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
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.
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.
Kể về một lần bạn thuyết phục các đội nội bộ chuyển sang dùng nền tảng chung thay vì tự xây.
Chất lượng model giảm dần nhưng không có báo động rõ ràng. Bạn xây cảnh báo và ngưỡng ra sao?
Với hệ thống tự hành an toàn-trọng yếu, bạn định nghĩa và đo lường ngưỡng an toàn thế nào?
Bạn thiết kế cơ chế xử lý các trường hợp biên (edge case) hiếm nhưng nguy hiểm ra sao?
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?
Hai người cùng phòng tả cùng một quy trình theo hai kiểu khác nhau. Bạn xử lý sao?
Sáng thứ hai bạn nhận 5 việc, việc nào cũng được bảo là gấp. Bạn sắp xếp thế nào?
Kể về một lần bạn phát hiện thiếu sót trong phần việc của người khác. Bạn nói với họ kiểu gì?
Bạn đo thành công của mình bằng gì? Sprint chạy đúng hạn hay chỉ số sản phẩm?
Một prompt hoạt động tốt lúc ra mắt nhưng chất lượng giảm sau khi nhà cung cấp cập nhật model. Bạn phát hiện và ứng phó thế nào?
Bạn định nghĩa 'AI có trách nhiệm' như thế nào trong công việc hằng ngày của một Conversational AI Product Manager? Cho một ví dụ bạn từng áp dụng.
Khi nào bạn dùng luồng hội thoại có kịch bản (scripted flow) so với để LLM tự do dẫn dắt? Đánh đổi là gì?
Kể về một lần bạn ưu tiên cải thiện dữ liệu thay vì cải thiện model để nâng chất lượng.
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.
Chất lượng của RAG phụ thuộc mạnh vào khâu truy hồi (retrieval). Bạn đo và cải thiện chất lượng retrieval thế nào?
Kể về một lần bạn chọn north-star metric cho hệ gợi ý và lý do đằng sau.
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?
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.