9 câu hỏi phỏng vấn thường gặp cho công việc AI

Người tìm việc AI nên chuẩn bị sẵn sàng để trả lời các câu hỏi phỏng vấn phổ biến về kinh nghiệm, kỹ năng và cách tiếp cận các dự án tập trung vào AI của họ.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và do đó, thị trường việc làm dành cho các chuyên gia AI đang mở rộng. Các cuộc phỏng vấn việc làm AI có thể đặc biệt khó khăn vì tính chất kỹ thuật của lĩnh vực này. Tuy nhiên, chuyên môn kỹ thuật không phải là yếu tố duy nhất mà người phỏng vấn xem xét. Các ứng viên phi kỹ thuật có thể thể hiện sự hiểu biết về các khái niệm AI và ham học hỏi cũng được đánh giá cao.

Các ứng viên kỹ thuật nên chuẩn bị sẵn sàng để trả lời các câu hỏi test kiến thức của họ về các thuật toán, công cụ và khuôn khổ máy học. Họ có thể được yêu cầu cung cấp các giải thích chi tiết về các dự án trước đây của họ và các giải pháp kỹ thuật mà họ đã sử dụng để vượt qua các thử thách. Ngoài ra, họ nên chuẩn bị để trả lời các câu hỏi về tiền xử lý dữ liệu, đánh giá mô hình và kinh nghiệm của họ với các công cụ và khuôn khổ liên quan đến AI.

Các ứng viên phi kỹ thuật nên tập trung vào sự hiểu biết của họ về tiềm năng biến đổi của AI và sự háo hức tìm hiểu thêm về lĩnh vực này. Họ sẽ có thể giải thích tầm quan trọng của quá trình tiền xử lý và làm sạch dữ liệu, đồng thời cung cấp kiến thức về cách thức hoạt động của các thuật toán máy học. Ngoài ra, họ nên chuẩn bị để thảo luận về khả năng cộng tác và giao tiếp với các thành viên trong nhóm cũng như phương pháp cập nhật những phát triển mới nhất về AI của họ.

Dưới đây là chín câu hỏi phỏng vấn phổ biến cho các công việc AI. bất chấp việc đây là những câu hỏi phỏng vấn phổ biến cho các công việc AI, nhưng điều quan trọng cần lưu ý là mỗi công việc và công ty là duy nhất. Câu trả lời tốt nhất cho những câu hỏi này sẽ phụ thuộc vào bối cảnh cụ thể của vai trò và tổ chức mà bạn đang ứng tuyển.

Sử dụng những câu hỏi này làm điểm khởi đầu cho quá trình chuẩn bị phỏng vấn của bạn, nhưng đừng ngại điều chỉnh câu trả lời của bạn để phù hợp với yêu cầu công việc cụ thể và văn hóa của công ty mà bạn đang phỏng vấn. Hãy nhớ rằng mục tiêu của cuộc phỏng vấn là thể hiện các kỹ năng và kinh nghiệm của bạn, cũng như khả năng suy nghĩ chín chắn và sáng tạo, vì vậy hãy chuẩn bị sẵn sàng để đưa ra những câu trả lời thấu đáo và sắc thái cho từng câu hỏi.

1. Điều gì đã thúc đẩy bạn theo đuổi sự nghiệp trong AI?

Câu hỏi này nhằm mục đích tìm hiểu động cơ và sở thích theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực AI của người tìm việc. Đây là cơ hội để thể hiện một niềm đam mê và cách nó phù hợp với công việc mà họ đang ứng tuyển. Câu trả lời của ứng viên nên làm nổi bật bất kỳ kinh nghiệm hoặc khóa đào tạo nào mà họ có thể đã có khiến họ quan tâm đến AI, cũng như bất kỳ kỹ năng hoặc sở thích cụ thể nào mà họ có trong lĩnh vực này.

Recipe to getting a job in data science in 6 months

- Learn Python & SQL
- Brush up on stats & linear algebra
- Implement key ML algorithms using Kaggle data in notebooks
- Use real-world data, build machine learning models
- Practice interview questions

Get job :)

— Bindu Reddy (@bindureddy) March 3, 2021

Các ứng viên kỹ thuật có thể nêu bật mối quan tâm của họ đối với nền tảng toán học và thống kê của học máy, trong khi các ứng viên phi kỹ thuật có thể tập trung vào tiềm năng biến đổi của AI và mong muốn tìm hiểu thêm về lĩnh vực này.

2. Bạn có kinh nghiệm gì với các công cụ và khuôn khổ liên quan đến AI?

Câu hỏi này nhằm mục đích đánh giá kiến thức kỹ thuật và kinh nghiệm của ứng viên với các công cụ và khuôn khổ liên quan đến AI. Câu trả lời của họ phải làm nổi bật bất kỳ kinh nghiệm nào mà họ đã có khi làm việc với các công cụ và khung cụ thể, chẳng hạn như TensorFlow, PyTorch hoặc scikit-learning.

Wanna break into ML? Master these essential ML and DL Python libraries.

Which ones to choose for your specific use case? Depends ⬇️

ML: NumPy/Scipy, Pandas, SkLearn
DL: PyTorch, TensorFlow/Kerashttps://t.co/v0MvCEcrKj #MachineLearning #pythonprogramming #DeepLearning pic.twitter.com/VJS5F4lt7l

— Parmida Beigi (@ParmidaBeigi) April 19, 2023

Các ứng viên kỹ thuật có thể cung cấp các ví dụ cụ thể về các công cụ và khuôn khổ mà họ đã làm việc cùng, trong khi các ứng viên phi kỹ thuật có thể nêu bật sự sẵn sàng học hỏi và thích ứng với các công nghệ mới của họ.

3. Bạn có thể mô tả một dự án máy học mà bạn đã thực hiện không?

Câu hỏi này được thiết kế để đánh giá kinh nghiệm và hiểu biết của ứng viên về các dự án máy học. Người phỏng vấn muốn nghe về một dự án máy học mà ứng viên đã làm việc trong quá khứ. Câu trả lời của ứng viên nên được cấu trúc để mô tả dự án từ đầu đến cuối, bao gồm vấn đề đang được giải quyết, dữ liệu được sử dụng, cách tiếp cận được thực hiện, các mô hình được phát triển và kết quả đạt được.

Ứng viên nên sử dụng các thuật ngữ và khái niệm kỹ thuật trong câu trả lời của mình nhưng cũng nên giải thích chúng theo cách dễ hiểu đối với những người phỏng vấn không chuyên về kỹ thuật. Người phỏng vấn muốn đánh giá mức độ hiểu biết và kinh nghiệm của ứng viên với các dự án máy học, vì vậy ứng viên nên chuẩn bị để cung cấp thông tin chi tiết và trả lời các câu hỏi tiếp theo nếu cần.

Các ứng viên kỹ thuật có thể cung cấp giải thích chi tiết về dự án, bao gồm các thuật toán và kỹ thuật được sử dụng, trong khi các ứng viên phi kỹ thuật có thể tập trung vào các mục tiêu và kết quả của dự án cũng như vai trò của họ trong dự án.

4. Bạn tiếp cận quá trình tiền xử lý và làm sạch dữ liệu như thế nào?

Câu hỏi này nhằm mục đích đánh giá phương pháp ứng viên đối với tiền xử lý và làm sạch dữ liệu trong các dự án máy học. Người phỏng vấn muốn biết cách ứng viên xác định và giải quyết các vấn đề về chất lượng, tính đầy đủ và tính nhất quán của dữ liệu trước khi đưa dữ liệu vào các mô hình máy học.

Câu trả lời phải mô tả các bước được thực hiện để đảm bảo rằng dữ liệu được định dạng đúng, chuẩn hóa và không có lỗi hoặc thiếu giá trị. Ứng viên cũng nên giải thích bất kỳ kỹ thuật hoặc công cụ cụ thể nào được sử dụng để tiền xử lý và làm sạch dữ liệu, chẳng hạn như phương pháp chia tỷ lệ, chuẩn hóa hoặc quy nạp. Điều quan trọng là phải nhấn mạnh tầm quan trọng của quá trình tiền xử lý và làm sạch dữ liệu để đạt được kết quả học máy chính xác và đáng tin cậy.

Day10: #100DaysOfCode: Data Preprocessing Techniques

Why is Data Preprocessing Required?
Data preprocessing is required tasks for cleaning the data and making it suitable for a machine learning model which also increases the accuracy and efficiency of a machine learning model. pic.twitter.com/ilEci6PaVz

— Tarun Jain (@TRJ_0751) May 3, 2022

Các ứng viên kỹ thuật có thể đưa ra lời giải thích từng bước về các kỹ thuật làm sạch và xử lý trước dữ liệu của họ, trong khi các ứng viên không chuyên về kỹ thuật có thể giải thích hiểu biết của họ về tầm quan trọng của việc xử lý trước và làm sạch dữ liệu.

5. Bạn đánh giá hiệu suất của một mô hình học máy như thế nào?

Mục đích của câu hỏi này là để đánh giá kiến thức của bạn về các kỹ thuật đánh giá mô hình máy học. Người phỏng vấn muốn biết cách đánh giá hiệu suất của một mô hình máy học. Người ta có thể giải thích rằng có sẵn nhiều chỉ số đánh giá khác nhau, chẳng hạn như độ chính xác, độ chính xác, thu hồi, điểm F1 và AUC-ROC, trong số những chỉ số khác. Mỗi số liệu này đều có ý nghĩa riêng dựa trên vấn đề hiện tại.

Có thể đề cập rằng để đánh giá hiệu suất của mô hình, dữ liệu thường được chia thành các tập huấn luyện và test, và tập test được sử dụng để đánh giá. Ngoài ra, xác thực chéo có thể được sử dụng để đánh giá mô hình. Cuối cùng, người ta nên xem xét bối cảnh vấn đề và các yêu cầu cụ thể trong khi đánh giá hiệu suất của mô hình.

Các ứng viên kỹ thuật có thể đưa ra lời giải thích chi tiết về các số liệu và kỹ thuật được sử dụng để đánh giá hiệu suất của một mô hình, trong khi các ứng viên không có kỹ thuật có thể tập trung vào hiểu biết của họ về tầm quan trọng của việc đánh giá mô hình.

6. Bạn có thể giải thích sự khác biệt giữa học có giám sát và học không giám sát không?

Người phỏng vấn muốn đánh giá mức độ bạn hiểu các ý tưởng cốt lõi của máy học thông qua câu hỏi này. Người phỏng vấn muốn bạn giải thích sự khác biệt giữa học tập có giám sát và không giám sát.

Bạn có thể giải thích rằng học có giám sát thường được sử dụng cho các tác vụ như phân loại và hồi quy, trong khi học không giám sát được sử dụng cho các tác vụ như phân cụm và phát hiện bất thường. Điều quan trọng cần lưu ý là cũng có các kiểu học khác, chẳng hạn như học bán giám sát và học tăng cường, kết hợp các yếu tố của cả học có giám sát và không giám sát.

Các ứng viên kỹ thuật có thể đưa ra lời giải thích kỹ thuật về sự khác biệt giữa hai loại hình học tập, trong khi các ứng viên phi kỹ thuật có thể đưa ra lời giải thích đơn giản về các khái niệm.

7. Làm cách nào để bạn theo kịp những phát triển mới nhất về AI?

Câu hỏi này nhằm mục đích tìm hiểu cách tiếp cận của bạn để luôn cập nhật những phát triển mới nhất trong lĩnh vực AI. Cả ứng viên kỹ thuật và phi kỹ thuật đều có thể giải thích rằng họ thường xuyên đọc các tài liệu nghiên cứu, tham dự hội nghị và theo dõi các nhà lãnh đạo và nhà nghiên cứu trong ngành trên mạng xã hội.

Ngoài ra, bạn có thể đề cập rằng bạn tham gia vào các cộng đồng và diễn đàn trực tuyến liên quan đến AI, nơi họ có thể học hỏi từ những người khác và thảo luận về những phát triển mới nhất trong lĩnh vực này. Nhìn chung, điều quan trọng là phải thể hiện rằng bạn thực sự quan tâm đến lĩnh vực này và chủ động bắt kịp các xu hướng và tiến bộ mới nhất.

8. Bạn có thể mô tả thời điểm bạn đối mặt với một thách thức kỹ thuật khó khăn và cách bạn vượt qua nó không?

Câu hỏi này nhằm tìm hiểu kỹ năng giải quyết vấn đề của người tìm việc. Người phỏng vấn muốn ứng viên mô tả thời điểm họ gặp phải một vấn đề kỹ thuật khó khăn và cách họ giải quyết vấn đề đó. Ứng viên nên cung cấp một mô tả chi tiết về vấn đề, cách tiếp cận họ đã thực hiện để giải quyết nó và kết quả.

Điều quan trọng là phải làm nổi bật các bước đã thực hiện để giải quyết vấn đề và bất kỳ kỹ năng hoặc kiến thức kỹ thuật nào được sử dụng trong quy trình. Ứng viên cũng có thể đề cập đến bất kỳ tài nguyên hoặc đồng nghiệp nào mà họ đã liên hệ để được hỗ trợ. Mục đích của câu hỏi này là để đánh giá khả năng tư duy phản biện, khắc phục sự cố và kiên trì vượt qua các thử thách kỹ thuật khó của ứng viên.

Các ứng viên kỹ thuật có thể đưa ra lời giải thích chi tiết về thách thức và các giải pháp kỹ thuật được sử dụng để vượt qua nó, trong khi các ứng viên phi kỹ thuật có thể tập trung vào các kỹ năng giải quyết vấn đề cũng như khả năng học hỏi và thích ứng với những thách thức mới của họ.

9. Làm thế nào để bạn tiếp cận sự hợp tác và giao tiếp với các thành viên trong nhóm trong một dự án AI?

Câu hỏi này nhằm đánh giá khả năng làm việc cộng tác của ứng viên với các thành viên trong nhóm trong một dự án AI. Người phỏng vấn muốn biết cách ứng viên tiếp cận sự hợp tác và giao tiếp trong một dự án như vậy. Ứng viên có thể giải thích rằng họ ưu tiên giao tiếp và cộng tác hiệu quả bằng cách thường xuyên test với các thành viên trong nhóm, lên lịch các cuộc họp để thảo luận về tiến độ và duy trì tài liệu rõ ràng về mục tiêu, thời hạn và trách nhiệm của dự án.

Ứng viên có thể đề cập rằng họ cũng cố gắng duy trì sự năng động của nhóm tích cực và tôn trọng bằng cách tích cực lắng nghe và đánh giá quan điểm của các thành viên trong nhóm và đưa ra phản hồi mang tính xây dựng khi cần. Cuối cùng, ứng viên có thể giải thích rằng họ hiểu tầm quan trọng của việc thiết lập và tuân thủ quy tắc ứng xử chung hoặc các phương pháp hay nhất để cộng tác và giao tiếp nhằm đảm bảo sự thành công của dự án.

Cả ứng viên kỹ thuật và phi kỹ thuật đều có thể giải thích phương pháp giao tiếp và cộng tác của họ với các thành viên trong nhóm, chẳng hạn như cung cấp thông tin cập nhật thường xuyên, tìm kiếm phản hồi và đầu vào, cũng như cởi mở với những ý tưởng và quan điểm mới.

Theo CoinTelegraph