Kho câu hỏi phỏng vấn
977 câu hỏi thật.
Câu hỏi người đi trước đã bị hỏi, kèm câu trả lời mẫu. Lọc theo đúng vị trí bạn đang ứng tuyển rồi luyện cho tới khi nói trôi.
1,578câu trả lời
30vị trí
Vị trí
Tất cả
Product Manager 184
Scrum Master 87
Product Leader 76
Engineering Manager 61
Business Analyst 58
QA Engineer 57
UX Designer 54
Data Analyst 43
DevOps Engineer 41
Startup Founder 38
230 câu hỏi
Bạn đo lường success của một feature vừa launch như thế nào?
Bạn thiết kế pipeline đánh giá (eval) cho một tính năng LLM như thế nào khi không có 'đáp án đúng' duy nhất?
Với vai trò Computer Vision Product Manager, khi nào bạn chọn dùng LLM/mô hình học sâu thay vì một giải pháp heuristic hoặc ML cổ điển đơn giản hơn?
Bạn tùy biến một giải pháp AI cho từng khách hàng doanh nghiệp mà vẫn giữ tính chuẩn hóa và khả năng mở rộng ra sao?
Với vai trò Responsible AI / AI Governance Product Manager, khi nào bạn chọn dùng LLM/mô hình học sâu thay vì một giải pháp heuristic hoặc ML cổ điển đơn giản hơn?
Bạn đo lường trải nghiệm nhà phát triển (DX) cho một API/SDK AI như thế nào?
Bạn thiết kế API cho một tính năng AI (không tất định) sao cho dễ dùng và dễ debug ra sao?
Bạn đang thực hiện competitive analysis cho sản phẩm của mình. Bạn sử dụng framework nào và làm thế nào để tạo ra actionable insights, không chỉ dừng ở việc liệt kê tính năng của đối thủ?
Mô tả cách bạn thiết kế một A/B test cho tính năng checkout mới.
Giải thích cách implement distributed caching strategy. Redis cluster vs Memcached?
Khi nào bạn nên nói chuyện trực tiếp với người dùng thay vì rely vào data analytics? Cho ví dụ về khi data không đủ.
Bạn thiết lập leading và lagging indicators như thế nào cho sản phẩm bạn đang build?
Bạn quản lý portfolio của nhiều sản phẩm như thế nào? Làm sao biết sản phẩm nào nên đầu tư thêm, sản phẩm nào nên giữ nguyên, và sản phẩm nào nên sunset?
Thiết kế một sản phẩm giúp người cao tuổi (65+ tuổi) ở Việt Nam sử dụng dịch vụ ngân hàng số dễ dàng hơn.
Bạn làm thế nào để align metrics của product với business goals của công ty?
Bạn tổ chức backlog refinement như thế nào để backlog luôn actionable và không bị stale?
Khi nào bạn chọn triển khai model thị giác trên thiết bị (edge/on-device) so với trên cloud? Đánh đổi gì?
Độ trễ là yếu tố sống còn với voice. Bạn phân bổ ngân sách độ trễ cho chuỗi ASR → xử lý → TTS ra sao?
Bạn cân bằng giữa độ liên quan (relevance) và đa dạng (diversity) trong hệ gợi ý như thế nào?
Với vai trò AI Platform Product Manager, khi nào bạn chọn dùng LLM/mô hình học sâu thay vì một giải pháp heuristic hoặc ML cổ điển đơn giản hơn?
Chưa biết nên nhắm vị trí nào?
Làm 6 câu hỏi để biết bạn đang ở cấp nào, rồi lọc kho câu hỏi theo đúng vị trí đó.