Câu hỏi phỏng vấn Machine learning Engineerr

Bài viết 'Phỏng vấn xin việc làm kỹ sư máy học sẽ tiết lộ những bí quyết và kinh nghiệm quý báu để bạn tự tin đối mặt với cuộc phỏng vấn và chinh phục cơ hội việc làm trong lĩnh vực máy học đầy tiềm năng!

Câu hỏi phỏng vấn chung mà kỹ sư máy học

Câu 1: "Bạn có thể giải thích sự khác biệt giữa học có giám sát và học không có giám sát là gì không?"

Trả lời gợi ý: "Học có giám sát là quá trình mà mô hình máy học được đào tạo trên dữ liệu đầu vào cùng với các nhãn tương ứng. Học không có giám sát là khi mô hình cố gắng tự học từ dữ liệu mà không có nhãn. Ví dụ về học có giám sát là phân loại và hồi quy, trong khi ví dụ về học không có giám sát là phân loại không có nhãn và gom cụm."

Câu 2: "Bạn đã làm việc với các framework Machine Learning nào và bạn có ưa thích framework nào không? Tại sao?"

Trả lời gợi ý: "Tôi đã làm việc với các framework phổ biến như TensorFlow và PyTorch. Tôi thích PyTorch hơn vì cú pháp của nó dễ đọc và sử dụng, và nó hỗ trợ mô hình động, giúp tôi kiểm tra và thay đổi mô hình dễ dàng hơn."

Câu 3: "Trong quá trình xử lý dữ liệu, bạn đã gặp vấn đề gì và bạn đã giải quyết chúng như thế nào?"

Trả lời gợi ý: "Trong một dự án trước đó, tôi gặp vấn đề về dữ liệu bị thiếu và nhiễu. Để giải quyết, tôi đã sử dụng kỹ thuật xử lý dữ liệu bằng cách điền giá trị trung bình cho dữ liệu bị thiếu và sử dụng các phép biến đổi dữ liệu để loại bỏ nhiễu."

Câu 4: "Có một dự án Machine Learning cụ thể nào mà bạn tự hào nhất không? Hãy kể về nó và kết quả đạt được."

Trả lời gợi ý: "Một dự án tôi tự hào nhất là khi tôi làm việc trên một hệ thống nhận dạng ảnh cho việc kiểm tra chất lượng sản phẩm trong một nhà máy. Kết quả cuối cùng là chúng tôi giảm thiểu lỗi sản xuất lên đến 15%, cải thiện hiệu suất và tiết kiệm chi phí sản xuất."

Lưu ý rằng câu trả lời nên được tùy chỉnh dựa trên kinh nghiệm và kiến thức cụ thể của bạn. Điều quan trọng là thể hiện sự tự tin và khả năng giải quyết vấn đề của bạn trong lĩnh vực Machine Learning.

Câu hỏi phỏng vấn về thông tin cá nhân 

Câu 1: Hãy nói về bản thân bạn.

Cách trả lời: Trả lời câu hỏi này bằng cách cung cấp một tóm tắt ngắn gọn về bạn và cuộc sống của bạn. Bạn có thể bắt đầu bằng việc nêu rõ tên, nghề nghiệp hoặc trình độ học vấn, sau đó có thể đề cập đến sở thích, kỹ năng, và các thành tựu quan trọng trong cuộc sống hoặc sự nghiệp của bạn. Hãy đảm bảo rằng bạn giữ thông tin cá nhân mình trong giới hạn mà bạn muốn chia sẻ.

Câu 2: Bạn có kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực này không?

Cách trả lời: Nếu bạn có kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực này, hãy nêu rõ về các công việc, dự án hoặc thành tựu liên quan đến lĩnh vực đó mà bạn đã tham gia. Nếu bạn không có kinh nghiệm, bạn có thể trả lời bằng cách nêu rõ sự sẵn sàng và động viên để học hỏi và phát triển trong lĩnh vực này.

Câu 3: Bạn có khả năng làm việc độc lập hay làm việc trong nhóm tốt hơn?

Cách trả lời: Trả lời câu hỏi này dựa trên trải nghiệm và tính cách cá nhân của bạn. Nếu bạn thấy mình có khả năng làm việc độc lập tốt, hãy nêu rõ ví dụ về các dự án bạn đã hoàn thành một mình và làm thế nào bạn tự quản lý công việc. Nếu bạn có kinh nghiệm làm việc trong nhóm, bạn có thể chia sẻ về cách bạn đóng góp trong nhóm làm việc và làm thế nào bạn hợp tác với đồng nghiệp để đạt được mục tiêu chung.

Câu hỏi phỏng vấn về chuyên môn 

Câu 1: Cho chúng tôi biết về kinh nghiệm của bạn trong việc xây dựng mô hình học máy từ dữ liệu thô.

Cách trả lời: Bắt đầu bằng việc mô tả các dự án hoặc công việc trước đây liên quan đến học máy mà bạn đã tham gia. Hãy nói về quy trình xây dựng mô hình, bao gồm thu thập và tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn thuật toán, đào tạo và kiểm tra mô hình. Đảm bảo nêu rõ kết quả và thành tựu bạn đã đạt được trong các dự án này.

Câu 2: Làm thế nào bạn đánh giá hiệu suất của một mô hình học máy?

Cách trả lời: Bạn có thể đề cập đến các phương pháp đánh giá thông thường như cross-validation, ROC-AUC, F1-score, hay Mean Absolute Error (MAE) tùy thuộc vào loại vấn đề và mục tiêu của mô hình. Thêm vào đó, hãy nêu rõ việc tùy chỉnh tham số (hyperparameter tuning) cũng là một phần quan trọng để cải thiện hiệu suất.

Câu 3: Làm thế nào để bạn đối phó với vấn đề không cân bằng dữ liệu trong học máy?

Cách trả lời: Hãy nêu rõ sự nhận thức về vấn đề không cân bằng dữ liệu và cách bạn đã xử lý nó trong các dự án trước. Có thể đề cập đến việc sử dụng kỹ thuật oversampling, undersampling, hay sử dụng các thuật toán như SMOTE để giải quyết vấn đề này. Cũng nên đề cập đến cân nhắc giữa việc tăng cường dữ liệu và rủi ro overfitting.

Câu 4: Làm thế nào bạn theo dõi và duy trì một mô hình học máy sau khi nó đã được triển khai vào môi trường sản xuất?

Cách trả lời: Hãy mô tả quy trình giám sát và duy trì mô hình, bao gồm việc thu thập dữ liệu thời gian thực, kiểm tra định kỳ hiệu suất mô hình, và cập nhật mô hình khi cần thiết. Đảm bảo bạn cũng đề cập đến việc đảm bảo tính ổn định và an toàn của mô hình trong môi trường sản xuất.

Khi trả lời các câu hỏi này, hãy sử dụng ví dụ cụ thể từ kinh nghiệm làm việc của bạn để minh họa và làm rõ các khả năng chuyên môn của mình trong lĩnh vực máy học.

Kinh nghiệm “đậu” phỏng vấn vị trí kỹ sư máy học

Phỏng vấn vị trí kỹ sư máy học là một bước quan trọng trong việc xin việc làm trong lĩnh vực này. Dưới đây là một số kinh nghiệm giúp bạn "đậu" phỏng vấn vị trí kỹ sư máy học:

• Hiểu rõ kiến thức cơ bản
• Thực hiện các dự án cá nhân để thể hiện kỹ năng của bạn. Các dự án này có thể là các bài toán thực tế hoặc các dự án mã nguồn mở. Điều này giúp bạn thực hành và chứng minh khả năng thực tế của mình.
• Nếu bạn ứng tuyển cho một vị trí cụ thể trong một lĩnh vực ứng dụng như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc tự động hóa, hãy tìm hiểu sâu về lĩnh vực đó và các thách thức cụ thể mà nó đối diện.
• Ôn lại kiến thức lý thuyết bằng cách đọc sách và tài liệu liên quan, xem các khóa học trực tuyến hoặc tham gia các khóa học và lớp học tương tác.
• Thực hiện các buổi luyện tập phỏng vấn với bạn bè hoặc người hỗ trợ, và yêu cầu họ đưa ra các câu hỏi phỏng vấn phổ biến. Điều này giúp bạn tự tin và chuẩn bị tốt hơn cho cuộc phỏng vấn thực tế.
• Sẵn sàng trả lời các câu hỏi phỏng vấn về kỹ thuật và kinh nghiệm của bạn. Hãy thể hiện khả năng giải quyết vấn đề, khả năng làm việc trong nhóm, và khả năng trình bày ý tưởng một cách rõ ràng.
• Hiểu rõ về công ty mà bạn đang phỏng vấn và vị trí mà bạn muốn ứng tuyển. Điều này giúp bạn thể hiện sự quan tâm và sự phù hợp của mình với vị trí đó.
• Khi có cơ hội, đặt các câu hỏi liên quan đến dự án hoặc môi trường làm việc tại công ty. Điều này thể hiện sự quan tâm của bạn và giúp bạn hiểu rõ hơn về công ty.
• Thể hiện thái độ tích cực, tự tin, và kỹ năng giao tiếp tốt. Điều này rất quan trọng trong việc làm việc trong nhóm và trình bày ý tưởng.
• Trong phần phỏng vấn thực tế, bạn có thể được yêu cầu giải quyết một vấn đề máy tính cụ thể. Hãy thể hiện khả năng của bạn trong việc giải quyết vấn đề và tìm ra giải pháp hiệu quả.

Nhớ rằng phỏng vấn là một cơ hội để bạn thể hiện khả năng và kinh nghiệm của mình. Hãy tự tin và tập trung vào việc chứng minh rằng bạn có khả năng làm việc tốt trong vai trò kỹ sư máy học.