Senior AI Native Software Engineer

1. Làm chủ ticket trọn vòng đời: Yêu cầu → Phát triển → Kiểm thử → Bàn giao

• Làm rõ yêu cầu nghiệp vụ: Business Flow, Business Rule, Acceptance Criteria, Exception / Edge Case.

• Phát hiện yêu cầu thiếu, mâu thuẫn hoặc dễ hiểu sai; đảm bảo giải pháp giải quyết đúng vấn đề kinh doanh, không chỉ đúng nội dung ticket.

• Phân tích System Flow, Data Flow và phạm vi ảnh hưởng của thay đổi lên Microservice, API, Database và các nền tảng web / mobile / desktop.

• Chịu trách nhiệm cuối cùng về chất lượng và tính đúng đắn của ticket khi bàn giao.

2. Điều phối AI và kiểm duyệt tại các Quality Gate

AI Agent thực hiện phần lớn workflow; bạn review và quyết định Approve / Reject / Request Revision tại 4 gate:

• Spec: AI hiểu đúng nghiệp vụ, Business Rule, Acceptance Criteria và phạm vi yêu cầu

• Plan: Technical Plan và Impact Analysis lên kiến trúc, service, API, DB, chức năng liên quan

• Code: Business Logic, Architecture, Security, Performance, Maintainability; phát hiện code đúng kỹ thuật nhưng sai nghiệp vụ

• Test: Test scenario, test case, kết quả test đã bao phủ Business Rule, Edge Case và Regression Impact

3. Xây dựng và duy trì kiểm thử tự động

• Thiết kế chiến lược test và bộ auto-test (unit, integration, E2E) để AI Agent tự kiểm chứng kết quả trước khi đến lượt con người review.

• Tích hợp auto-test vào CI/CD; đánh giá Regression Impact sau mỗi thay đổi.

4. Debug và phân tích nguyên nhân gốc

• Xử lý bug phát sinh ở Development, Testing và Production.

• Đọc Application / Error / Access / API / System Log, Stack Trace; trace request xuyên suốt các Microservice.

• Phân biệt Root Cause với triệu chứng; kiểm chứng bug fix do AI thực hiện có xử lý đúng gốc rễ hay không.

5. Cải tiến AI Harness

• Phân tích các trường hợp AI hiểu sai yêu cầu, Business Rule, bối cảnh hệ thống hoặc Root Cause.

• Phối hợp với AI Harness Team đề xuất cải tiến Prompt, Context, Agent Configuration, Workflow và MCP; đóng góp case thực tế vào Evaluation / Benchmark.

Lưu ý đặc thù Healthcare:

Mọi giải pháp phải đảm bảo Data Integrity, Data Consistency, Security & Privacy, Auditability, Reliability và tuân thủ Business Rule của ngành y tế.

1. Kinh nghiệm làm full cycle từ lấy yêu cầu đến bàn giao

Đã trực tiếp làm việc với khách hàng / stakeholder để làm rõ yêu cầu, phân tích nghiệp vụ (tương đương kỹ năng BA), phát triển, kiểm thử và bàn giao.

• Nhìn vấn đề theo hướng Business → System → Technical; biết đặt câu hỏi đúng để tìm ra yêu cầu thực sự.

• Phân tích được Impact của một thay đổi trên toàn hệ thống; đọc hiểu codebase phức tạp để đối chiếu yêu cầu với cách hệ thống đang chạy.

• Level Senior: nền tảng vững về Java / Spring Boot, Microservice, MongoDB / NoSQL, Software Architecture.

• Có kinh nghiệm debug và Root Cause Analysis trên hệ thống thực tế: đọc log, stack trace, trace request qua nhiều service, phân biệt nguyên nhân với triệu chứng.

2. Sử dụng AI thành thạo trong công việc hằng ngày (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot hoặc tương đương)

• Hiểu Agentic Workflow và MCP ở mức đã dùng thực tế.

• Đánh giá được output AI (spec, plan, code, test, bug fix); nhận ra kết quả đúng kỹ thuật nhưng sai nghiệp vụ hoặc sai hệ thống.

• Tư duy phản biện: “nghĩ trước khi generate, kiểm chứng trước khi ship”, không phụ thuộc hoàn toàn vào AI.

3. Kinh nghiệm làm dự án Nhật Bản 

Công ty Nhật hoặc dự án cho khách hàng Nhật; quen với yêu cầu cao về chất lượng, độ chính xác và tài liệu.

4. Kinh nghiệm phát triển đa nền tảng (web / mobile / desktop)

Hiểu đặc thù và ảnh hưởng chéo giữa các nền tảng khi review thay đổi.

5. Auto-test

Có kinh nghiệm viết và vận hành kiểm thử tự động (unit / integration / E2E), tích hợp vào CI/CD; đánh giá được test case có thực sự bắt được lỗi hay không.

6. Tư duy

Tư duy làm chủ end-to-end, chịu trách nhiệm về chất lượng của ticket chứ không chỉ của đoạn code; chủ động tìm vấn đề và thích nghi nhanh với cách phát triển phần mềm mới.

Ưu tiên:

• AI Harness / Agentic Workflow: đã xây dựng hoặc vận hành Agentic / Multi-Agent Workflow, tích hợp MCP, tối ưu Prompt / Context cho AI Agent, xây dựng AI Evaluation / Benchmark hoặc triển khai quy trình phát triển có AI hỗ trợ ở cấp team / tổ chức.

• Tiếng Nhật: giao tiếp được với team / stakeholder Nhật; đọc hiểu tài liệu yêu cầu tiếng Nhật.

• Khác: kinh nghiệm phần mềm y tế (Hospital System, EMR / EHR, Healthcare SaaS); Kubernetes, Docker, Message Queue, Redis, Cloud, Observability, Event-driven Architecture, Security / Authentication.

• Vòng 1: Phỏng vấn chuyên môn (Online)

• Vòng 2: Phỏng vấn chuyên môn và chia sẻ định hướng (Offline)