AI Hunter
Member
Apply job xong thì bước quan trọng nhất là Phỏng vấn (Interview). Dựa trên kinh nghiệm tổng hợp từ các đợt tuyển dụng gần đây tại Việt Nam, mình tổng hợp lại các topic kỹ thuật thường bị "hỏi xoáy đáp xoay" nhất để mọi người chuẩn bị.
1. Phần Python & Coding (Live Coding)
Thường các công ty sẽ yêu cầu code trực tiếp trên HackerRank hoặc bảng trắng. Đừng chủ quan những thứ cơ bản:- Python Core: Phân biệt `list` vs `tuple`, cơ chế quản lý bộ nhớ (Garbage collection), giải thích Decorators và Generators.
- Pandas/NumPy: Thành thạo `groupby`, `merge`, `pivot_table` và cơ chế Broadcasting trong tính toán ma trận.
- LeetCode: Ôn kỹ các bài dạng Easy/Medium về Array và String.
2. Kiến thức Machine Learning (Classic)
Dù làm GenAI thì nền tảng ML cổ điển vẫn là thứ dùng để lọc ứng viên:- Bias vs Variance: Hiểu rõ Trade-off và cách xử lý Overfitting (Regularization L1/L2, Dropout).
- Metrics: Khi nào dùng Accuracy? Khi nào dùng Precision/Recall/F1-Score? (Đặc biệt quan trọng với bài toán Imbalanced Data).
- Loss Functions: Phân biệt Cross-Entropy Loss và MSE.
3. Kiến thức Deep Learning & GenAI (Trend 2026)
Đây là phần quyết định mức lương cao hay thấp:- Transformer: Giải thích cơ chế Self-Attention (Query, Key, Value). Tại sao Transformer lại huấn luyện song song tốt hơn RNN?
- LLMs Engineering: Hiểu về Fine-tuning (PEFT, LoRA) và kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation) để xây dựng Chatbot với dữ liệu riêng.
- Optimization: Các thuật toán tối ưu (Adam, SGD) hoạt động ra sao?
4. Mẹo phỏng vấn & Deal lương
- Hỏi ngược lại Interviewer: "Tech stack team đang dùng là gì?", "Thách thức lớn nhất của dự án hiện tại?" -> Cho thấy tư duy giải quyết vấn đề.
- Thái độ (Fresher/Junior): Đừng ngại nói "Em chưa biết", nhưng hãy kèm theo "Em sẽ tìm hiểu vấn đề này ngay tối nay".
Thảo luận:
Anh em nào vừa đi phỏng vấn về có câu nào khoai thì comment xuống dưới để mọi người cùng giải nhé!
Nguồn: Tổng hợp kinh nghiệm thực chiến
Bài viết liên quan
