Tổng hợp câu hỏi phỏng vấn kỹ sư ML/AI

Tôi sẽ cho bạn biết những câu hỏi và câu trả lời chắc chắn sẽ xuất hiện trong phỏng vấn kỹ thuật ML/AI.

Tôi đã ghi lại những câu hỏi phỏng vấn thực tế từ hơn 10 công ty.

Xin chào, tôi là CodeH.

Tôi đã ứng tuyển vào vị trí ML/AI Engineer tại các công ty nổi tiếng về công nghệ AI như Naver, Krafton và đã trải qua khoảng 20 vòng phỏng vấn bao gồm vòng bài tập, phỏng vấn kỹ thuật, phỏng vấn với ban lãnh đạo.

Cuối cùng đã đậu và từng làm việc tại một trong những nơi đó, gần đây đã vượt qua tỷ lệ cạnh tranh 100:1 để chuyển việc sang nơi khác và hiện đang làm việc với tư cách là kỹ sư ML có kinh nghiệm.

4 năm trước khi lần đầu trải qua phỏng vấn, tôi cũng không thể trả lời tốt những kiến thức cơ bản về chuyên ngành ML/AI. Vì vậy tôi đã thất vọng về bản thân và mất tự tin rất nhiều. Tuy nhiên, sau nhiều lần trải qua phỏng vấn, tôi đã cảm nhận rất rõ rằng kết quả của phỏng vấn kỹ thuật cuối cùng được quyết định bởi 'việc đã chuẩn bị bao nhiêu câu hỏi phỏng vấn'.

Nhưng thực tế là từ góc độ của người phỏng vấn, việc không biết nên chuẩn bị gì thật sự khiến họ cảm thấy bối rối và bất lực. Để chuẩn bị một cách chăm chỉ, việc đọc hết những cuốn sách như "Pattern Recognition and Machine Learning" hay "Deep Learning" thì lượng kiến thức quá khổng lồ.

Vì vậy, từ lần đầu tiên tôi trải qua phỏng vấn cho đến khi chuyển việc cách đây 2 tháng, trong suốt khoảng 4 năm tôi đã ghi chép lại tất cả các câu hỏi phỏng vấn mà tôi từng trải qua. Qua việc trượt và đậu ở nhiều nơi khác nhau, dần dần tôi có thể nắm bắt được những câu hỏi nào thường xuất hiện chung, và giờ đây tôi đã có thể trả lời một cách trôi chảy các câu hỏi về ML/AI trong phỏng vấn kỹ thuật.

Gần đây tôi cảm thấy thị trường việc làm không được tốt lắm. Vì vậy bất kỳ công ty nào cũng có tỷ lệ cạnh tranh khá cao. Trong thời điểm như thế này, từ góc độ công ty, họ có xu hướng hỏi kỹ lưỡng các kiến thức chuyên môn về ML/AI để nhanh chóng loại bỏ nhiều ứng viên.

Nhưng tôi nghĩ thời gian của các bạn quý giá hơn việc dành hàng tuần, hàng tháng để chuẩn bị phỏng vấn. Mặc dù tôi đã dành vài tháng để chuẩn bị phỏng vấn, nhưng tôi mong muốn các bạn có thể hoàn thành việc chuẩn bị phỏng vấn một cách nhanh chóng trong vài ngày và dành thời gian quý báu cho những công việc có ích khác.

Chúc các bạn thành công trong việc tìm kiếm việc làm, và luôn hoan nghênh mọi thắc mắc về cuốn sách.

Cảm ơn bạn.

10 câu hỏi phỏng vấn được lựa chọn sẽ được công bố trước.

📌 Hãy giải thích về Entropy.

📌 Hãy giải thích về Bias-Variance Tradeoff.

📌 Vui lòng giải thích về hai phương pháp ước lượng tham số và sự khác biệt giữa chúng.

📌 Vui lòng giải thích về sự khác biệt của BatchNorm trong quá trình Train/Test.

📌 Vui lòng giải thích về ưu điểm và nhược điểm của CNN và ViT.

📌 Hãy giải thích về LoRA.

📌 Vui lòng giải thích sự khác biệt giữa DP và DDP.

📌 Hãy giải thích về đồ thị động/tĩnh và nêu ưu nhược điểm của chúng.

📌 Hãy giải thích các phương pháp để tăng tốc độ Attention mà bạn biết.

📌 Vui lòng giải thích về Python GIL.

Mục lục bài giảng

1. Lời mở đầu
2. Câu hỏi cơ bản
3. Câu hỏi chung về ML/AI
3.1. Fundamentals
3.2. Deep Learning
3.3. Model Serving
4. Câu hỏi chi tiết về ML/AI
4.1. Computer Vision
4.2. Language Models
4.3. Generative Models
5. Câu hỏi về CS
5.1. Operating System
5.2. Database
5.3. Network
5.4. Algorithm

Tôi khuyến nghị cho những người như thế này