Tóm tắt
1. Khảo Sát Và Phân Tích Nghiệp Vụ
- Lập kế hoạch discovery, xác định stakeholder và mục tiêu bài toán.
- Phỏng vấn, workshop và quan sát quy trình thực tế tại đơn vị nghiệp vụ.
- Mô hình hóa AS-IS/TO-BE bằng BPMN, flow hoặc sơ đồ phù hợp.
- Phân tích dữ liệu, quy định, vai trò, quyền và các ngoại lệ nghiệp vụ.
- Đánh giá tác động, phụ thuộc, rủi ro và đề xuất ưu tiên.
2. Đặc Tả Yêu Cầu Và Thiết Kế Giải Pháp
- Viết BRD/SRS, user story, use case và acceptance criteria.
- Xây dựng wireframe/prototype mức nghiệp vụ khi cần.
- Định nghĩa business rule, validation, trạng thái và luồng ngoại lệ.
- Định nghĩa dữ liệu, field mapping, báo cáo và nhu cầu truy vết/audit.
- Phối hợp kỹ thuật làm rõ API, tích hợp và giới hạn giải pháp.
- Quản lý traceability từ nhu cầu đến yêu cầu, test case và release.
- Quản lý thay đổi yêu cầu, version tài liệu và quyết định đã thống nhất.
- Chuẩn bị backlog refinement và hỗ trợ ước lượng với đội phát triển.
3. Đồng Hành Phát Triển, Uat Và Nghiệm Thu
- Review sản phẩm theo acceptance criteria trước khi UAT.
- Xây dựng kịch bản UAT và phối hợp đơn vị nghiệp vụ thực hiện.
- Phân loại phản hồi thành bug, change request hoặc hướng dẫn sử dụng.
- Chuẩn bị biên bản nghiệm thu, release note và tài liệu hướng dẫn nghiệp vụ.
4. Quản Trị Nghiệp Vụ Và Cải Tiến
- Duy trì glossary, business rule catalog và tài liệu quy trình.
- Theo dõi hiệu quả sau triển khai và thu thập phản hồi người dùng.
- Đề xuất cải tiến quy trình, loại bỏ bước thủ công và kiểm soát rủi ro.
- Hỗ trợ đào tạo, truyền thông thay đổi và chuyển giao cho vận hành.
- Nghiên cứu nghiệp vụ giáo dục/y tế, quy định dữ liệu và xu hướng sản phẩm.
5. Ứng Dụng Ai Trong Công Việc
- Phân tích và đặc tả use case AI/LLM, xác định dữ liệu, tiêu chí chất lượng,
human-in-the-loop, trường hợp fallback và rủi ro nghiệp vụ.
- Sử dụng công cụ AI được Công ty cho phép để tăng năng suất; tự chịu trách nhiệm về tính
đúng đắn của nội dung, mã nguồn, tài liệu hoặc kết quả tạo ra.
- Không nhập dữ liệu cá nhân, dữ liệu học sinh/bệnh nhân, mã nguồn hoặc thông tin nội bộ
nhạy cảm vào công cụ AI chưa được phê duyệt.
- Ghi nhận các use case AI hiệu quả, chia sẻ cách sử dụng và đề xuất cải tiến quy trình phù
hợp với vị trí.
- Đại học CNTT, Hệ thống thông tin, Quản trị, Kinh tế, Giáo dục,.
- Từ 3 năm BA/Product Analyst; có 1 năm tham gia dự án phần mềm ngành Giáo Dục.
- Bắt buộc có kinh nghiệm thực tế về AI: có kinh nghiệm ứng dụng AI trong phân tích nghiệp vụ, discovery, tài liệu hóa hoặc tham gia xây dựng sản phẩm/tính năng AI.
- Discovery, workshop, BPMN/UML, user story/use case, acceptance
- Kỹ năng criteria, wireframe, dữ liệu/API cơ bản, UAT và quản lý thay đổi.
- Hiểu khả năng và giới hạn của LLM/AI; biết phân tích use case AI, thiết kế human-in-the-loop, tiêu chí đánh giá đầu ra, prompt cơ bản, dữ liệu đầu vào và rủi ro bảo mật/tuân thủ.
Đang tải…
The Dewey Schools & Sakura Montessori school chain — in-house edtech product team (Svelte/TS, backend, QA, BA)
Hanoi · Sync · 9 job
Chưa có referrer tại công ty này
Yêu cầu referral vẫn được Admin xử lý thủ công.
| Job | Địa điểm | Thời gian | Hành động |
|---|---|---|---|
Ha Noi, Vietnam | Ha Noi, Vietnam | ||
Ha Noi, Vietnam | Ha Noi, Vietnam | ||
Ha Noi, Vietnam | Ha Noi, Vietnam | ||
Ha Noi, Vietnam | Ha Noi, Vietnam | ||
Ha Noi, Vietnam | Ha Noi, Vietnam | ||
Ha Noi, Vietnam | Ha Noi, Vietnam | ||
Ha Noi, Vietnam | Ha Noi, Vietnam | ||
Ha Noi, Vietnam | Ha Noi, Vietnam | ||
Ha Noi, Vietnam | Ha Noi, Vietnam |
9 job
9 job
Tóm tắt
1. Khảo Sát Và Phân Tích Nghiệp Vụ
- Lập kế hoạch discovery, xác định stakeholder và mục tiêu bài toán.
- Phỏng vấn, workshop và quan sát quy trình thực tế tại đơn vị nghiệp vụ.
- Mô hình hóa AS-IS/TO-BE bằng BPMN, flow hoặc sơ đồ phù hợp.
- Phân tích dữ liệu, quy định, vai trò, quyền và các ngoại lệ nghiệp vụ.
- Đánh giá tác động, phụ thuộc, rủi ro và đề xuất ưu tiên.
2. Đặc Tả Yêu Cầu Và Thiết Kế Giải Pháp
- Viết BRD/SRS, user story, use case và acceptance criteria.
- Xây dựng wireframe/prototype mức nghiệp vụ khi cần.
- Định nghĩa business rule, validation, trạng thái và luồng ngoại lệ.
- Định nghĩa dữ liệu, field mapping, báo cáo và nhu cầu truy vết/audit.
- Phối hợp kỹ thuật làm rõ API, tích hợp và giới hạn giải pháp.
- Quản lý traceability từ nhu cầu đến yêu cầu, test case và release.
- Quản lý thay đổi yêu cầu, version tài liệu và quyết định đã thống nhất.
- Chuẩn bị backlog refinement và hỗ trợ ước lượng với đội phát triển.
3. Đồng Hành Phát Triển, Uat Và Nghiệm Thu
- Review sản phẩm theo acceptance criteria trước khi UAT.
- Xây dựng kịch bản UAT và phối hợp đơn vị nghiệp vụ thực hiện.
- Phân loại phản hồi thành bug, change request hoặc hướng dẫn sử dụng.
- Chuẩn bị biên bản nghiệm thu, release note và tài liệu hướng dẫn nghiệp vụ.
4. Quản Trị Nghiệp Vụ Và Cải Tiến
- Duy trì glossary, business rule catalog và tài liệu quy trình.
- Theo dõi hiệu quả sau triển khai và thu thập phản hồi người dùng.
- Đề xuất cải tiến quy trình, loại bỏ bước thủ công và kiểm soát rủi ro.
- Hỗ trợ đào tạo, truyền thông thay đổi và chuyển giao cho vận hành.
- Nghiên cứu nghiệp vụ giáo dục/y tế, quy định dữ liệu và xu hướng sản phẩm.
5. Ứng Dụng Ai Trong Công Việc
- Phân tích và đặc tả use case AI/LLM, xác định dữ liệu, tiêu chí chất lượng,
human-in-the-loop, trường hợp fallback và rủi ro nghiệp vụ.
- Sử dụng công cụ AI được Công ty cho phép để tăng năng suất; tự chịu trách nhiệm về tính
đúng đắn của nội dung, mã nguồn, tài liệu hoặc kết quả tạo ra.
- Không nhập dữ liệu cá nhân, dữ liệu học sinh/bệnh nhân, mã nguồn hoặc thông tin nội bộ
nhạy cảm vào công cụ AI chưa được phê duyệt.
- Ghi nhận các use case AI hiệu quả, chia sẻ cách sử dụng và đề xuất cải tiến quy trình phù
hợp với vị trí.
- Đại học CNTT, Hệ thống thông tin, Quản trị, Kinh tế, Giáo dục,.
- Từ 3 năm BA/Product Analyst; có 1 năm tham gia dự án phần mềm ngành Giáo Dục.
- Bắt buộc có kinh nghiệm thực tế về AI: có kinh nghiệm ứng dụng AI trong phân tích nghiệp vụ, discovery, tài liệu hóa hoặc tham gia xây dựng sản phẩm/tính năng AI.
- Discovery, workshop, BPMN/UML, user story/use case, acceptance
- Kỹ năng criteria, wireframe, dữ liệu/API cơ bản, UAT và quản lý thay đổi.
- Hiểu khả năng và giới hạn của LLM/AI; biết phân tích use case AI, thiết kế human-in-the-loop, tiêu chí đánh giá đầu ra, prompt cơ bản, dữ liệu đầu vào và rủi ro bảo mật/tuân thủ.
Đang tải…
