hình mythos của Anthropic. Meta đang tìm cách chứng minh khả năng chống lạm dụng độc hại của các mô hình AI khi triển khai chúng đến hàng tỷ người dùng. Thông tin liên quan khác đề cập đến việc Denny Zhou, nhà sáng lập Nhóm Lập luận Gemini của Google, được cho là đã gia nhập Meta vài tháng trước, củng cố thêm năng lực nghiên cứu AI của tập đoàn.

marsbit06/26 08:13

Song Xiaodong, người tiên phong về an ninh máy tính, gia nhập Meta

marsbit06/26 08:13

a16z: Kỷ nguyên AI, cuộc đua giành nhân tài giữa các công ty bắt đầu từ việc đặt tên chức danh

Giá trị của vị trí Kỹ sư Triển khai Tiền tuyến (FDE) không nằm ở sự mới mẻ, mà ở việc định nghĩa lại một loại công việc vốn bị đánh giá thấp: triển khai công nghệ trực tiếp tại khách hàng. A16z gọi chiến lược này là "Title Arbitrage" - tận dụng chênh lệch tên gọi vị trí. Khi một năng lực trở nên quan trọng trong tổ chức nhưng tên gọi cũ chưa phản ánh giá trị, việc đặt tên mới trước giúp chiếm lợi thế thu hút nhân tài và định hình nhận thức thị trường. Tên vị trí là ngôn ngữ tổ chức. Nó phản ánh sự thay đổi giá trị của công việc, như từ "lập trình viên" lên "kỹ sư phần mềm". Palantir đã thành công khi biến FDE từ một vị trí bị xem nhẹ thành một vị trí có uy tín, thu hút nhân tài kết hợp kỹ thuật và hiểu nghiệp vụ. Tuy nhiên, không phải tên gọi mới nào cũng có giá trị. Sự khác biệt giữa một chức danh mới thực sự và "lạm phát chức danh" nằm ở việc nó có đại diện cho một khối lượng công việc mới thực sự hay không. Ví dụ: "Kỹ sư Luật" (Legal Engineer) đại diện cho một năng lực mới kết hợp AI và nghiệp vụ, trong khi "Kỹ sư Prompt" (Prompt Engineer) nhanh chóng lỗi thời vì nó không ổn định thành một nghề độc lập. Trong kỷ nguyên AI, sự thay đổi sâu sắc là sự xuất hiện của những cá nhân có đòn bẩy cao trong tổ chức - những người biết sử dụng AI để tự động hóa quy trình và giải quyết vấn đề. Một tên gọi vị trí mới (như Legal Engineer, GTM Engineer) cung cấp tính hợp pháp cho họ và cơ chế nhận diện cho tổ chức. Đối với các startup AI phục vụ doanh nghiệp (B2B), việc đặt tên cũng là một chiến lược. Hãy nghĩ xem sản phẩm của bạn sẽ tạo ra vị trí công việc mới nào trong tổ chức khách hàng. Một tên gọi vị trí thành công sẽ củng cố nhận thức về sản phẩm của bạn. Khi ranh giới giữa sản phẩm và dịch vụ AI ngày càng mờ đi, các vị trí như FDE lại trở nên quan trọng. Thách thức không phải là loại bỏ hoàn toàn dịch vụ, mà là ai biết định danh, tổ chức và sản phẩm hóa được phần dịch vụ gần nhất với vấn đề thực tế của khách hàng và tạo ra thông tin chiều sâu cho sản phẩm. Ai nói rõ điều này trước, người đó sẽ chiếm được nhận thức của khách hàng.

marsbit06/24 12:22

a16z: Kỷ nguyên AI, cuộc đua giành nhân tài giữa các công ty bắt đầu từ việc đặt tên chức danh

marsbit06/24 12:22

20 Tuổi Sáng Lập, Tuyển Nhân Viên 18 Tuổi, Được Nhà Đầu Tư 19 Tuổi Gây Quỹ

**Tóm tắt tiếng Việt:** Ngành công nghiệp AI, đặc biệt là mô hình lớn (LLM), đang tạo ra một cơn sốt "trẻ hóa" chưa từng có. Các tập đoàn công nghệ lớn và công ty khởi nghiệp săn đón những nhân tài trẻ tuổi, thậm chí là học sinh cấp 3, sinh viên, bằng các gói lương khổng lồ. Thực tập sinh AI 17 tuổi có thể nhận lương theo ngày lên tới 5.500 RMB, trong khi sinh viên mới tốt nghiệp xuất sắc có thể được trả 3-6 triệu RMB/năm, vượt xa mức lương của các quản lý cấp cao nhiều kinh nghiệm trong ngành internet truyền thống. Tiêu chuẩn tuyển dụng ưu tiên "AI Native" – những người trẻ lớn lên cùng công nghệ, có tư duy phù hợp và khả năng thích ứng nhanh với các đột phá kỹ thuật mới. Kinh nghiệm làm việc lâu năm đôi khi trở thành gánh nặng. Làn sóng này cũng lan sang giới đầu tư, nơi các quỹ mới thành lập chuyên đầu tư vào các nhà sáng lập sinh sau năm 1998. Một hệ sinh thái những người trẻ tuổi – nhà nghiên cứu, nhà sáng lập, nhà đầu tư – đang kết nối và hỗ trợ lẫn nhau, thách thức các quy tắc và thế hệ đi trước. Tuy nhiên, mặt trái của sự hào phóng dành cho tài năng trẻ là khoảng cách thu nhập và cơ hội ngày càng lớn. Áp lực cạnh tranh khốc liệt, việc tiếp cận các vị trí tốt thường phụ thuộc nhiều vào mạng lưới quan hệ và sự giới thiệu từ bên trong. Trong khi một bộ phận thanh niên tài năng được tưởng thưởng xứng đáng, nhiều chuyên gia công nghệ ở độ tuổi 30+ cảm thấy bị đe dọa và bỏ lại phía sau, phải vật lộn để chuyển đổi trong một thế giới mà "sự trừng phạt dành cho sự bình thường chưa bao giờ khắc nghiệt đến thế". Sự thay đổi quyền lực này được minh họa rõ nét qua việc các CEO trẻ tuổi hơn thay thế các lãnh đạo kỳ cựu, như trường hợp ở Alibaba.

marsbit06/23 04:09

20 Tuổi Sáng Lập, Tuyển Nhân Viên 18 Tuổi, Được Nhà Đầu Tư 19 Tuổi Gây Quỹ

marsbit06/23 04:09

Tin Nóng, Người Đồng Phụ Trách Gemini Của Google Bị OpenAI Tuyển Dụng

Ngày 19/6, nhà nghiên cứu Noam Shazeer của Google DeepMind, đồng lãnh đạo dự án Gemini, chính thức gia nhập OpenAI với vai trò Trưởng nhóm nghiên cứu kiến trúc. Ông sẽ phụ trách khám phá kiến trúc thế hệ AI mới và thúc đẩy sự phát triển tiếp theo của kiến trúc Transformer. Shazeer là một nhân vật huyền thoại, một trong những tác giả chính của bài báo năm 2017 "Attention Is All You Need", đặt nền móng cho kiến trúc Transformer - cốt lõi của các mô hình lớn hiện đại như GPT, Gemini, Claude. Trước đó, ông từng rời Google để đồng sáng lập Character.AI vào năm 2021. Năm 2024, Google đã ký một thỏa thuận trị giá khoảng 27 tỷ USD để đưa Shazeer và một phần đội ngũ trở lại DeepMind, nơi ông trở thành đồng lãnh đạo Gemini. Việc chuyển sang OpenAI của Shazeer được xem là một tổn thất lớn đối với Google và là một bước tăng cường quan trọng cho OpenAI trong cuộc cạnh tranh khốc liệt với Anthropic. Nhiệm vụ của ông tại OpenAI là nghiên cứu hướng đi mới cho kiến trúc AI sau thời đại Transformer. Sự kiện này phản ánh cuộc chiến tranh giành nhân tài cấp cao ngày càng gay gắt giữa các gã khổng lồ AI.

marsbit06/18 04:21

Tin Nóng, Người Đồng Phụ Trách Gemini Của Google Bị OpenAI Tuyển Dụng

marsbit06/18 04:21

Mất 10 năm, cuối cùng Sam Altman cũng có được người mà ông muốn

Sau 2 năm trở lại Google với thỏa thuận trị giá 2,7 tỷ USD, Noam Shazeer - một trong những tác giả của kiến trúc Transformer mang tính bước ngoặt - đã chính thức rời công ty để gia nhập OpenAI. Trong thông báo trên X, Shazeer bày tỏ lòng tự hào về những gì đã xây dựng tại Google nhưng cũng bày tỏ sự hào hứng khi được hợp tác với đội ngũ tại OpenAI. CEO Sam Altman của OpenAI tiết lộ rằng ông đã muốn làm việc cùng Shazeer từ khi thành lập công ty, và phải mất 10 năm mới có được cơ hội này. Shazeer sẽ đảm nhận vị trí Trưởng nhóm Nghiên cứu Kiến trúc tại OpenAI. Mark Chen, Trưởng bộ phận Nghiên cứu của OpenAI, nhấn mạnh những đóng góp to lớn của Shazeer trong các lĩnh vực như Transformer, mô hình hỗn hợp chuyên gia (MoE) và giải mã hiệu quả, đồng thời tin tưởng vào tầm nhìn của ông về phát triển AGI an toàn. Việc Shazeer, từng là đồng lãnh đạo kỹ thuật của dự án Gemini tại Google, chuyển sang đối thủ cạnh tranh trực tiếp được coi là một tổn thất nhân sự lớn đối với Google. Nhiều ý kiến trong cộng đồng cho rằng điều này có thể ảnh hưởng đến nỗ lực phát triển Gemini, trong khi một số khác coi đây là một "thỏa thuận mua lại" cực kỳ có lợi cho OpenAI. Sự kiện này làm nổi bật cuộc chiến tranh giành nhân tài khốc liệt trong ngành AI.

marsbit06/18 04:16

Mất 10 năm, cuối cùng Sam Altman cũng có được người mà ông muốn

marsbit06/18 04:16

Anthropic Thực Sự Tuyển Những Ai? Câu Trả Lời Từ 1680 Hồ Sơ Ứng Tuyển

Bài báo phân tích 1.680 hồ sơ kỹ sư tại Anthropic, công ty AI đứng sau Claude, để vẽ nên bức chân dung thực tế về chiến lược tuyển dụng của họ. Điều ngạc nhiên: trọng tâm không phải là các nhà nghiên cứu học thuật, mà là những "người xây dựng" (builders) kỳ cựu. Kết quả chính: - **Đội ngũ kỹ sư phát triển cực nhanh**: Hơn một nửa số kỹ sư gia nhập chưa đầy một năm, nhưng tổ chức này chủ yếu được xây dựng trong 18 tháng qua. - **Chuyên gia dày dạn kinh nghiệm là mục tiêu**: Kinh nghiệm làm việc trung bình trước khi vào Anthropic là 12,2 năm. Chỉ 50/1680 người có dưới 3 năm kinh nghiệm. - **Tập trung vào hạ tầng, không chỉ nghiên cứu**: 40% kỹ sư có nền tảng về hạ tầng (backend, hệ thống phân tán, cơ sở dữ liệu, bảo mật). Kỹ năng phổ biến là Python, Java, C++. - **Nguồn nhân tài từ các ông lớn công nghệ**: Google là nguồn cung cấp lớn nhất, tiếp theo là Meta, Amazon, Microsoft, Stripe, Databricks, Snowflake. Chỉ 13.7% kỹ sư có bằng Tiến sĩ. - **Cửa vào cho người trẻ**: Những ứng viên trẻ (dưới 6 năm kinh nghiệm) thường có thực tập tại các công ty đỉnh cao (FAANG, các phòng lab AI, định lượng tài chính), thành tích thi đấu lập trình xuất sắc, hoặc kinh nghiệm trong các dự án an toàn/cân chỉnh AI (AI Safety/Alignment). Thông điệp chính: Anthropic giống một công ty hạ tầng được kỹ sư hóa cao hơn là một phòng thí nghiệm nghiên cứu thuần túy. Cuộc đua AI tiên phong đang ngày càng trở thành cuộc cạnh tranh về năng lực kỹ thuật và xây dựng hệ thống quy mô lớn.

marsbit06/15 03:30

Anthropic Thực Sự Tuyển Những Ai? Câu Trả Lời Từ 1680 Hồ Sơ Ứng Tuyển

marsbit06/15 03:30

活动图片