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
Chatbot của bạn không hiểu một nhóm câu hỏi phổ biến và người dùng bực bội. Bạn ưu tiên cải thiện thế nào?
Sản phẩm multimodal (văn bản + hình ảnh) cần đánh giá chất lượng trên nhiều loại đầu vào. Bạn thiết kế eval 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 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?
Chất lượng gán nhãn (annotation) ảnh hưởng trực tiếp đến model thị giác. Bạn xây quy trình đảm bảo chất lượng nhãn ra sao?
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.
Bạn định nghĩa 'AI có trách nhiệm' như thế nào trong công việc hằng ngày của một RAG/Search Product Manager? Cho một ví dụ bạn từng áp dụng.
Chất lượng của RAG phụ thuộc mạnh vào khâu truy hồi (retrieval). Bạn đo và cải thiện chất lượng retrieval thế nào?
Bạn thiết kế chiến lược chunking và cập nhật chỉ mục (index freshness) ra sao cho một kho tri thức thay đổi liên tục?
Kể về một lần bạn cải thiện đáng kể độ liên quan của tìm kiếm/RAG. Bạn đo bằng 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.
Một chỉ số engagement tăng nhưng retention dài hạn giảm. Bạn nghi ngờ tối ưu sai mục tiêu — xử lý ra sao?
Kể về một lần bạn chọn north-star metric cho hệ gợi ý và lý do đằng sau.
Người dùng của bạn là các đội kỹ thuật nội bộ. Bạn thu thập yêu cầu và ưu tiên roadmap cho một nền tảng AI dùng chung 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?
Quy trình phát hành model mới an toàn (canary, shadow, rollback) được bạn thiết kế thế nào?
Bạn đánh giá tính khả thi của một yêu cầu AI từ khách hàng (POC → sản xuất) theo tiêu chí nào?
Dữ liệu của khách hàng bẩn hoặc thiếu khiến giải pháp AI kém hiệu quả. Bạn 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?
Quy định mới (ví dụ EU AI Act) yêu cầu thay đổi sản phẩm. Bạn ưu tiên tuân thủ ra sao mà không làm tê liệt roadmap?
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.