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
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?
Khi bạn có hạn chế nghiêm trọng về nguồn lực, bạn quyết định làm ít hơn như thế nào?
Kể về một lần Sales đẩy scope creep vào một tính năng đang phát triển để giữ deal với khách hàng. Bạn xử lý thế nào?
Bạn có bao giờ phải xử lý một khách hàng hoặc đối tác khó tính không? Bạn rút ra được gì từ trải nghiệm đó?
Hãy kể về một lần bạn nhận được phản hồi tiêu cực hoặc chỉ trích về cách bạn làm việc với team. Bạn đã phản ứng như thế nào?
Là Scrum Master, bạn cộng tác với engineering team như thế nào để cải thiện chất lượng kỹ thuật mà không làm cản trở tốc độ phát triển?
Hãy mô tả một tình huống bạn phải thuyết phục toàn bộ team thay đổi một thói quen làm việc hoặc adopt một practice mới mà ban đầu họ kháng cự.
Bạn mới join một team có văn hóa làm việc theo kiểu 'mỗi người làm phần của mình, ít nói chuyện với nhau'. Bạn làm thế nào để tạo sự kết nối và collaboration thực sự?
Bạn đã học được gì từ việc phỏng vấn khách hàng (customer discovery) mà khiến bạn thay đổi hướng đi của sản phẩm?
Bạn tìm early adopters ở đâu và làm thế nào để biết ai là early adopter thực sự, không phải chỉ là người dùng thử vì tò mò?
Bạn xây dựng network và tìm mentors như thế nào trong giai đoạn early founder?
Bạn xác định và giải quyết technical debt trong giai đoạn build nhanh như thế nào mà không làm chậm velocity quá nhiều?
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?
Chi phí token của tính năng LLM tăng vọt khi lượng người dùng tăng. Bạn tối ưu chi phí mà vẫn giữ chất lượng ra sao?
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?
Bạn đảm bảo tính công bằng (fairness) của model thị giác/đa phương thức trên các nhóm người dùng khác nhau như thế nào?
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?
Người dùng nói xen kẽ Việt–Anh (code-switching). Bạn xử lý bài toán này ra sao?
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?
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?
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.