• Sở hữu toàn bộ technical direction: Xây dựng và thực thi roadmap công nghệ 6-18 tháng, cân bằng giữa velocity sản phẩm và nợ kỹ thuật - trình bày và bảo vệ trước CEO và Board.
• Xây dựng và phát triển engineering team: Trực tiếp tuyển dụng, onboard và phát triển đội ngũ kỹ sư phù hợp với quy mô và nhu cầu từng giai đoạn phát triển của công ty - xây dựng career ladder, văn hóa ownership và môi trường học hỏi liên tục.
•
Kiến trúc hệ thống data hiện đại: Dẫn dắt thiết kế và triển khai data platform theo mô hình Medallion (Bronze → Silver → Gold), đảm bảo data đáp ứng yêu cầu nghiệp vụ, có khả năng scale và sẵn sàng cho AI/ML workload.
• Định hướng AI cho doanh nghiệp: Xác định và triển khai các use case AI có giá trị thực tế - từ automation nội bộ đến tính năng AI trong sản phẩm - đảm bảo áp dụng có chọn lọc, đo lường được và phù hợp chiến lược tăng trưởng.
• Đảm bảo chất lượng hệ thống ở quy mô lớn: Kiến trúc đảm bảo uptime, khả năng mở rộng và bảo mật - bao gồm giám sát, incident response và CI/CD pipeline.
• Là cầu nối giữa Engineering và Business: Phối hợp chặt với Product và các phòng ban để translate business goal thành technical execution - push back khi cần, commit khi đã quyết.
• Quản lý ngân sách và vendor: Lập kế hoạch và kiểm soát ngân sách công nghệ, đánh giá và đàm phán với nhà cung cấp cloud và công cụ phát triển.
Tối thiểu 5 năm ở vị trí
Engineering Manager hoặc tương đương, với track record trực tiếp quản lý và phát triển team từ 8 người trở lên - bao gồm hiring, mentoring và khi cần thiết, offboarding.
Nền tảng kỹ thuật đủ vững để review architecture, phát hiện blind spot trong thiết kế hệ thống và đưa ra quyết định trade-off có cơ sở. Hiểu sâu system design, distributed systems và database - không cần code hằng ngày nhưng phải đủ depth để dẫn dắt technical discussion
Có tư duy ra quyết định dựa trên data, không phải cảm tính. Có kinh nghiệm thực tế xây dựng data warehouse / data lakehouse theo kiến trúc Medallion (Bronze / Silver / Gold) - quen thuộc với Apache Spark, Apache Flink hoặc tương đương. Đảm bảo hệ thống data
phục vụ được cả yêu cầu nghiệp vụ lẫn khả năng scale dài hạn.
Có quan điểm rõ ràng về cách ứng dụng AI tạo ra giá trị kinh doanh thực tế - không chỉ theo trend. Có khả năng xác định use case phù hợp, đánh giá trade-off giữa build vs buy, và dẫn dắt team triển khai AI có trách nhiệm, đo lường được hiệu quả.
Đã từng làm việc tại startup hoặc công ty đang scale - quen với môi trường ambiguous, thiếu resource và cần ra quyết định nhanh với thông tin không đầy đủ.
Có kinh nghiệm thực tế xây dựng hệ thống trong ít nhất một lĩnh vực: SaaS B2B, Logistics/Fulfillment, E-commerce, hoặc nền tảng phục vụ nhiều merchant/seller đồng thời.
Đã xử lý thực tế: high-concurrency, race condition, distributed transaction, real-time data pipeline hoặc multi-tenant architecture
Có khả năng đọc hiểu business metric, đề xuất technical initiative xuất phát từ business problem - không chỉ từ technical excellence.