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.
1,579câu 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 cải thiện đáng kể tỷ lệ tự giải quyết (containment) của một trợ lý hội thoại. Bạn làm gì?
Mô tả một tình huống bạn phải thuyết phục stakeholder (kỹ thuật hoặc kinh doanh) về một đánh đổi liên quan đến AI mà ban đầu họ không đồng ý.
Người dùng tải lên nội dung nhạy cảm (hình ảnh). Bạn thiết kế lớp kiểm duyệt an toàn 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?
Tỷ lệ dương tính giả (false positive) cao gây phiền cho người dùng. Bạn cân bằng precision/recall theo bối cảnh sản phẩm 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?
Kể về một lần bạn cải thiện đáng kể độ liên quan của tìm kiếm/RAG. Bạn đo bằng gì?
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?
Bạn định nghĩa 'AI có trách nhiệm' như thế nào trong công việc hằng ngày của một AI Ops Product Manager? Cho một ví dụ bạn từng áp dụng.
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 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?
Có bảng orders(id, user_id, status, total, created_at). Viết câu SQL đếm số đơn theo từng status trong tháng 6/2026.
Hai ba năm nữa bạn muốn đi theo hướng nào?
Bạn ưu tiên backlog theo cách nào? Kể một khung bạn thực sự dùng chứ không phải khung bạn từng đọc.
Giữa sprint, sếp lớn yêu cầu chen một việc gấp vào. Bạn xử lý thế nào?
Team nói một user story quá lớn không làm xong trong sprint. Bạn tách nó ra sao?
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?
Bạn thiết kế pipeline đánh giá (eval) cho một tính năng LLM như thế nào khi không có 'đáp án đúng' duy nhất?
Bạn thiết kế 'giọng điệu' (persona) của trợ lý hội thoại thế nào để phù hợp thương hiệu mà vẫn trung thực về việc nó là AI?
Độ trễ là yếu tố sống còn với voice. Bạn phân bổ ngân sách độ trễ cho chuỗi ASR → xử lý → TTS ra sao?
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.