Tổng quan vị trí

Vị trí Kỹ sư Triển khai AI thuộc Khối Phân tích, chịu trách nhiệm thiết kế và triển khai các giải pháp ứng dụng AI nhằm nâng cao năng suất và chất lượng công việc của đội ngũ chuyên viên phân tích. Vị trí này tập trung vào việc chuyển hóa năng lực AI thành các công cụ và quy trình nghiên cứu thực tế trong đó ứng viên sẽ làm việc trực tiếp cùng đội ngũ chuyên viên phân tích.

  I. Mục tiêu chính

Đưa năng lực trí tuệ nhân tạo (AI) vào quy trình nghiên cứu cổ phiếu thông qua việc thiết kế, xây dựng và vận hành các công cụ tự động hóa phục vụ trực tiếp cho đội ngũ phân tích. Đảm bảo mỗi giải pháp triển khai đều được đội ngũ sử dụng thực tế, có đo lường hiệu quả, và có tài liệu hướng dẫn đầy đủ.

  II. Báo cáo và tương tác

Bên trong

• Toàn bộ đội ngũ Chuyên viên Phân tích (người dùng chính — nơi phát sinh yêu cầu và phản hồi)
• Giám đốc Phân tích (định hướng ưu tiên, phê duyệt triển khai)
• Bộ phận CNTT (phối hợp về hạ tầng: BigQuery, quyền truy cập API, chính sách bảo mật)
• Bộ phận Đào tạo / HR (xây dựng nội dung đào tạo AI nội bộ)

Bên ngoài

• Nhà cung cấp dữ liệu (FiinPro, Bloomberg — tìm hiểu API, đánh giá khả năng tích hợp)
• Nhà cung cấp nền tảng AI (OpenAI, Anthropic — cập nhật tính năng, đánh giá phù hợp)
• Cộng đồng chuyên môn (hội nghị, nhóm kỹ thuật — cập nhật xu hướng ngành)

  III. Trách nhiệm và quyền hạn

Khảo sát nhu cầu và Thiết kế giải pháp (35%)

• Làm việc trực tiếp với từng chuyên viên để nắm bắt tác vụ tốn thời gian, mang tính lặp lại
• Chuyển đổi nhu cầu nghiệp vụ thành bản đặc tả kỹ thuật rõ ràng
• Lựa chọn kiến trúc phù hợp: prompt engineering, hệ thống RAG, hay agentic workflow

Xây dựng và Triển khai công cụ AI (30%)

• Lập trình và triển khai các quy trình AI tự động (Claude, GPT hoặc tương đương)
• Phát triển thư viện prompt chuyên biệt: tóm tắt BCTC, so sánh doanh nghiệp, giám sát tin tức
• Tích hợp công cụ AI với hệ thống dữ liệu hiện có (Bloomberg API, FiinPro, BigQuery)

Kiểm soát chất lượng và Vận hành (15%)

• Xây dựng bộ kiểm thử đánh giá độ chính xác đầu ra AI, đặc biệt với dữ liệu tài chính
• Giám sát hiệu suất workflow đang vận hành; phát hiện và xử lý sự cố kịp thời
• Quản lý phiên bản cho toàn bộ prompt, workflow và tài liệu liên quan

Tài liệu hóa và Đào tạo (15%)

• Viết hướng dẫn sử dụng (SKILL.md) cho mọi công cụ — đảm bảo analyst tự vận hành được
• Tổ chức các buổi hướng dẫn thực hành cho đội ngũ
• Duy trì kho kiến thức nội bộ về phương pháp ứng dụng AI trong nghiên cứu

Cập nhật công nghệ (5%)

• Theo dõi các bước phát triển mới trong lĩnh vực AI/LLM
• Đánh giá và đề xuất công cụ mới khi có lợi thế rõ ràng
• Tham gia hội nghị, cộng đồng chuyên ngành

Quyền hạn

• Chủ động tiếp cận bất kỳ chuyên viên phân tích nào để khảo sát nhu cầu và thu thập phản hồi
• Quyết định kiến trúc kỹ thuật và lựa chọn công cụ cho từng giải pháp (trong khuôn khổ ngân sách và bảo mật)
• Đề xuất mua sắm phần mềm, đăng ký dịch vụ AI, hoặc bổ sung nguồn dữ liệu mới
• Từ chối hoặc đề xuất điều chỉnh yêu cầu khi đánh giá không khả thi (có giải trình bằng văn bản)

  IV. Yêu cầu năng lực

Trình độ học vấn

• Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành CNTT, Kỹ thuật Phần mềm, Khoa học Máy tính, hoặc tương đương

Chứng chỉ

• Không bắt buộc
• Lợi thế: chứng chỉ cloud (AWS/GCP/NCP-GENL/NCP-AAI, AAIA, AAISM, AAIR), CFA Level 1

Kinh nghiệm

• 2–4 năm trong lĩnh vực phát triển phần mềm, kỹ thuật AI/ML, hoặc triển khai ứng dụng AI

Năng lực chuyên môn — Kỹ thuật

• Thành thạo Python; sử dụng được SQL
• Có kinh nghiệm thực tế xây dựng ứng dụng trên nền LLM (Claude, GPT, Gemini) — cần demo sản phẩm đã hoàn thành
• Hiểu biết về kiến trúc agent, hệ thống truy vấn tài liệu (RAG), kỹ thuật thiết kế prompt (prompt engineering), hệ thống tri thức và quản lý bộ nhớ của agent (memory), biện pháp chống prompt injection, kỹ thuật thiết kế ngữ cảnh (context engineering), kỹ năng thiết kế khung điều hướng và kiểm soát hành vi của agent (harness engineering)
• Có thói quen quản lý mã nguồn bằng Git và viết tài liệu kỹ thuật

Năng lực chuyên môn — Tài chính (mức cơ bản)

• Đọc hiểu được báo cáo tài chính (KQKD, CĐKT, LCTT)
• Nắm được thuật ngữ thường dùng trong phân tích cổ phiếu
• Hình dung được quy trình làm việc hàng ngày của chuyên viên phân tích

Năng lực nền tảng

• Communication — Truyền đạt khái niệm kỹ thuật rõ ràng và dễ hiểu cho đối tượng không có chuyên môn công nghệ
• Ownership — Có khả năng làm rõ đề bài, tự định hướng công việc và nhận trách nhiệm khi yêu cầu ban đầu chưa chi tiết
• Bias for Action — Ưu tiên đưa sản phẩm ra sử dụng sớm; cải tiến dần qua phản hồi thực tế
• User Empathy — Thiết kế giải pháp xuất phát từ góc nhìn người dùng cuối

Yêu cầu khác

• Đính kèm portfolio khi ứng tuyển: sản phẩm AI đã hoàn thành (code, bản demo, hoặc tài liệu mô tả kỹ thuật)
• Quen thuộc với các nguồn dữ liệu tài chính Việt Nam (FiinPro, Vietstock) là lợi thế

  Chân dung Ứng viên — Kỹ sư Triển khai AI

Forward Deployed Engineer — Finance  |  Khối Phân tích  |  Nội bộ  |  Phù hợp 80–90%

Tổng quan: Kỹ sư phần mềm (3–5 năm) có khả năng tự đưa ý tưởng thành sản phẩm hoàn chỉnh. Điểm khác biệt so với kỹ sư truyền thống: không chỉ lập trình theo thông số (spec) có sẵn — mà ngồi cạnh người dùng cuối, tư duy giải pháp và xây công cụ giải quyết đúng chỗ đau. Ưu tiên tính hiệu quả và tốc độ triển khai thay vì cầu toàn về chất lượng lập trình.

  I. Mục tiêu chính

Chuyên viên Phân tích Cổ phiếu sẽ đóng vai trò nghiên cứu và phân tích cổ phiếu, xây dựng mô hình tài chính, sản xuất báo cáo phân tích, và đưa ra khuyến nghị đầu tư với góc nhìn đa ngành nhằm hiểu rõ bức tranh toàn cảnh của các cổ phiếu được phân công. Khai thác năng lực lập trình và trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng cao hiệu suất nghiên cứu, mở rộng phạm vi theo dõi mà vẫn đảm bảo chiều sâu phân tích.

  II. Báo cáo và tương tác

Bên trong

• Giám đốc Phân tích, Trưởng nhóm Ngành
• Kỹ sư Triển khai AI (phối hợp xây dựng workflow phức tạp)
• Bộ phận Môi giới, Tư vấn Đầu tư (phân phối báo cáo, giải đáp khách hàng)
• Bộ phận CNTT (hạ tầng dữ liệu, BigQuery)
• Bộ phận Marketing (phát hành sản phẩm nghiên cứu)

Bên ngoài

• Ban lãnh đạo và bộ phận IR của doanh nghiệp niêm yết
• Hiệp hội ngành, cơ quan quản lý (UBCKNN, HOSE, HNX)
• Khách hàng tổ chức (quỹ đầu tư, ngân hàng, bảo hiểm)
• Nhà cung cấp dữ liệu (Bloomberg, FiinPro, Vietstock)

  III. Trách nhiệm và quyền hạn

Phân tích và Sản xuất báo cáo (40%)

• Nghiên cứu chuyên sâu các doanh nghiệp niêm yết thuộc ngành được phân công
• Xây dựng, cập nhật mô hình tài chính (3 bảng liên kết, DCF, định giá so sánh)
• Viết báo cáo lần đầu, báo cáo cập nhật, báo cáo nhanh, báo cáo chuyên đề ngành
• Đưa ra khuyến nghị đầu tư (Mua / Nắm giữ / Bán) kèm giá mục tiêu và rủi ro

Nghiên cứu sơ cấp và Thu thập thông tin (15%)

• Tham gia họp ban lãnh đạo doanh nghiệp, ĐHCĐ, hội nghị ngành
• Làm việc với IR, hiệp hội ngành, mạng lưới môi giới để khai thác thông tin
• Ghi chép, lưu trữ nguồn tin phục vụ kiểm chứng và truy vết

Ứng dụng AI và Tự động hóa (20%)

• Viết Python scripts phục vụ thu thập dữ liệu, cập nhật mô hình, sàng lọc cổ phiếu
• Sử dụng AI (Claude, GPT) tóm tắt biên bản, giám sát tin tức, soạn bản nháp khuôn mẫu
• Tổng hợp tài liệu ngành (biên bản ĐHCĐ, văn bản pháp quy) bằng AI

Kiểm soát chất lượng (15%)

• Kiểm chứng số liệu đầu ra từ mô hình và AI, đối chiếu với BCTC kiểm toán, Bloomberg, FiinPro
• Đảm bảo mọi con số trong báo cáo có thể truy ngược và tái lập
• Rà soát tính nhất quán giữa giả định, mô hình và kết luận

Chia sẻ kiến thức (10%)

• Tài liệu hóa quy trình tự động hóa
• Đóng góp vào thư viện công cụ và template dùng chung
• Hỗ trợ đồng nghiệp tiếp cận phương pháp nghiên cứu có ứng dụng AI

Quyền hạn

• Chủ động tiếp cận ban lãnh đạo doanh nghiệp và IR để thu thập thông tin
• Công bố khuyến nghị đầu tư trên báo cáo phát hành (sau khi Giám đốc Phân tích duyệt)
• Tự lựa chọn công cụ AI và viết scripts tối ưu quy trình cá nhân (trong khuôn khổ bảo mật)
• Đề xuất đề tài nghiên cứu, bổ sung mã cổ phiếu vào danh mục theo dõi

  IV. Yêu cầu năng lực

Trình độ học vấn

• Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Tài chính, Kinh tế, Kế toán, QTKD, hoặc Kỹ thuật

Chứng chỉ

• Chứng chỉ Hành nghề Phân tích Tài chính (bắt buộc — có thể hoàn thành trong 6 tháng đầu)
• CFA Level 1 trở lên (ưu tiên)
• Lợi thế: chứng chỉ về ứng dụng và triển khai giải pháp AI (NCP-GENL, NCP-AAI, GARP RAITM, AWS AI Practitioner)

Kinh nghiệm

• 2–4 năm phân tích cổ phiếu tại công ty chứng khoán, quỹ đầu tư, hoặc ngân hàng

Năng lực chuyên môn — Tài chính

• Tự xây dựng được mô hình tài chính 3 bảng
• Nắm vững VAS; hiểu những khác biệt trọng yếu khi chuyển sang IFRS
• Có kinh nghiệm viết báo cáo phân tích đạt chuẩn phát hành
• Thành thạo Bloomberg Terminal và/hoặc FiinPro

Năng lực chuyên môn — Kỹ thuật

• Python: xử lý dữ liệu, viết script tự động, gọi API
• SQL: truy vấn dữ liệu từ BigQuery hoặc CSDL tương đương
• Sử dụng công cụ AI (Claude, GPT, Perplexity) có hệ thống trong quy trình nghiên cứu
• Excel nâng cao phục vụ mô hình tài chính

Năng lực nền tảng

• Communication — Viết và trình bày rõ ràng, mạch lạc; báo cáo có bố cục logic và quan điểm riêng biệt
• Process Thinking — Tư duy hệ thống; chủ động tối ưu quy trình thay vì chấp nhận thao tác thủ công lặp lại
• Ownership — Chủ động mở rộng phạm vi nghiên cứu và nhận trách nhiệm đến cùng mà không chờ phân công chi tiết
• Data Integrity — Kỷ luật kiểm chứng số liệu đầu ra; cam kết trung thực với dữ liệu và minh bạch nguồn thông tin

Yêu cầu khác

• Đính kèm ít nhất 01 mẫu báo cáo phân tích đã thực hiện khi nộp hồ sơ
• Có GitHub hoặc portfolio dự án tự động hóa là lợi thế

  Chân dung Ứng viên — Chuyên viên Phân tích Cổ phiếu

Quantamental Analyst  |  Khối Phân tích  |  Nội bộ  |  Phù hợp 80–90%

Tổng quan: Chuyên viên Phân tích đã qua giai đoạn junior — có thể tự xây mô hình, công bố báo cáo, họp doanh nghiệp. Điểm khác biệt so với CVPT truyền thống: tư duy hệ thống và thói quen tự động hóa bằng Python/AI. Khi phát hiện thao tác lặp, phản xạ đầu tiên là viết script. Mở rộng phạm vi phân tích hơn nhờ đòn bẩy công nghệ, trong khi vẫn giữ chiều sâu phân tích.