Bỏ qua, tới nội dung chính
Đỗ Hoàng Anh
VI
Tiếng ViệtEnglish中文
IT Business Analyst tại Rocket Global · Hà Nội

Từ một yêu cầu ba dòng đến hệ thống được nghiệm thu.

Phân tích nghiệp vụ CRM/ERP, làm việc trực tiếp với khách hàng Mỹ, bàn giao Dev và kiểm thử cho tới khi khách ký nhận.

Xem case studyTải CV

Nghiệp vụ CRM & ERP

Quy trình bán hàng, trạm sạc EV, E-learning & đánh giá Fit-Gap Odoo.

Đầu mối khách hàng Mỹ

Đầu mối duy nhất, 100% tiếng Anh: 41 cuộc họp thành 128 change request truy vết.

Đặc tả & Bàn giao

19 module tài liệu hoá, 234 business rule, user story có Given/When/Then.

Kiểm thử & AI

QA/QC Lead: kiểm toán test và CI, 901 test case tự động trong 2 tuần.

Số liệu từ công việc thật

Đếm từ kho tài liệu, Jira và repo bộ kit của chính tôi (06–09/2026); tên khách hàng được ẩn.

Về tôi

Business Analyst có nền tảng dữ liệu và AI.

Đỗ Hoàng Anh

Đỗ Hoàng Anh

IT Business Analyst · Rocket Global

Vị tríIT Business Analyst
Doanh nghiệpRocket Global
Địa bànHà Nội, Việt Nam
Đào tạoCử nhân AI · ĐH Thăng Long (GPA 8.0)

Tôi là Đỗ Hoàng Anh, IT Business Analyst tại Rocket Global. Trọng tâm của tôi là biến những yêu cầu kinh doanh còn mơ hồ thành tài liệu kỹ thuật, ticket Jira và tiêu chí nghiệm thu rõ ràng để đội ngũ Dev và QA thực thi chuẩn xác ngay từ sprint đầu tiên, đồng hành cho đến khi khách hàng nghiệm thu thành công.

Trọng tâm nghiệp vụ & phương pháp luận

Phân tích CRM & ERP

Thiết kế quy trình As-Is/To-Be, business rules, ERD và wireframe cho các phân hệ phức tạp.

Kỹ thuật & AI Agent

Đọc hiểu database, codebase và ứng dụng các agent skills (Claude Code, Codex) tối ưu 70% thao tác.

Giao tiếp quốc tế

Làm việc trực tiếp 100% tiếng Anh với khách hàng Mỹ; tiếng Trung HSK 3.

Trọng tâm hiện tại
Vị trí hiện tại
IT Business Analyst · Rocket Global
Đang làm
Dự án khách hàng Mỹ · BA Kit & Tester Kit
Công cụ hằng ngày
Jira · Figma · SQL · Claude Code

Sáu bước, mỗi bước để lại một tài liệu kiểm chứng được

Yêu cầu chỉ sang bước sau khi bước trước có đủ tài liệu và điều kiện. Đội phát triển vì thế không phải hỏi lại.

  1. 01

    Tiếp nhận & làm rõ

    Họp, hỏi lại theo checklist, khách xác nhận cách hiểu bằng văn bản.

    Biên bản họp & Question log
  2. 02

    Phân tích & thiết kế

    As-Is/To-Be, đánh giá ảnh hưởng, business rules, luồng và giao diện.

    Trích đoạn BRD & Luồng BPMN
  3. 03

    Bàn giao Dev

    Tách Epic, Story, Task; tiêu chí nghiệm thu kiểm thử được.

    User Story & Given/When/Then AC
  4. 04

    Kiểm thử & xác minh

    Agent chạy trước phần tự động hoá được, người xác minh và quyết định.

    Báo cáo kiểm thử & Bug report
  5. 05

    UAT & nghiệm thu

    Khách chạy theo checklist, phản hồi thành ticket, ký nhận.

    UAT Checklist & Nghiệm thu
  6. 06

    Đo lường & cải tiến

    Dashboard KPI, báo cáo tuần, tìm bước lặp lại để chuẩn hoá.

    Báo cáo tuần & Dashboard KPI

Xem quy trình đầy đủ và nguyên tắc

Công việc thật, kể theo từng quyết định

Mỗi case đi qua bối cảnh, vai trò, từng bước đã làm và lý do của các quyết định chính.

Tài liệu trong case: User story, Câu hỏi làm rõPhân tích nghiệp vụ · Triển khai100%trao đổi bằng tiếng Anh

Từ yêu cầu của khách hàng Mỹ đến UAT

Đầu mối duy nhất của khách hàng SaaS tại Mỹ, làm việc 100% tiếng Anh: 41 cuộc họp thành 128 change request, 624 ticket Jira và tài liệu cho 19 module, rồi kiểm thử và UAT.

  • Khách hàng Mỹ
  • Tiếng Anh
Tài liệu trong case: Kiểm toán bộ test, Kiểm toán CIKiểm thử · Chất lượng35 → 276test backend chạy đạt

Bộ test báo xanh nhưng không kiểm gì

Tôi kiểm toán toàn bộ test và CI: loại 146 test giả, sửa gốc để test backend từ 35 đạt lên 276 đạt, chạy 901 test case tự động trong 2 tuần và tìm ra 10 lỗi cách ly dữ liệu trước khi phát hành.

  • QA
  • CI/CD
  • Test automation
146 → 0 test giao diện giả bị loại
Tài liệu trong case: BA Kit, Bản nháp của AICải tiến quy trình · AI30skill tự viết trong BA Kit

BA Kit: từ BA thủ công sang BA điều khiển AI

Đội BA là nút thắt cổ chai khi Dev đã dùng AI. Tôi xây kho tri thức dự án và 30 skill cho agent, đào tạo team và đặt nguyên tắc: AI làm, người chịu trách nhiệm.

  • AI Agent
  • MCP
  • Claude Code
−70% thời gian thao tác lặp lại
Tài liệu trong case: Business rules, Mô hình dữ liệuPhân tích nghiệp vụ · CRM/ERPCRM + ERPtrong một hệ thống

Hệ thống E-learning tích hợp CRM/ERP

Phân tích và thiết kế hệ thống quản lý khách hàng, học phí, công nợ, lớp học và giáo viên; viết BRD, PRD, SRS và mô hình dữ liệu cho đội Dev.

  • CRM
  • ERP
  • LMS
BRD · PRD · SRS bộ tài liệu cho Dev

Tất cả case study

Dự án dữ liệu và AI

Ba dự án thời đại học về mô hình rủi ro tín dụng và nhận diện ảnh: nền tảng để tôi đọc dữ liệu khi phân tích nghiệp vụ.

Machine LearningAUC 0.69 · Accuracy 0.75

Lending Club

Mô hình rủi ro tín dụng và phân tích danh mục

Dự án nhóm môn Data Mining trên hơn 2 triệu khoản vay. Tôi phụ trách EDA và chọn đặc trưng, xây Logistic Regression dễ giải thích và chỉnh ngưỡng để giảm dự đoán sai “Fully Paid”.

  • Credit risk
  • Logistic Regression
  • Threshold tuning
Data AnalyticsAUC 0.703 · Precision 0.88

Home Credit Default Risk

Dự đoán vỡ nợ và đánh giá khách vay

Gradient Boosting trên hơn 300.000 hồ sơ, tập trung khách 28–65 tuổi và vay tiền mặt. Tiền xử lý, tạo đặc trưng và chọn ngưỡng 0.162 để lọc khách rủi ro cao.

  • GBM
  • Feature engineering
  • Python
Deep LearningTest accuracy 0.93

Flower Classification

Nhận diện ảnh bằng CNN và VGG16

So sánh CNN tự xây và VGG16 học chuyển giao để phân loại 5 loài hoa, dùng tăng cường dữ liệu, batch normalization và dropout. Mô hình cuối được đóng gói thành ứng dụng tải ảnh để dự đoán.

  • CNN
  • VGG16
  • Transfer learning

Kinh nghiệm và học vấn

Từ học AI, dạy lập trình, đến phân tích nghiệp vụ cho khách hàng quốc tế.

  1. Rocket Global

    IT Business Analyst

    • 09/2025 – nay
    • Hưng Yên
    • 41 cuộc họp với khách thành 128 change request truy vết; tạo 624 ticket Jira (47% toàn board), làm việc 100% bằng tiếng Anh.
    + 3 chi tiết công việc
    • Tài liệu hoá 19 module: 234 business rule, 90 user story, 729 sơ đồ; báo cáo sprint và bug register cho khách lấy từ Jira.
    • Kiểm toán test và CI: test backend từ 35 lên 276 đạt; 901 test case tự động trong 2 tuần; 10 lỗi cách ly dữ liệu tìm ra trước phát hành.
    • Xây BA Kit và Tester Kit (40 skill tự viết), đào tạo 3 BA và 4 Tester; giảm khoảng 70% thời gian thao tác lặp lại.

    ⭐Đầu mối duy nhất của khách hàng Mỹ trên một nền tảng SaaS 15 repo; kiêm QA/QC Lead từ 09/2026.

    • Jira
    • Figma
    • SQL
    • Playwright
    • Claude Code
    • MCP

  2. Tập đoàn Thịnh Cường

    Business Analyst Intern

    • 06/2025 – 09/2025
    • Hà Nội
    • Vẽ quy trình As-Is/To-Be cho bán ô tô điện, xe tải điện và trạm sạc.
    + 2 chi tiết công việc
    • Phân tích module, workflow, business rules của Odoo CRM/ERP.
    • Tiếp nhận yêu cầu từ 5 phòng ban và viết tài liệu bàn giao Dev.

    ⭐Phân tích nghiệp vụ bán xe điện và vận hành trạm sạc cho Tập đoàn Thịnh Cường, đánh giá fit-gap với Odoo.

    • Odoo
    • CRM
    • ERP
    • HRM

  3. Học viện TEKY

    Giảng viên Lập trình Web

    • 01/2024 – 10/2025
    • Hà Nội
    • Dạy nền tảng lập trình web với Python, HTML, CSS, JavaScript và WordPress.
    + 2 chi tiết công việc
    • Thiết kế buổi học thực hành để học viên tự làm website và web app đơn giản.
    • Hướng dẫn debug, review code và các thực hành cơ bản khi phát triển phần mềm.

    ⭐Đưa học viên từ con số 0 đến tự xây website và web app đầu tiên.

    • Python
    • HTML
    • CSS
    • JavaScript
    • WordPress
    Xem video

  4. A.N Lab

    Thực tập sinh AI Engineer

    • 05/2023 – 01/2024
    • Hà Nội
    • Hỗ trợ phát triển mô hình computer vision và NLP cho sản phẩm nội bộ và dự án khách hàng.
    + 2 chi tiết công việc
    • Tiền xử lý dữ liệu, trích chọn đặc trưng, xây mô hình baseline cho bài toán phân loại.
    • Đánh giá hiệu năng mô hình và viết báo cáo thí nghiệm cho team.

    ⭐Xây và đánh giá mô hình AI cho bài toán sản phẩm thực tế.

    • Python
    • OpenCV
    • TensorFlow
    • PyTorch
    • Scikit-learn

  5. Đại học Thăng Long

    Cử nhân Trí tuệ nhân tạo

    • 09/2022 – 2026
    • Hà Nội
    • Học phần nền tảng: Database, Data Mining, Machine Learning, Deep Learning, Big Data.
    + 2 chi tiết công việc
    • Áp dụng ML lên dữ liệu thật trong các project về rủi ro tín dụng và phân loại ảnh.
    • Làm việc nhóm để thiết kế, triển khai và thuyết trình giải pháp AI/ML end-to-end.

    ⭐GPA 8.0/10 · Top 100 sinh viên xuất sắc 2022–2023.

    • Python
    • Pandas
    • Scikit-learn
    • TensorFlow
    • SQL

Chi tiết đầy đủ trong CV:CV tiếng Việt (PDF)

Năng lực chuyên môn

Phân tích nghiệp vụ là trọng tâm; dữ liệu và AI là lợi thế đi kèm.

01

Phân tích & tài liệu

Khai thác yêu cầuAs-Is / To-Be, fit-gapImpact analysisBusiness rulesUser story, acceptance criteriaBRD, PRD, SRSBPMN, ERDWireframeMa trận phân quyền, truy vết
02

Hệ thống & nghiệp vụ

Odoo CRM/ERPCRM, quy trình bán hàngHRMLMS, e-learningHọc phí, công nợXe điện, trạm sạc
03

Quản lý & kiểm thử

Agile / ScrumBacklog, sprint planningJira, Plane, TrelloThiết kế test caseAPI testingBug report có evidenceUAT
04

Kỹ thuật & AI

REST API, webhookSQL, mô hình dữ liệuĐọc hiểu codebaseClaude Code, Codex, MCPAgent skillsKho tri thức dự án
05

Dữ liệu & ML

PythonSQLPandas, NumPyScikit-learnXGBoost, LightGBMTensorFlow, KerasStreamlit, Gradio

Xem tài liệu tôi viết, không chỉ nghe mô tả

Bốn mẫu tài liệu giữ nguyên cấu trúc và ngôn ngữ như khi làm việc thật; dữ liệu đã được mô phỏng lại.

Weekly status report

Báo cáo tuần gửi khách hàng

Báo cáo tiến độ sprint gửi khách hàng Mỹ: tóm tắt, KPI, việc đã giao, vướng mắc, quyết định cần khách chốt.

Tài liệu tiếng Anh
Biên bản họp · Yêu cầu · Ticket

Biên bản họp thành ticket Jira

Một cuộc họp đi qua ba dạng tài liệu: biên bản có quyết định và câu hỏi mở, yêu cầu đã xác nhận, ticket đạt Definition of Ready.

Tài liệu tiếng Việt
Test execution report

Báo cáo kiểm thử có agent hỗ trợ

Kết quả một đợt kiểm thử: agent chạy trước và đưa kết quả sơ bộ, tester xác minh, đổi kết quả khi cần và ra quyết định phát hành.

Tài liệu tiếng Việt
Business Requirement Document

Trích tài liệu BRD

Sáu mục tiêu biểu của một BRD cho hệ thống quản trị trung tâm đào tạo: mục tiêu, phạm vi, quy trình To-Be, business rules, phân quyền, truy vết.

Tài liệu tiếng Việt

Tất cả mẫu tài liệu

Chứng chỉ chuyên môn và năng lực ngoại ngữ

Chứng chỉ chuyên môn

Nền tảng phân tích dữ liệu chuyên nghiệp và học máy chuyên sâu từ IBM và Stanford.

Chứng chỉ & Ngoại ngữ
IBM
IBM & CourseraData Analyst & Visualization
Coursera
IBM & CourseraChuyên nghiệp (Professional)

IBM Data Analyst Professional Certificate

Truy vấn SQL nâng cao, Python cho dữ liệu, Excel mô hình hóa và thiết kế dashboard.

SQL Nâng caoPython for DataExcel DashboardData Modeling
Xem chứng chỉ gốc
SU
Stanford & VietAIMachine Learning Specialization
VietAI · Stanford
Stanford Online & DeepLearning.AIChuyên sâu (Specialization)

Machine Learning Specialization

Supervised & Unsupervised Learning, Regression, Decision Trees và đánh giá thuật toán.

Supervised LearningUnsupervised LearningModel EvaluationAlgorithms
Xem chứng chỉ gốc
DL
DeepLearning.AI & VietAIDeep Learning Specialization
VietAI · DeepLearning.AI
DeepLearning.AIChuyên sâu (Specialization)

Deep Learning Specialization

Mạng nơ-ron sâu, CNN cho thị giác máy tính, Sequence Models và kiến trúc Transformer nền tảng.

Neural NetworksCNN ArchitectureSequence ModelsPyTorch / TF
Xem chứng chỉ gốc

Năng lực ngoại ngữ

Làm việc 100% tiếng Anh với khách hàng Mỹ; tiếng Trung HSK 3.

Năng lực thực tế
EN
Tiếng Anh (English)Khách hàng Mỹ 100%
IELTS 6.0
IELTS 6.0 Academic · Làm việc trực tiếp khách hàng Mỹ

Họp, tiếp nhận yêu cầu, đặc tả và tạo 624 ticket Jira, 100% bằng tiếng Anh.

100% US Client DirectTechnical PRDScrum FacilitationCEFR B2
中文
Tiếng Trung (中文)HSK 3
HSK 3
HSK 3 · Giao tiếp cơ bản

Chứng chỉ HSK 3: giao tiếp và đọc hiểu tiếng Trung trong các tình huống quen thuộc hằng ngày.

HSK 3Giao tiếp cơ bảnĐọc hiểu cơ bản
VI
Tiếng Việt (Vietnamese)Bản ngữ
Bản ngữ
Bản ngữ (Native)

Tư duy logic mạch lạc, diễn đạt quy trình nghiệp vụ rõ ràng, khúc chiết, chuẩn mực.

Bản ngữĐặc tả nghiệp vụTài liệu chuẩn mực

Trao đổi về một dự án hoặc một vị trí

Gửi tin nhắn hoặc liên hệ trực tiếp qua các kênh bên dưới.

Thông tin bạn gửi chỉ dùng để trả lời tin nhắn này.