Câu hỏi thường được hỏi trong Phỏng vấn
Tổng hợp câu hỏi phỏng vấn thực tế cho PM/BA/QA/Designer, kèm câu trả lời mẫu và đánh giá AI
977Câu hỏi
1578Câu trả lời
30Vị trí
70Điểm TB
Bạn từng được hỏi câu nào chưa có ở đây?
Gửi lên để mọi người cùng luyện. Câu được duyệt sẽ ghi tên bạn.
Technical
Độ trễ là yếu tố sống còn với voice. Bạn phân bổ ngân sách độ trễ cho chuỗi ASR → xử lý → TTS ra sao?
Technical
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?
Technical
Với vai trò Developer Experience Product Manager (AI tooling), khi nào bạn chọn dùng LLM/mô hình học sâu thay vì một giải pháp heuristic hoặc ML cổ điển đơn giản hơn?
Technical
Sản phẩm của công ty bạn đang serve nhiều segments cùng lúc. Làm thế nào bạn quyết định đâu là primary segment và tránh việc cố gắng làm hài lòng tất cả mọi người?
Technical
Bạn sẽ phân biệt triệu chứng (symptom) và nguyên nhân gốc rễ (root cause) như thế nào trong quá trình discovery? Cho ví dụ cụ thể.
Technical
Bạn cần conduct user research cho một tính năng AI. Làm thế nào để research về AI feature khác với research về tính năng thông thường?
Technical
Bạn xác định và giải quyết technical debt trong giai đoạn build nhanh như thế nào mà không làm chậm velocity quá nhiều?
Technical
Với vai trò RAG/Search 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?
Technical
Bạn thiết kế các chỉ số 'sức khỏe nền tảng' (adoption, độ tin cậy, thời gian tích hợp) ra sao?
Technical
Với vai trò AI Solutions 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?
Technical
Bạn đo lường và giảm thiểu thiên kiến (bias) trong một model ra sao? Nêu chỉ số cụ thể.
Technical
Khi nào bạn sẽ chọn xây dựng platform solution thay vì point solution? Trade-off quan trọng nhất là gì?
Technical
Thiết kế một sản phẩm giúp người Việt Nam quản lý tài chính cá nhân hiệu quả hơn. Bạn sẽ bắt đầu discovery từ đâu?
Technical
Sản phẩm multimodal (văn bản + hình ảnh) cần đánh giá chất lượng trên nhiều loại đầu vào. Bạn thiết kế eval ra sao?
Technical
Chất lượng của RAG phụ thuộc mạnh vào khâu truy hồi (retrieval). Bạn đo và cải thiện chất lượng retrieval thế nào?
Technical
Bạn thiết kế chiến lược chunking và cập nhật chỉ mục (index freshness) ra sao cho một kho tri thức thay đổi liên tục?
Technical
Bạn đánh giá tính khả thi của một yêu cầu AI từ khách hàng (POC → sản xuất) theo tiêu chí nào?
Technical
Với hệ thống tự hành an toàn-trọng yếu, bạn định nghĩa và đo lường ngưỡng an toàn thế nào?
Technical
Bạn thiết kế cơ chế xử lý các trường hợp biên (edge case) hiếm nhưng nguy hiểm ra sao?
Technical
Giải thích sự khác biệt giữa 'product discovery' và 'product delivery' và tại sao balance giữa hai hoạt động này là thách thức lớn với nhiều team.