Business Analyst

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 Y tế.
• 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.
• Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm làm các dự án/sản phẩm giáo dục của Viettel, Mobifone, Quảng Ích , hoặc các dự án B2G của Bộ giáo dục, Sở giáo dục
• Discovery, workshop, BPMN/UML, user story/use case, acceptance 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 kếhuman-in-the-loop, tiêu chí đánh giá đầu ra, prompt cơ bản, dữ liệu đầu vào và rủi ro bảo mật/tuân thủ.