Top 40+ câu hỏi phỏng vấn AI Engineer thường gặp

Từ y tế, giáo dục đến tài chính, AI đã len lỏi và nâng tầm các ngành công nghiệp trên toàn cầu. Trong bức tranh phát triển đó, Kỹ sư AI (AI Engineer) đóng một vai trò cực kỳ quan trọng. Nếu bạn đang chuẩn bị phỏng vấn cho vị trí AI Engineer, hãy tự tin lên! ITviec sẽ giúp bạn chuẩn bị cho buổi phỏng vấn với 40+ câu hỏi phỏng vấn AI Engineer phổ biến nhất sau đây.

Đọc bài viết sau để hiểu rõ các trả lời các câu hỏi phỏng vấn AI Engineer sau:

• Các câu hỏi phỏng vấn AI Engineer cơ bản
• Các câu hỏi phỏng vấn AI Engineer trung cấp
• Các câu hỏi phỏng vấn AI Engineer tình huống

AI Engineering là gì? Kỹ năng của AI Engineer là gì?

AI Engineering là một lĩnh vực tập trung vào việc phát triển các hệ thống tự động và thông minh bằng cách sử dụng các công nghệ AI. Kỹ sư AI thường đóng vai trò xây dựng, triển khai và tối ưu hoá các mô hình máy học để tăng tính hiệu quả của các hệ thống AI trong việc giải quyết các bài toán thực tế.

Kỹ năng chuyên môn của AI Engineer

Kiến thức về Toán học và Thống kê

• Đại số tuyến tính: Hiểu biết về ma trận, vectơ và phép biến đổi tuyến tính.
• Giải tích và xác suất: Nắm vững các khái niệm về đạo hàm, tích phân, phân phối xác suất.
• Thống kê: Kỹ năng phân tích dữ liệu, kiểm định giả thuyết và phân tích thống kê.

Lập trình và Khoa học Máy tính

• Ngôn ngữ lập trình: Thành thạo Python, R, Java hoặc C++.
• Thuật toán và cấu trúc dữ liệu: Hiểu biết về các thuật toán sắp xếp, tìm kiếm và cấu trúc dữ liệu như cây, đồ thị.
• Phát triển phần mềm: Kinh nghiệm với quy trình phát triển phần mềm, kiểm thử và triển khai.

Máy Học và Học Sâu

• Thuật toán máy học: Hiểu rõ về hồi quy, phân loại, clustering và giảm chiều dữ liệu.
• Mạng nơ-ron và học sâu: Kinh nghiệm với CNN, RNN, LSTM và Transformer.
• Thư viện và framework: Sử dụng thành thạo TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.

Xử lý Dữ liệu và Cơ sở Dữ liệu

• Tiền xử lý dữ liệu: Kỹ năng làm sạch, biến đổi và chuẩn hóa dữ liệu.
• Quản lý cơ sở dữ liệu: Hiểu biết về SQL và NoSQL, khả năng truy vấn và thao tác dữ liệu.
• Big Data: Kinh nghiệm với Hadoop, Spark cho việc xử lý dữ liệu lớn.

Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên và Thị giác Máy tính (nếu chuyên sâu)

• NLP: Làm việc với phân tích văn bản, chatbot, dịch máy.
• Computer Vision: Kinh nghiệm với nhận dạng hình ảnh, video, xử lý ảnh y tế.

Kỹ năng mềm của AI Engineer

Giải quyết vấn đề và Tư duy Phân tích

• Tư duy logic: Khả năng phân tích và giải quyết các vấn đề phức tạp.
• Sáng tạo: Đưa ra các giải pháp mới và cải tiến cho các vấn đề hiện có.

Kỹ năng Giao tiếp

• Trình bày: Giải thích các khái niệm kỹ thuật cho người không chuyên.
• Lắng nghe: Hiểu nhu cầu và phản hồi từ khách hàng hoặc đồng nghiệp.
• Viết báo cáo: Soạn thảo tài liệu kỹ thuật và báo cáo kết quả dự án.

Làm việc Nhóm

• Hợp tác: Phối hợp hiệu quả với các thành viên trong nhóm đa dạng.
• Lãnh đạo: Khả năng dẫn dắt nhóm, phân công công việc và hỗ trợ đồng đội.
• Thích nghi: Linh hoạt trong việc thay đổi vai trò và trách nhiệm khi cần.

Quản lý Thời gian và Dự án

• Tổ chức: Lên kế hoạch và ưu tiên công việc để đáp ứng thời hạn.
• Đa nhiệm: Quản lý nhiều nhiệm vụ và dự án cùng lúc mà không giảm hiệu suất.
• Chú ý đến chi tiết: Đảm bảo chất lượng trong từng bước của dự án.

Tư duy Sáng tạo và Linh hoạt

• Học hỏi liên tục: Cập nhật với các xu hướng và công nghệ mới trong lĩnh vực AI.
• Thích nghi với thay đổi: Sẵn sàng điều chỉnh phương pháp khi gặp phải thách thức mới.
• Đổi mới: Khuyến khích và thực hiện các ý tưởng đột phá.

Vai trò và trách nhiệm của một AI Engineer

• Thiết kế các mô hình AI, Machine Learning, và Deep Learning.
• Thu thập, chuẩn bị dữ liệu để huấn luyện mô hình.
• Đánh giá độ chính xác của mô hình và điều chỉnh các tham số nhằm tối ưu hoá.
• Triển khai các mô hình AI lên môi trường sản xuất.
• Tương tác với các nhóm khác để tích hợp AI vào các sản phẩm công nghệ.

Đọc thêm: AI Engineer roadmap: Lộ trình trở thành AI Engineer chuyên nghiệp

6 chủ đề câu hỏi phỏng vấn AI Engineer thường gặp

Công việc AI engineering không chỉ yêu cầu kỹ năng về lập trình và toán học, mà còn cần các kỹ năng mềm trong việc giao tiếp và phối hợp với đồng nghiệp, cũng như hiểu rõ hệ thống của tổ chức hoặc doanh nghiệp.

Dưới đây là các chủ đề câu hỏi phỏng vấn AI Engineer cơ bản mà lập trình viên AI thường phải trả lời:

• Python, Pandas, NumPy: Tìm hiểu sự khác biệt giữa list và array, khi nào sử dụng Pandas thay vì NumPy, và cách xử lý dữ liệu thiếu trong Pandas.
• API và Truy Xuất Dữ Liệu: Cách gọi REST API, xử lý lỗi từ API, và sự khác biệt giữa GET và POST trong RESTful APIs.
• Xử Lý Lỗi: Quản lý lỗi khi làm việc với dữ liệu lớn, xử lý giá trị không hợp lệ, và cách sử dụng try-except-finally trong Python.
• Excel và Visualization: Đọc dữ liệu từ file Excel vào Pandas, vẽ biểu đồ bằng Matplotlib, và tạo Pivot Table từ DataFrame.
• Database: Sự khác biệt giữa SQL và NoSQL, ví dụ về JOIN trong SQL, và khi nào nên sử dụng chỉ mục (index).
• Giao Tiếp Với Stakeholder và Business People: Giải thích mô hình AI cho người không có nền tảng kỹ thuật, truyền đạt sự cần thiết của việc thu thập thêm dữ liệu, và xử lý khi stakeholder yêu cầu kết quả gấp nhưng có thể ảnh hưởng đến độ chính xác.

Các câu hỏi phỏng vấn AI Engineer cơ bản

Sự khác biệt giữa danh sách (list) và mảng (array) trong Python là gì?

List là một cấu trúc dữ liệu đa năng có thể chứa nhiều loại dữ liệu khác nhau.

Array, ngược lại, chỉ có thể chứa các giá trị cùng kiểu và được tối ưu hóa cho các phép toán khoa học, tính toán và xử lý dữ liệu lớn, do đó nhanh hơn list.

Khi nào bạn nên sử dụng NumPy thay vì Pandas và ngược lại?

NumPy thích hợp cho các tính toán đại số tuyến tính và xử lý dữ liệu dạng mảng nhiều chiều.

Pandas thì tốt hơn khi làm việc với dữ liệu dạng bảng, như dữ liệu từ CSV hoặc Excel, vì nó có các tính năng tiện dụng để thao tác và phân tích dữ liệu.

Làm thế nào để xử lý dữ liệu thiếu (missing data) trong Pandas?

Có thể sử dụng các phương pháp như dropna() để loại bỏ hàng/cột chứa giá trị thiếu, hoặc fillna(value) để thay thế giá trị thiếu bằng một giá trị khác (ví dụ: giá trị trung bình, giá trị mặc định).

Để giúp các ứng viên chuẩn bị tốt hơn cho các câu hỏi phỏng vấn Python, ITviec đã chuẩn bị một bài viết chi tiết về tất các các thuật toán có thể sẽ xuất hiện trong buổi phỏng vấn thực hành Python.

Làm thế nào để bạn gọi một REST API trong Python? Bạn sử dụng thư viện nào?

Có thể sử dụng thư viện requests để gọi REST API. Ví dụ: response = requests.get(url) để thực hiện một yêu cầu GET.

Bạn sẽ làm gì nếu API trả về mã lỗi 500 (Internal Server Error)?

Lỗi 500 thường do vấn đề ở phía máy chủ, nên có thể thử lại sau một khoảng thời gian hoặc kiểm tra và liên hệ với đội ngũ hỗ trợ API để có thông tin chi tiết hơn.

Bạn có thể giải thích phương thức GET và POST khác nhau như thế nào trong RESTful APIs?

GET được dùng để yêu cầu dữ liệu từ máy chủ, còn POST được dùng để gửi dữ liệu lên máy chủ (ví dụ: tạo mới một bản ghi). GET không thay đổi trạng thái máy chủ, trong khi POST có thể.

Làm thế nào để bạn quản lý lỗi khi xử lý một lượng lớn dữ liệu với Pandas mà có thể gây ra MemoryError?

Sử dụng phương pháp đọc dữ liệu theo từng phần (chunksize), giải phóng bộ nhớ sau khi xử lý xong từng phần hoặc tối ưu hóa bộ nhớ bằng cách giảm độ phân giải dữ liệu như đổi kiểu dữ liệu (astype).

Bạn sẽ làm gì nếu một tập dữ liệu đầu vào chứa nhiều giá trị không hợp lệ (ví dụ: giá trị âm trong cột chỉ nên có giá trị dương)?

Có thể sử dụng df[df[‘column_name’] >= 0] để lọc bỏ các giá trị âm, hoặc thay thế chúng bằng một giá trị hợp lý, ví dụ như giá trị trung bình của cột (df[‘column_name’].mean()).

Bạn có thể giải thích cách sử dụng try-except-finally trong Python không?

try để thực hiện một đoạn code có thể phát sinh lỗi, except để bắt lỗi và xử lý, còn finally để thực hiện đoạn code nhất định dù có lỗi hay không (ví dụ: đóng file sau khi đọc).

Làm thế nào để bạn đọc dữ liệu từ một file Excel vào Pandas?

Sử dụng hàm

pd.read_excel('filename.xlsx')

để đọc file Excel và chuyển nó thành DataFrame trong Pandas.

Bạn có thể sử dụng Matplotlib để vẽ biểu đồ không? Hãy vẽ biểu đồ cột cho một tập dữ liệu mẫu.

Có thể sử dụng Matplotlib để vẽ biểu đồ. Ví dụ:

import matplotlib.pyplot as plt
data = [5, 10, 15, 20]
plt.bar(range(len(data)), data)
plt.xlabel('Danh mục')
plt.ylabel('Giá trị')
plt.show()

Bạn sẽ làm thế nào để tạo ra một Pivot Table từ một DataFrame của Pandas?

Sử dụng hàm pivot_table(). Ví dụ:

pivot = df.pivot_table(index='Category', values='Sales', aggfunc='sum')
print(pivot)

Sự khác biệt giữa SQL và NoSQL là gì?

SQL (cơ sở dữ liệu quan hệ) lưu trữ dữ liệu trong các bảng có cấu trúc rõ ràng và hỗ trợ các câu truy vấn SQL, trong khi NoSQL (cơ sở dữ liệu phi quan hệ) thường không có cấu trúc cố định, phù hợp cho dữ liệu không đồng nhất và có thể mở rộng dễ dàng theo chiều ngang.

Tiêu chí	SQL (Cơ sở dữ liệu quan hệ)	NoSQL (Cơ sở dữ liệu phi quan hệ)
Cấu trúc dữ liệu	Bảng với cấu trúc cố định (schema rõ ràng)	Không có cấu trúc cố định (schema linh hoạt hoặc không có)
Loại dữ liệu	Dữ liệu đồng nhất, có quan hệ rõ ràng	Dữ liệu không đồng nhất, không cần quan hệ chặt chẽ
Ngôn ngữ truy vấn	Sử dụng SQL (Structured Query Language)	Đa dạng (MongoDB Query Language, Cassandra Query Language, v.v.)
Khả năng mở rộng	Theo chiều dọc (tăng cấu hình máy chủ)	Theo chiều ngang (thêm nhiều máy chủ vào hệ thống)
Giao dịch	Hỗ trợ ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)	Thường hỗ trợ BASE (Basically Available, Soft state, Eventual consistency)
Ứng dụng phù hợp	Hệ thống cần tính nhất quán cao, xử lý giao dịch phức tạp	Ứng dụng cần lưu trữ lượng lớn dữ liệu, tốc độ cao, linh hoạt
Ví dụ	MySQL, PostgreSQL, Oracle	MongoDB, Cassandra, Redis

Bạn có thể tham khảo bài viết sau của ITviec để hiểu rõ về SQL vs NoSQL.

Bạn có thể giải thích JOIN trong SQL không? Cho một ví dụ về INNER JOIN và LEFT JOIN.

INNER JOIN chỉ trả về các bản ghi có giá trị phù hợp ở cả hai bảng. LEFT JOIN trả về tất cả các bản ghi từ bảng bên trái và những bản ghi phù hợp từ bảng bên phải.

Ví dụ:

SELECT a.name, b.salary
FROM employees a
LEFT JOIN salaries b ON a.id = b.employee_id;

Bài viết sau của ITviec sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về JOIN trong SQL.

Khi nào bạn nên sử dụng chỉ mục (index) trong SQL?

Nên sử dụng chỉ mục khi cần tìm kiếm hoặc lọc dữ liệu nhanh chóng trong các bảng lớn. Nó giúp cải thiện hiệu suất của các câu truy vấn SELECT nhưng có thể làm chậm việc INSERT hoặc UPDATE.

Đọc thêm: Index trong database: Hướng dẫn cách sử dụng chi tiết

Các câu hỏi phỏng vấn AI Engineer trung cấp

Một AI Engineer có thể làm các nhiệm vụ liên quan đến ML Engineer, AIOps, R&D phát triển mô hình AI, hoặc đơn giản là áp dụng mô hình AI để giải quyết các bài toán cụ thể. Do đó, các chủ đề trong mục này cần bao quát các kỹ năng cần thiết cho tất cả các vai trò kể trên:

• Kiến thức nền tảng về trí tuệ nhân tạo: Bạn cần hiểu rõ các khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo và phân biệt các nhánh của nó như Machine Learning và Deep Learning. Điều này bao gồm các định nghĩa cơ bản, các trường hợp ứng dụng và ý nghĩa của từng loại mô hình.
• Machine Learning và Deep Learning: Các câu hỏi liên quan đến những thuật toán học máy, phương pháp huấn luyện, và các kỹ thuật tối ưu hóa mô hình. Điều này bao gồm việc nắm bắt cách lựa chọn mô hình phù hợp và kỹ thuật để tránh overfitting hay underfitting.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Đây là một lĩnh vực quan trọng trong AI, đặc biệt đối với những người làm việc với dữ liệu văn bản. Bạn có thể gặp các câu hỏi về tokenization, embedding (như Word2Vec, BERT), và các kỹ thuật khác để xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên.
• Kỹ thuật lập trình và tối ưu hóa mô hình: Đối với AI Engineer, kỹ năng lập trình là điều không thể thiếu. Các câu hỏi có thể xoay quanh những ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R, hoặc các phương pháp tối ưu hóa mô hình, kỹ thuật lập trình song song để cải thiện hiệu suất, và sử dụng GPU.
• Các công cụ và framework phổ biến: Một AI Engineer cần làm việc thành thạo với những công cụ và framework như TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras, và các công cụ AIOps khác. Bạn có thể được yêu cầu giải thích cách sử dụng, so sánh lợi thế và nhược điểm của từng framework, và khi nào nên chọn công cụ nào.

AI là gì và tại sao nó quan trọng?

AI, hay trí tuệ nhân tạo, là máy móc được thiết kế để học tập và thực hiện những tác vụ mà thông thường đòi hỏi trí tuệ con người. Sự quan trọng của AI nằm ở việc tự động hoá và tối ưu hoá các quy trình, giúp giảm chi phí, tăng năng suất, và khả năng dự đoán một cách hiệu quả.

Sự khác biệt giữa AI, Machine Learning và Deep Learning?

AI là khái niệm bao quát, trong khi Machine Learning (ML) là một nhánh con của AI, cho phép máy móc học từ dữ liệu mà không cần được lập trình từ trước.

Deep Learning là một nhánh của ML, sử dụng các mô hình neural networks phức tạp để học các mối liên hệ đàn hồi trong dữ liệu.

Machine Learning là gì và làm thế nào để ứng dụng nó?

Machine Learning là một phương pháp giúp máy móc học tập từ dữ liệu và tự động hoá các quy trình quyết định. Ứng dụng ML được thấy rõ trong nhiều lĩnh vực như chứng khoán, điều khiển robot, đánh giá tín dụng, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Neural Network là gì và nó hoạt động như thế nào?

Neural Network (mạng nơ-ron nhân tạo) là một mô hình toán học được thiết kế để mô phỏng các hoạt động của não bộ con người. Nó bao gồm nhiều tầng (đầu vào, tầng ẩn, tầng đầu ra) và có khả năng học để dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu huấn luyện.

Sự khác biệt giữa Reinforcement Learning, Supervised Learning và Unsupervised Learning là gì, và mỗi loại phù hợp với những tình huống nào?

Tiêu chí	Reinforcement Learning (Học tăng cường)	Supervised Learning (Học có giám sát)	Unsupervised Learning (Học không giám sát)
Định nghĩa	Phương pháp học nơi tác nhân (agent) học cách hành động trong môi trường bằng cách thực hiện hành động và nhận phần thưởng hoặc hình phạt.	Phương pháp học từ dữ liệu có gắn nhãn, nơi mô hình học từ đầu vào và đầu ra đã biết để dự đoán nhãn cho dữ liệu mới.	Phương pháp học từ dữ liệu không có nhãn, với mục tiêu tìm kiếm các cấu trúc ẩn hoặc phân nhóm trong dữ liệu.
Mục tiêu	Tìm ra chiến lược tối ưu để tối đa hóa tổng phần thưởng nhận được trong dài hạn.	Học để dự đoán chính xác nhãn hoặc giá trị đầu ra cho dữ liệu mới.	Tìm kiếm cấu trúc ẩn, mẫu hình hoặc nhóm trong dữ liệu.
Dữ liệu đầu vào	Môi trường tương tác, tác nhân học thông qua trải nghiệm bằng cách thử nghiệm hành động và nhận phản hồi.	Dữ liệu có gắn nhãn (đầu vào và đầu ra đã biết).	Dữ liệu không có nhãn (chỉ có đầu vào, không có đầu ra tương ứng).
Ví dụ	Huấn luyện robot để đi bộ, dạy mô hình chơi cờ.	Phân loại email (spam/không spam), dự đoán giá nhà.	Phân cụm khách hàng, khám phá dữ liệu để tìm mẫu hình.
Ứng dụng phù hợp	Các tình huống cần ra quyết định tuần tự, nơi hành động hiện tại ảnh hưởng đến trạng thái tương lai và phần thưởng tổng thể.	Khi có sẵn dữ liệu lịch sử với nhãn chính xác, cần dự đoán hoặc phân loại dữ liệu mới.	Khi cần khám phá dữ liệu, tìm kiếm mẫu hình hoặc phân nhóm mà không có nhãn sẵn có.

Các bước cơ bản trong xây dựng một mô hình Machine Learning?

Quy trình xây dựng mô hình Machine Learning thường bao gồm các bước:

• Thu thập dữ liệu
• Tiền xử lý dữ liệu
• Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm tra
• Chọn thuật toán
• Huấn luyện mô hình
• Đánh giá mô hình
• Tinh chỉnh và triển khai

Bạn hiểu gì về khái niệm training và testing trong Machine Learning?

Training là quá trình mà mô hình học từ dữ liệu huấn luyện để xây dựng quy luật. Testing là việc kiểm tra mô hình trên một tập dữ liệu riêng biệt để đánh giá khả năng dự đoán của mô hình.

Những phương pháp học máy nào được sử dụng phổ biến nhất trong thực tế và mỗi phương pháp thường phù hợp với loại bài toán nào?

Supervised Learning (Học có giám sát)

• Linear Regression: Phổ biến cho các bài toán dự đoán giá trị liên tục như giá nhà hoặc doanh số bán hàng.
• Logistic Regression: Phân loại nhị phân, ví dụ như phân loại email spam hoặc không spam.
• Decision Trees và Random Forest: Được sử dụng rộng rãi trong phân loại và hồi quy. Random Forest rất phổ biến nhờ khả năng giảm overfitting và độ chính xác cao.
• Support Vector Machine (SVM): Hiệu quả trong phân loại với dữ liệu phức tạp và có nhiều chiều.
• K-Nearest Neighbors (KNN): Phân loại dữ liệu dựa trên các điểm gần kề nhất, đơn giản và dễ hiểu.

Unsupervised Learning (Học không giám sát)

• K-Means Clustering: Phân nhóm dữ liệu thành các cụm tương tự, rất thông dụng để khám phá cấu trúc trong dữ liệu.
• Principal Component Analysis (PCA): Giảm chiều dữ liệu, thường được sử dụng để chuẩn bị dữ liệu trước khi huấn luyện mô hình hoặc để hình dung dữ liệu.
• Hierarchical Clustering: Tạo ra cây phân cấp cho các cụm dữ liệu, thích hợp cho phân tích dữ liệu mà không cần biết trước số lượng cụm.

Reinforcement Learning (Học tăng cường)

• Q-Learning: Một thuật toán cơ bản trong học tăng cường, hữu ích trong các môi trường có không gian trạng thái hạn chế.
• Deep Q-Network (DQN): Kết hợp Q-Learning với mạng nơ-ron sâu để giải quyết các bài toán phức tạp hơn như chơi game.
• Proximal Policy Optimization (PPO): Phương pháp học chính sách hiện đại, hiệu quả cao trong học tăng cường.

Deep Learning (Học sâu)

• Convolutional Neural Networks (CNN): Nổi tiếng trong xử lý ảnh và thị giác máy tính, được sử dụng trong các bài toán như nhận diện khuôn mặt, phân loại hình ảnh (ví dụ: ResNet, VGG).
• Recurrent Neural Networks (RNN): Thường được sử dụng trong dữ liệu chuỗi như phân tích văn bản, dịch ngôn ngữ (ví dụ: LSTM, GRU).
• Generative Adversarial Networks (GAN): Phương pháp tạo sinh dữ liệu mới từ dữ liệu đã có, nổi tiếng trong việc tạo hình ảnh giả mạo.

Ensemble Learning (Học kết hợp)

• Random Forest: Kết hợp nhiều cây quyết định để cải thiện độ chính xác, giảm nguy cơ overfitting.
• Gradient Boosting Machines (GBM): Phương pháp tăng cường để cải thiện mô hình, ví dụ như XGBoost, LightGBM, nổi tiếng với hiệu suất mạnh mẽ trong các cuộc thi học máy (Kaggle).

Overfitting và underfitting là gì, và làm thế nào để tránh trong mô hình học máy?

Overfitting xảy ra khi mô hình học quá chi tiết các đặc điểm của dữ liệu huấn luyện, dẫn đến kết quả tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém khi gặp dữ liệu mới. Nó giống như “học vẹt” thay vì hiểu bản chất. Giải pháp là sử dụng kỹ thuật điều chuẩn (như L1, L2), tăng kích thước dữ liệu huấn luyện hoặc giảm độ phức tạp của mô hình.

Underfitting xảy ra khi mô hình quá đơn giản và không học được mối quan hệ cần thiết trong dữ liệu. Điều này khiến mô hình hoạt động kém trên cả dữ liệu huấn luyện lẫn dữ liệu mới. Giải pháp là tăng độ phức tạp của mô hình, hoặc thay đổi mô hình khác phù hợp hơn với dữ liệu.

Bạn đã từng làm việc với công cụ nào để triển khai mô hình AI?

Để triển khai mô hình AI, tôi đã sử dụng một số công cụ phổ biến như:

• TensorFlow: Đây là một framework mạnh mẽ của Google, hỗ trợ cả việc xây dựng và triển khai mô hình AI. TensorFlow rất hữu ích khi triển khai mô hình trên quy mô lớn nhờ khả năng tối ưu hóa và tích hợp dễ dàng với các dịch vụ đám mây.
• PyTorch: Một công cụ khác từ Facebook AI Research, PyTorch có ưu điểm về tính dễ sử dụng và khả năng linh hoạt. Tôi thường dùng PyTorch trong các giai đoạn nghiên cứu, thử nghiệm, vì nó cho phép việc debug và phát triển một cách nhanh chóng.
• Keras: Keras giúp phát triển mô hình dễ dàng hơn nhờ giao diện thân thiện, thích hợp cho các dự án nhanh chóng kiểm thử ý tưởng.
• Scikit-Learn: Công cụ này thích hợp cho các bài toán machine learning cơ bản và trung bình, đặc biệt hữu ích khi triển khai các mô hình không phải deep learning, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính, cây quyết định.
• Apache Spark: Tôi cũng sử dụng Spark để xử lý dữ liệu phân tán, đặc biệt trong các dự án yêu cầu xử lý một lượng dữ liệu lớn trước khi xây dựng mô hình.

Làm thế nào để chọn dữ liệu huấn luyện phù hợp?

Để chọn dữ liệu huấn luyện phù hợp, tôi chú ý đến các yếu tố sau:

• Phản ánh đúng dữ liệu thực tế: Dữ liệu huấn luyện cần phản ánh đầy đủ đặc điểm của dữ liệu thực tế mà mô hình sẽ gặp phải sau này. Nếu dữ liệu huấn luyện khác xa với dữ liệu thực tế, mô hình dễ gặp phải tình trạng “bias” hoặc “overfitting”.
• Tính đa dạng và cân bằng: Dữ liệu cần đủ đa dạng để bao gồm các mẫu khác nhau trong tập dữ liệu thực. Đồng thời, cần đảm bảo rằng dữ liệu không bị lệch (biased), chẳng hạn không có quá nhiều mẫu từ một lớp cụ thể so với các lớp khác.
• Tiền xử lý: Quá trình tiền xử lý như loại bỏ giá trị thiếu, chuẩn hoá (normalization), hoặc tiêu chuẩn hóa (standardization) dữ liệu rất quan trọng. Điều này giúp mô hình học hiệu quả hơn và tránh các vấn đề do dữ liệu không nhất quán gây ra.
• Tính đại diện: Đảm bảo rằng dữ liệu huấn luyện không chỉ phản ánh đúng mà còn bao phủ đủ tất cả các trường hợp sử dụng mà mô hình sẽ gặp phải trong thực tế, giúp mô hình không bị bất ngờ với các tình huống mới.

Tại sao việc tiền xử lý dữ liệu lại quan trọng?

Tiền xử lý dữ liệu đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong quá trình xây dựng mô hình AI vì:

• Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu thường chứa các lỗi như giá trị thiếu, dữ liệu bị nhiễu, hoặc giá trị không hợp lệ. Tiền xử lý giúp làm sạch dữ liệu và đảm bảo rằng mô hình có thể học từ dữ liệu mà không bị ảnh hưởng bởi các giá trị sai lệch.
• Chuẩn hoá và chuẩn hóa: Dữ liệu từ các nguồn khác nhau thường có thang đo khác nhau. Chuẩn hóa (normalization) hoặc tiêu chuẩn hóa (standardization) giúp đưa các tính năng về cùng một thang đo, giúp mô hình học tốt hơn và nhanh hơn.
• Loại bỏ nhiễu: Việc loại bỏ nhiễu giúp mô hình tập trung vào các đặc điểm quan trọng và cải thiện độ chính xác.
• Tăng tốc độ huấn luyện: Dữ liệu đã được tiền xử lý có thể giúp giảm số lượng bước cần thiết trong quá trình huấn luyện, nhờ đó tăng tốc độ và hiệu quả của việc huấn luyện mô hình.

Các câu hỏi phỏng vấn AI Engineer về giao tiếp với Stakeholder

Làm thế nào để bạn giải thích kết quả của mô hình AI cho người không có nền tảng kỹ thuật?

Mục đích của câu hỏi: Nhà tuyển dụng muốn đánh giá khả năng giao tiếp của bạn với những người không chuyên về kỹ thuật. Họ quan tâm đến việc bạn có thể trình bày các khái niệm phức tạp một cách đơn giản và dễ hiểu, giúp đảm bảo sự phối hợp hiệu quả giữa các bộ phận trong doanh nghiệp.

Nhà tuyển dụng mong đợi gì:

• Khả năng sử dụng ngôn ngữ đơn giản, tránh thuật ngữ chuyên ngành.
• Sử dụng ví dụ thực tế và so sánh để minh họa.
• Sử dụng công cụ trực quan như biểu đồ, hình ảnh để hỗ trợ giải thích.
• Kỹ năng giao tiếp và trình bày rõ ràng.

Gợi ý câu trả lời:

Để diễn tả mô hình dự đoán xu hướng mua hàng của khách hàng, tôi có thể so sánh chúng với việc dự báo thời tiết: chúng ta xem xét dữ liệu quá khứ để dự đoán tương lai.

Tôi cũng sẽ sử dụng biểu đồ và hình ảnh để minh họa kết quả, giúp họ dễ dàng hình dung và hiểu được tác động đến doanh nghiệp.

Bạn sẽ làm thế nào để truyền đạt sự cần thiết của việc thu thập thêm dữ liệu cho một dự án?

Mục đích của câu hỏi: Nhà tuyển dụng muốn biết bạn có thể thuyết phục và giải thích tầm quan trọng của dữ liệu trong việc cải thiện mô hình AI. Điều này cho thấy bạn hiểu rõ mối quan hệ giữa chất lượng dữ liệu và hiệu suất của mô hình, cũng như khả năng thuyết phục stakeholders đầu tư vào việc thu thập dữ liệu.

Nhà tuyển dụng mong đợi gì:

• Khả năng giải thích tầm quan trọng của dữ liệu đối với mô hình.
• Kỹ năng thuyết phục và truyền đạt lợi ích kinh doanh.
• Hiểu biết về mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và kết quả đầu ra.
• Kỹ năng giao tiếp và đàm phán.

Gợi ý câu trả lời:

Khi cần truyền đạt sự cần thiết của việc thu thập thêm dữ liệu, tôi sẽ giải thích rằng dữ liệu chất lượng cao là nền tảng để mô hình AI hoạt động hiệu quả.

Tôi có thể minh họa bằng việc so sánh: như việc có nhiều mảnh ghép sẽ giúp chúng ta hoàn thành bức tranh rõ nét hơn. Tôi sẽ trình bày cách dữ liệu bổ sung có thể cải thiện độ chính xác của mô hình, dẫn đến quyết định kinh doanh tốt hơn và lợi nhuận cao hơn.

Bằng cách nhấn mạnh vào lợi ích cụ thể cho doanh nghiệp, tôi tin rằng stakeholders sẽ thấy được giá trị của việc đầu tư vào dữ liệu.

Nếu một stakeholder yêu cầu kết quả ngay lập tức nhưng điều đó có thể gây ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình, bạn sẽ xử lý thế nào?

Mục đích của câu hỏi: Nhà tuyển dụng muốn đánh giá khả năng quản lý kỳ vọng của stakeholders và cân bằng giữa yêu cầu thời gian và chất lượng. Họ tìm kiếm ứng viên có thể đưa ra giải pháp hợp lý mà không làm giảm chất lượng công việc.

Nhà tuyển dụng mong đợi gì:

• Khả năng đánh giá rủi ro và giải thích hậu quả của việc vội vàng.
• Kỹ năng thương lượng và đề xuất giải pháp thay thế.
• Tư duy ưu tiên và quản lý thời gian.
• Khả năng giao tiếp hiệu quả và chuyên nghiệp.

Gợi ý câu trả lời:

Nếu một stakeholder yêu cầu kết quả ngay lập tức có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình, tôi sẽ đầu tiên thừa nhận tầm quan trọng của thời hạn đối với họ.

Sau đó, tôi sẽ giải thích một cách rõ ràng về những rủi ro và hậu quả tiềm ẩn khi đẩy nhanh quá trình, như kết quả không chính xác có thể dẫn đến quyết định sai lầm.

Tôi sẽ đề xuất một giải pháp trung gian, chẳng hạn cung cấp một bản kết quả sơ bộ để đáp ứng nhu cầu ngay lập tức, đồng thời lên kế hoạch chi tiết để cải thiện và hoàn thiện mô hình sau đó. Bằng cách này, chúng ta có thể đáp ứng yêu cầu thời gian mà không bỏ qua chất lượng.

Hướng dẫn chuẩn bị cho câu hỏi thực hành

Sau phần câu hỏi chuyên môn, bạn nên chuẩn bị thêm các câu hỏi thực hành về Python, SQL, R, và Excel – những công cụ được sử dụng phổ biến trong AI Engineering. Những câu hỏi này không chỉ đòi hỏi kiến thức lập trình mà còn yêu cầu bạn áp dụng vào các bài toán thực tế, giúp bạn thể hiện khả năng phân tích, xử lý dữ liệu và giải quyết vấn đề.

Dưới đây là một số nguồn hữu ích:

• LeetCode cung cấp nhiều bài tập Python và SQL, từ dễ đến khó, giúp bạn rèn luyện kỹ năng lập trình và giải quyết vấn đề một cách có hệ thống.
• HackerRank cung cấp các bài tập Python, SQL, và R nhấn mạnh vào các tình huống thực tế. Tính năng so sánh hiệu suất với người khác cũng giúp bạn đánh giá trình độ của mình.
• Kaggle không chỉ cung cấp bài tập mà còn có rất nhiều dataset thực tế để luyện tập. Bạn có thể thử sức với việc xử lý dữ liệu và đánh giá mô hình Machine Learning trên các dataset này.

Các câu hỏi về Python, SQL, R, và Excel đôi khi có thể là bài tập về nhà, mà bạn sẽ có thời gian chuẩn bị kỹ và trình bày kết quả dưới dạng slide PowerPoint.

Những câu hỏi này không chỉ tập trung vào tối ưu hoá hiệu suất hay giải thuật như ở các vị trí lập trình viên thông thường. Chúng thường yêu cầu bạn phân tích một bộ dữ liệu thực tế, ví dụ từ một file CSV mẫu được mở trên Excel và trình bày kết quả phân tích của mình.

Đây là cơ hội để bạn thể hiện khả năng áp dụng kiến thức và kỹ năng trình bày của mình – một yếu tố rất quan trọng trong vai trò AI Engineer.

Những lưu ý “vàng” khi trả lời câu hỏi phỏng vấn câu hỏi phỏng vấn AI Engineer

• Nền tảng kiến thức vững chắc: Hãy chắc chắn rằng bạn đã trang bị kiến thức từ cơ bản đến nâng cao về AI, bao gồm các thuật toán và công cụ phổ biến. Đây là nền tảng giúp bạn xử lý mọi câu hỏi “hóc búa” từ nhà tuyển dụng.
• Kỹ năng giải thích đơn giản: Đôi khi, việc thể hiện một ý tưởng phức tạp một cách dễ hiểu sẽ giúp bạn ghi điểm lớn. Kỹ năng truyền đạt tốt sẽ khiến nhà tuyển dụng tin rằng bạn có khả năng dẫn dắt và làm việc trong môi trường đồng đội.
• Sự tự tin và linh hoạt: Hãy đối diện với các câu hỏi khó bằng tâm thế chủ động. Thể hiện tư duy phản biện và khả năng giải quyết vấn đề không chỉ giúp bạn nổi bật mà còn thể hiện tiềm năng phát triển của bạn.
• Thực hành không ngừng: Đừng quên luyện tập trả lời các câu hỏi phỏng vấn. Hãy chuẩn bị ví dụ thực tế từ những dự án bạn đã làm để minh họa, điều này luôn tạo ấn tượng mạnh với nhà tuyển dụng.

Tổng kết câu hỏi phỏng vấn AI Engineer

Chuẩn bị tốt các câu hỏi phỏng vấn AI Engineer trên là chìa khóa giúp bạn chạm đến giấc mơ trở thành Kỹ sư AI. Hãy nắm bắt cơ hội, tự tin vào kiến thức và kỹ năng của mình. Bạn sẽ không chỉ tạo ấn tượng với nhà tuyển dụng mà còn tiến xa hơn trong sự nghiệp công nghệ đầy thú vị này.

Chúc bạn thật nhiều may mắn trong buổi phỏng vấn sắp tới và hãy luôn nhớ rằng, cơ hội thành công luôn mở rộng cho những ai chuẩn bị chu đáo!