A. Tư vấn & Khảo sát nghiệp vụ (Consulting & Business Analysis)
- Độc lập làm việc với khách hàng: Trực tiếp chủ trì các buổi họp khảo sát với khách hàng để thu thập yêu cầu, phân tích bài toán nghiệp vụ (pain-points) và đánh giá hiện trạng hệ thống của họ.
- Định hình giải pháp: Đề xuất các Use Case ứng dụng AI (Generative AI, RAG, Computer Vision, OCR...) phù hợp với mục tiêu kinh doanh và ngân sách của khách hàng.
- Thuyết trình & Demo: Chịu trách nhiệm chính trong việc thuyết trình giải pháp (Pitching), thực hiện demo sản phẩm và giải thích rõ ràng giá trị kinh doanh (Business Value) mà giải pháp AI mang lại.
B. Xây dựng Giải pháp & Đấu thầu (Solution Design & Bidding)
- Thiết kế High-level: Xây dựng phương án giải pháp tổng thể (High-level Architecture, Workflow Diagram) ở giai đoạn Presale.
- Hoàn thiện Proposal: Chủ trì việc soạn thảo bộ tài liệu Đề xuất kỹ thuật (Technical Proposal). Xây dựng phạm vi công việc (SoW) và bóc tách danh mục thiết bị/dịch vụ (BOM - Bill of Material) với sự hỗ trợ của đội ngũ kỹ thuật.
- Hỗ trợ làm thầu: Phối hợp cùng đội Kinh doanh chuẩn bị Hồ sơ dự thầu, tài liệu năng lực công ty và tư vấn các phương án giá cạnh tranh.
C. Điều phối kỹ thuật (Technical Coordination)
- Phối hợp với Solution Architect: Truyền đạt chính xác yêu cầu của khách hàng để SA thiết kế
kiến trúc hạ tầng (Cloud/On-premise/GPU) và hệ thống chi tiết.
- Theo dõi PoC (Proof of Concept): Cùng đội Delivery/Kỹ thuật xây dựng kịch bản PoC, xác định tiêu chí nghiệm thu (Success Criteria) và bám sát tiến độ để đảm bảo tỷ lệ chuyển đổi thành công.
Học vấn & Kinh nghiệm
- Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học Máy tính, Hệ thống thông tin, Khoa học Dữ liệu hoặc các ngành liên quan.
- Có từ 2 năm kinh nghiệm ở các vị trí: Presale giải pháp CNTT, Technical Presale,
IT Business Analyst (có kinh nghiệm làm thầu/proposal) hoặc Solution Consultant.
- Đã có kinh nghiệm tham gia các dự án phần mềm có yếu tố AI/Data là một điểm cộng lớn.
Kiến thức Công nghệ
- Nắm vững Concept AI: Hiểu rõ cách thức hoạt động, luồng xử lý và ứng dụng thực tế của LLM, RAG, Prompt Engineering, Chatbot, AI Agent.
- Kiến thức hệ thống: Nắm được khái niệm cơ bản về API, Microservices, các mô hình triển khai Cloud (AWS/Azure) vs On-premise.
- Có hiểu biết về các mô hình triển khai hệ thống như Cloud, On-premise, Hybrid Infrastructure; hiểu biết về Cloud Platform (AWS/Azure/GCP), hệ thống GPU AI hoặc AI Infrastructure là lợi thế.
Kỹ năng (Cốt lõi của vị trí)
- Giao tiếp & Trình bày: Có khả năng truyền đạt các khái niệm kỹ thuật phức tạp thành ngôn ngữ kinh doanh dễ hiểu cho khách hàng (đặc biệt là C-level).
- Tài liệu: Kỹ năng viết Proposal; thành thạo làm slide (PowerPoint) và vẽ quy trình ([protected info], Visio...).
- Tư duy phân tích: Khả năng xác định nhanh "dependency" (sự phụ thuộc) giữa dữ liệu, quy trình và nghiệp vụ của khách hàng.
- Có kỹ năng xây dựng proposal, thuyết trình giải pháp, giao tiếp với khách hàng và phối hợp với đội Kinh doanh, Product, Solution Architect, AI/Data/Engineering.
- Sẵn sàng đi công tác khi dự án yêu cầu và chịu được áp lực tiến độ làm thầu.
- Đọc hiểu tài liệu chuyên ngành bằng
Tiếng Anh tốt.
Ưu tiên (Nice-to-have)
- Có kinh nghiệm thực chiến trong việc tư vấn các giải pháp về Generative AI hoặc Data Platform cho khối Ngân hàng, Tài chính, Hành chính công, đặc biệt trong các mảng Generative AI, RAG, AI Agent, Computer Vision, Data Platform hoặc AI Automation.
- Ưu tiên ứng viên có hiểu biết về Open-source AI như Llama, Gemma, Qwen; Vector Database như Supabase, Milvus, PGVector; MLOps, ETL/Data Pipeline, AI Agent Framework hoặc Blockchain Integration.
- Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm xây dựng hồ sơ thầu kỹ thuật, BOM, SoW, tài liệu giải pháp, demo/PoC hoặc làm việc với đối tác công nghệ/nhà cung cấp nền tảng.
- Hiểu biết cơ bản về chi phí vận hành (Cost) của các mô hình Open-source (Llama, Qwen...) so với Commercial API (OpenAI, Gemini).