Business Analyst

Công việc cụ thể là gì?

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. • Ngày làm việc: • Giờ làm việc: • Cấp bậc: • Loại công việc: