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
977 câu hỏi
Kể về một lần bạn thành công trong việc align một stakeholder khó tính bằng cách tìm ra 'điều gì thực sự quan trọng với họ'.
Kể về một tình huống mà hai thành viên trong team của bạn xảy ra xung đột với nhau. Bạn đã xử lý như thế nào với tư cách Scrum Master?
Với vai trò LLM Application 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?
Một tính năng AI của bạn đạt kết quả tốt trong đánh giá offline nhưng chỉ số kinh doanh online lại giảm sau khi phát hành. Bạn điều tra và xử lý ra sao?
Khi nào bạn dùng luồng hội thoại có kịch bản (scripted flow) so với để LLM tự do dẫn dắt? Đánh đổi là gì?
Người dùng tải lên nội dung nhạy cảm (hình ảnh). Bạn thiết kế lớp kiểm duyệt an toàn ra sao?
Model nhận diện hoạt động kém trong điều kiện ánh sáng/thực địa thật so với tập test. Bạn xử lý khoảng cách miền (domain gap) này thế nào?
Kể về một lần bạn phải ra quyết định sản phẩm khi mô hình AI cho kết quả không chắc chắn (độ chính xác chưa đạt kỳ vọng). Bạn cân nhắc những gì và quyết định thế nào?
Hệ thống RAG trả lời sai vì lấy sai tài liệu nguồn. Bạn chẩn đoán lỗi ở khâu retrieval hay generation thế nào?
Bạn định nghĩa 'AI có trách nhiệm' như thế nào trong công việc hằng ngày của một Search & Recommendation Product Manager? Cho một ví dụ bạn từng áp dụng.
Hệ gợi ý tạo 'buồng vọng' (filter bubble) khiến người dùng chán. Bạn phát hiện và can thiệp thế nào?
Với vai trò AI Ops 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 làm việc với đội ML research/khoa học dữ liệu như thế nào để cân bằng giữa tham vọng nghiên cứu và nhu cầu ship sản phẩm đúng hạn?
Kể về một lần bạn ưu tiên an toàn hơn tốc độ ra mắt trong một hệ thống tự hành.
Một tính năng AI của bạn đạt kết quả tốt trong đánh giá offline nhưng chỉ số kinh doanh online lại giảm sau khi phát hành. Bạn điều tra và xử lý ra sao?
Bạn làm việc với đội ML research/khoa học dữ liệu như thế nào để cân bằng giữa tham vọng nghiên cứu và nhu cầu ship sản phẩm đúng hạn?
Nhà phát triển bỏ cuộc ở bước tích hợp đầu tiên (onboarding). Bạn tìm điểm nghẽn và cải thiện thế nào?
Bạn lắng nghe và ưu tiên phản hồi cộng đồng nhà phát triển như thế nào mà vẫn giữ định hướng sản phẩm?
Bạn đã bao giờ phải đưa ra quyết định có thể tốt cho user nhưng xấu cho business ngắn hạn không? Kết quả thế nào?
Bạn xử lý thế nào với một 'star performer' — người đóng góp kỹ thuật xuất sắc nhưng có thái độ tiêu cực, khó làm việc cùng, hoặc ảnh hưởng xấu đến team morale?
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.