Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và do đó, thị trường việc làm cho các chuyên gia AI đang mở rộng. Các cuộc phỏng vấn việc làm bằng 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. Những ứng viên không chuyên về 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 trả lời các câu hỏi kiểm tra kiến thức của họ về các thuật toán, công cụ và khung học máy. Họ có thể được yêu cầu cung cấp 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 thử thách. Ngoài ra, họ nên chuẩn bị trả lời các câu hỏi về tiền xử lý dữ liệu, đánh giá mô hình và trải nghiệm của họ với các công cụ và khung liên quan đến AI.
Các ứng viên không chuyên về 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 phải có thể giải thích tầm quan trọng của việc tiền xử lý và làm sạch dữ liệu cũng như cung cấp sự hiểu biết về cách hoạt động của các thuật toán học máy. Ngoài ra, họ nên chuẩn bị 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.
Dưới đây là chín câu hỏi phỏng vấn phổ biến cho công việc AI. Mặc dù đây là những câu hỏi phỏng vấn phổ biến dành cho công việc liên quan đến AI nhưng điều quan trọng cần lưu ý là mỗi công việc và công ty đều có đặc điểm riêng. 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 kỹ năng và kinh nghiệm của bạn cũng như khả năng suy nghĩ chín chắn và sáng tạo, vì vậy hãy chuẩn bị đưa ra những câu trả lời chu đáo và sắc thái cho từng câu hỏi.
1. Điều gì thúc đẩy bạn theo đuổi sự nghiệp AI?
Câu hỏi này nhằm mục đích tìm hiểu động lực và sự quan tâm của người tìm việc trong việc theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực AI. Đây là cơ hội để thể hiện niềm đam mê của một người và mức độ phù hợp của nó với công việc họ đang ứng tuyển. Câu trả lời của ứng viên phải nêu bật bất kỳ kinh nghiệm hoặc khóa đào tạo nào mà họ có thể đã trải qua đã khơi dậy sự quan tâm của họ đối với AI, cũng như bất kỳ kỹ năng hoặc mối quan tâm cụ thể nào mà họ có trong lĩnh vực này.
Công thức để có được việc làm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu trong 6 tháng- Tìm hiểu Python & SQL - Cập nhật số liệu thống kê và đại số tuyến tính - Triển khai các thuật toán ML chính bằng cách sử dụng dữ liệu Kaggle trong sổ ghi chép- Sử dụng dữ liệu trong thế giới thực, xây dựng mô hình học máy- Thực hành các câu hỏi phỏng vấnNhận việc :)
- Bindu Reddy (@bindureddy) Ngày 3 tháng 3 năm 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 những ứng viên không chuyên về 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 khung liên quan đến AI?
Câu hỏi này nhằm mục đích đánh giá kiến thức và kinh nghiệm kỹ thuật của ứng viên với các công cụ và khuôn khổ liên quan đến AI. Câu trả lời của họ sẽ nêu bật bất kỳ trải nghiệm nào họ đã có khi làm việc với các công cụ và khung cụ thể, chẳng hạn như TensorFlow, PyTorch hoặc scikit-learn.
Muốn đột nhập vào ML? Nắm vững các thư viện Python ML và DL cần thiết này. Nên chọn thư viện Python nào cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn? Phụ thuộc ⬇️ ML: NumPy/Scipy, Pandas, SkLearn DL: PyTorch, TensorFlow/Kerashttps://t.co/v0MvCEcrKj#MachineLearning#pythonprogramming#DeepLearningpic.twitter.com/VJS5F4lt7l
– Parmida Beigi (@ParmidaBeigi) Ngày 19 tháng 4 năm 2023
Các ứng viên kỹ thuật có thể cung cấp các ví dụ cụ thể về các công cụ và framework mà họ đã làm việc cùng, trong khi những ứng viên không chuyên về 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 dự án machine learning 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 học máy. Người phỏng vấn muốn biết về một dự án học máy mà ứng viên đã từng thực hiện trước đây. Câu trả lời của ứng viên phải 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 học máy, vì vậy ứng viên nên chuẩn bị cung cấp thông tin chi tiết và trả lời các câu hỏi tiếp theo nếu cần.
Các ứng viên kỹ thuật có thể đưa ra lời giải thích chi tiết về dự án, bao gồm các thuật toán và kỹ thuật được sử dụng, trong khi các ứng viên không chuyên về kỹ thuật có thể tập trung vào mục tiêu và kết quả của dự án cũng như vai trò của họ trong dự án.
4. Bạn tiếp cận quá trình xử lý trước và làm sạch dữ liệu như thế nào?
Câu hỏi này nhằm mục đích đánh giá cách tiếp cận của ứng viên trong việc xử lý trước và làm sạch dữ liệu trong các dự án học máy. 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 học máy.
Câu trả lời nên 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 phải giải thích bất kỳ kỹ thuật hoặc công cụ cụ thể nào được sử dụng để xử lý trước và làm sạch dữ liệu, chẳng hạn như các phương pháp chia tỷ lệ, chuẩn hóa hoặc cắt bỏ. Điều quan trọng là phải nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tiền xử lý và làm sạch dữ liệu để đạt được kết quả học máy chính xác và đáng tin cậy.
Ngày 10: #100DaysOfCode: Kỹ thuật tiền xử lý dữ liệuTại sao cần phải xử lý trước dữ liệu? Tiền xử lý dữ liệu là nhiệm vụ bắt buộc để làm sạch dữ liệu và làm cho dữ liệu phù hợp với mô hình học máy, đồng thời làm tăng độ chính xác và hiệu quả của mô hình học máy. pic.twitter.com/ilEci6PaVz
- Tarun Jain (@TRJ_0751) Ngày 3 tháng 5 năm 2022
Các ứng viên kỹ thuật có thể đưa ra giải thích từng bước về kỹ thuật làm sạch và tiền xử lý dữ liệu của họ, trong khi những ứng viên không chuyên về kỹ thuật có thể giải thích hiểu biết của họ về tầm quan trọng của việc tiền xử lý và làm sạch dữ liệu.
5. Bạn đánh giá hiệu suất của mô hình học máy như thế nào?
Mục đích của câu hỏi này là đánh giá kiến thức của bạn về các kỹ thuật đánh giá mô hình học máy. Người phỏng vấn muốn biết cách đánh giá hiệu suất của mô hình học máy. Người ta có thể giải thích rằng có sẵn các số liệu đánh giá khác nhau, chẳng hạn như độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi, điểm F1 và AUC-ROC, cùng nhiều số liệu khác. Mỗi số liệu này đều có ý nghĩa riêng dựa trên vấn đề hiện tại.
Người ta có thể đề cập rằng để đánh giá hiệu suất của mô hình, dữ liệu thường được chia thành các tập huấn luyện và kiểm tra, và tập kiểm tra được sử dụng để đánh giá. Ngoài ra, xác nhận 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 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 chuyên về kỹ thuật có thể tập trung vào sự 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 không giám sát không?
Người phỏng vấn nhằm mục đích đánh giá mức độ hiểu của bạn về các ý tưởng cốt lõi của học máy 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 nhiệm vụ như phân loại và hồi quy, trong khi học không giám sát được sử dụng cho các nhiệm vụ như phân cụm và phát hiện bất thường. Điều quan trọng cần lưu ý là cũng có các loại hình học tập khác, chẳng hạn như học bán giám sát và học tăng cường, kết hợp các yếu tố của cả học tập có giám sát và không giám sát.
Các ứng viên kỹ thuật có thể đưa ra lời giải thích mang tính kỹ thuật về sự khác biệt giữa hai hình thức học tập, trong khi những ứng viên không chuyên về 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 các hội nghị và theo dõi các nhà lãnh đạo cũng như 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 theo kịp các xu hướng và tiến bộ mới nhất.
8. Bạn có thể mô tả thời điểm bạn gặp phải một thử thách kỹ thuật khó khăn và cách bạn vượt qua nó không?
Câu hỏi này nhằm mục đích 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 đầy thách thức và cách họ giải quyết nó. Ứng viên phải cung cấp 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 nêu bật các bước được thực hiện để giải quyết vấn đề và mọi kỹ năng hoặc kiến thức kỹ thuật được sử dụng trong quy trình. Ứng viên cũng có thể đề cập đến bất kỳ nguồn lực hoặc đồng nghiệp nào mà họ đã liên hệ để được hỗ trợ. Mục đích của câu hỏi này là đánh giá khả năng tư duy phê phán, khắc phục sự cố và kiên trì của ứng viên trước những thử thách kỹ thuật khó khăn.
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 những ứng viên không chuyên về kỹ thuật có thể tập trung vào kỹ năng giải quyết vấn đề cũng như khả năng học hỏi và thích ứng với những thách thức mới.
9. Bạn tiếp cận sự cộng tác và giao tiếp với các thành viên trong nhóm trong một dự án AI như thế nào?
Câu hỏi này nhằm đánh giá khả năng hợp tác làm việc với các thành viên trong nhóm trong dự án AI của ứng viên. Người phỏng vấn muốn biết ứng viên tiếp cận sự hợp tác và giao tiếp như thế nào 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 kiểm tra 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, mốc thời gian và trách nhiệm của dự án.
Ứng viên có thể đề cập rằng họ cũng cố gắng duy trì sự năng động trong 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 thiết. 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 các 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 ý kiến đóng góp cũng như cởi mở với những ý tưởng và quan điểm mới.
