Vị trí mang tính chuyển đổi này báo cáo và phối hợp chặt chẽ với CIOO nhằm trực tiếp dẫn dắt và triển khai các chương trình công nghệ trọng yếu. Với phạm vi trách nhiệm rộng của CIOO bao gồm hệ thống thông tin và vận hành, vai trò này yêu cầu một lãnh đạo chuyên trách để thực thi sâu các chương trình chuyển đổi kỹ thuật, xây dựng năng lực an ninh mạng, hiện đại hóa kiến trúc hệ thống và phát triển đội ngũ.  

Trong giai đoạn đầu, vị trí được bố trí tại TMO Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) để xây dựng và thiết kế tổng thể lộ trình chuyển đổi công nghệ cho Công ty Chứng khoán ACB (ACBS), bao gồm đánh giá khoảng trống năng lực, xây dựng lộ trình 3–5 năm, thiết lập kiến trúc doanh nghiệp và quản trị API, xây dựng năng lực an ninh mạng độc lập (bao gồm SOC), nâng cao vận hành/DevOps và phát triển đội ngũ.  

CÁC TRÁCH NHIỆM THỰC THI CHÍNH/ CRITICAL ACCOUNTABILITIES  

• Phát triển đơn vị: phù hợp với định hướng chiến lược của ngân hàng và gia tăng vị thế của đơn vị so với thị trường  
• Quản lý và phát triển nhân sự  
• Quản lý chức năng nhiệm vụ của đơn vị: Đảm bảo các hoạt động phát triển nghề nghiệp của nhân viên (Nâng cao năng lực và đảm bảo tin trình nghề nghiệp cụ thể)  
• Hoàn thiện các hướng dẫn và qui trình công việc trong phạm vi quản lý. 
• Đảm bảo vận hành liên tục, không sai sót và đảm bảo chất lượng dịch vụ. Tất cả công việc tại đơn vị phải có qui trình vận hành và hướng dẫn thực hiện để quản lý.  

CHI TIẾT CÔNG VIỆC/ JOB SPECIFICATION  

Chiến lược & Lãnh đạo 

• Xây dựng và triển khai lộ trình chiến lược Dữ liệu & AI phù hợp định hướng kinh doanh và yêu cầu pháp lý. 
• Thúc đẩy văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu; nâng cao năng lực sử dụng BI tự phục vụ và ứng dụng AI. 
• Dẫn dắt chuyển đổi từ phân tích mô tả → dự báo → AI toàn doanh nghiệp. 
• Đại diện mảng Dữ liệu & AI tại các ủy ban điều hành, quản trị rủi ro và hoạch định chiến lược. 

Quản trị dữ liệu & Tuân thủ 

• Thiết lập mô hình vận hành quản trị dữ liệu toàn doanh nghiệp,bao gồm: chính sách & tiêu chuẩn dữ liệu; khung quản lý chất lượng; quản lý siêu dữ liệu (metadata), dòng chảy dữ liệu (lineage); quản lý dữ liệu chủ (master/reference data); phân định rõ quyền sở hữu và trách nhiệm dữ liệu. 
• Bảo đảm tuân thủ Luật Dữ liệu Việt Nam, quy định NHNN(SBV), yêu cầu an ninh mạng và bảo mật thông tin; đáp ứng yêu cầu kiểm toán và báo cáo. 
• Quản lý vòng đời dữ liệu: lưu trữ, lưu giữ (retention), mã hóa và chia sẻ an toàn. 

Nền tảng & Kiến trúc dữ liệu 

• Xây dựng và nâng cao mức trưởng thành nền tảng dữ liệu doanh nghiệp (ví dụ hệ sinh thái BigQuery trên GCP). 
• Hoàn thiện kiến trúc dữ liệu gồm: Data Mart & lớp ngữ nghĩa (semantic layer); mô hình dữ liệu chuẩn (Kimball, Inmon, Data Vault hoặc kết hợp); danh mục siêu dữ liệu; sao lưu & khôi phục thảm họa (DR); CI/CD và quản lý phiên bản bằng Git. 
• Bảo đảm khả năng mở rộng, tối ưu chi phí, độ tin cậy và vận hành ổn định toàn bộ pipeline dữ liệu (ingestion, xử lý, phân phối). 

AI, Machine Learning & Phân tích nâng cao 

• Xây dựng năng lực AI cho ACBS: mô hình dự báo; phát hiện gian lận; chấm điểm rủi ro; phát hiện bất thường; phân khc khách hàng; NLP/GenAI cho nghiên cứu, báo cáo và tự động hóa. 
• Thiết lập chuẩn MLOps: quản lý phiên bản mô hình; kho đặc trưng (feature store); giám sát & phát hiện sai lệch; tái huấn luyện tự động; khả năng giải thích và truy vết mô hình. 
• Đảm bảo hệ thống AI đáp ứng yêu cầu ngành tài chính: công bằng, minh bạch, có thể kiểm toán và tuân thủ. 

Tổ chức & Phát triển đội ngũ 

• Xây dựng và quản lý đội ngũ gồm: Kỹ sư dữ liệu, Nhà phân tích dữ liệu, Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư AI/ML, Chuyên gia quản trị dữ liệu. 
• Thiết lập khung năng lực, KPI, kế hoạch phát triển và chiến lược tuyển dụng. 
• Xây dựng văn hóa làm việc chuyên nghiệp, minh bạch và cải tiến liên tục. 

Vận hành & Kiểm soát chất lượng 

• Áp dụng thực hành chuẩn về quản lý phiên bản, tài liệu hóa, kiểm soát chất lượng, tự động hóa kiểm thử,SLA/SLO và quản lý sự cố. 
• Xây dựng dashboard theo dõi pipeline, chất lượng dữ liệu, mức sử dụng và sức khỏe nền tảng. 
• Quản lý và tối ưu chi phí hạ tầng cloud.