Interview Questions
94
75
36
Technical
DevOps Engineer
Bạn sẽ implement observability stack (logs, metrics, traces) cho 50+ microservices thế nào?
OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Loki, Tempo, correlation IDs, sampling strategy.
3 câu trả lời
68 điểm TB Tiki, Momo, VNPay 8 lượt xem
3 Câu trả lời
HN
Huỳnh Ngọc
12/04/2026
Quản lý dự án offshore 35 người, 3 timezones (Vietnam-India-US). Implement "follow-the-sun" model: handoff document chuẩn hóa, 1-giờ overlap meeting mỗi ngày, Confluence wiki cho async communication. Key metrics: defect escape rate giảm 40% sau khi thêm cross-timezone code review. Lesson learned: invest vào documentation quality trả lại gấp 3 trong productivity.
AI Feedback
Điểm mạnh
- Cho thấy leadership và khả năng ảnh hưởng đến team/tổ chức
- Kết quả đo lường được bằng metrics cụ thể
Cần cải thiện
- Có thể rút ngắn phần context và đi thẳng vào action hơn
TN
Trần Như
12/04/2026
Lead migration từ monolith PHP sang microservices Go + Node.js cho platform xử lý 5M requests/ngày. Áp dụng strangler fig pattern: identify domain boundaries qua event storming, extract services theo business capability. Bắt đầu với service ít coupling nhất (notification), rồi mở rộng. Sau 12 tháng: 8/15 services extracted, deployment frequency tăng từ 1 lần/tuần lên 5 lần/ngày, incident rate giảm 60%.
AI Feedback
Điểm mạnh
- Có framework rõ ràng trong cách tiếp cận vấn đề
- Thể hiện growth mindset qua cách rút kinh nghiệm
Cần cải thiện
- Có thể thêm alternative approaches đã cân nhắc
TT
Trần Tú
12/04/2026
Approach của tôi là data-informed. Tôi collect data trước khi make decision. Tuy nhiên trong case đó data không đủ nên tôi dựa vào experience.
AI Feedback
Điểm mạnh
- Thể hiện willingness to learn
Cần cải thiện
- Quá phụ thuộc vào process mà thiếu critical thinking
- Cần thể hiện ownership và initiative
- Nên đề cập đến lessons learned
Đăng nhập để viết câu trả lời và nhận feedback từ AI
Muốn luyện tập thêm?
AI tạo 16 câu hỏi phỏng vấn từ JD của bạn — chấm điểm và feedback chi tiết