Kho câu hỏi phỏng vấn
977 câu hỏi thật.
Câu hỏi người đi trước đã bị hỏi, kèm câu trả lời mẫu. Lọc theo đúng vị trí bạn đang ứng tuyển rồi luyện cho tới khi nói trôi.
1,578câu trả lời
30vị trí
Vị trí
Tất cả
Product Manager 184
Scrum Master 87
Product Leader 76
Engineering Manager 61
Business Analyst 58
QA Engineer 57
UX Designer 54
Data Analyst 43
DevOps Engineer 41
Startup Founder 38
230 câu hỏi
Giải thích quy trình design thinking 5 bước và cách bạn áp dụng nó vào một dự án thực tế.
Giải thích sự khác nhau giữa North Star Metric và OMTM (One Metric That Matters). Khi nào dùng cái nào?
Giải thích cách bạn sẽ design A/B testing framework cho một ứng dụng super app với 10+ services. Challenges?
Giải thích cách setup Engineering OKRs. Ví dụ OKR cho Q1 của platform team?
Bạn sẽ build product analytics stack cho startup đang scale thế nào? Tool selection criteria?
Giải thích ETL vs ELT. Khi nào chọn cái nào? Modern data stack recommendation?
Với vai trò AI Infrastructure Product Manager, khi nào bạn chọn dùng LLM/mô hình học sâu thay vì một giải pháp heuristic hoặc ML cổ điển đơn giản hơn?
Giải thích cách design on-call rotation system fair và sustainable cho engineering team?
Giải thích Team Topology patterns. Bạn sẽ restructure engineering org 50 người thế nào?
Giải thích cách bạn approach việc định nghĩa requirements cho integration API với đối tác bên ngoài.
Giải thích Jobs-to-be-Done framework. Cho ví dụ áp dụng cho sản phẩm Việt Nam.
Giải thích Opportunity Solution Tree framework. Cho ví dụ áp dụng cho ride-hailing app.
Giải thích service mesh (Istio/Linkerd). Khi nào cần và khi nào overkill?
So sánh Terraform vs Pulumi vs CDK. Criteria chọn IaC tool cho team?
Bạn sẽ design engineering interview process cho team đang scale nhanh thế nào? Rubric?
Bạn hãy phân tích và critique ứng dụng Grab từ góc độ product sense. Điểm gì tốt, điểm gì cần cải thiện, và bạn sẽ ưu tiên cải thiện gì nếu là PM của Grab?
Với vai trò Agentic AI Product Manager, khi nào bạn chọn dùng LLM/mô hình học sâu thay vì một giải pháp heuristic hoặc ML cổ điển đơn giản hơn?
Bạn ưu tiên giữa các khả năng hạ tầng (autoscaling, batching, quantization) dựa trên tiêu chí gì?
Giải thích Product-Led Growth (PLG) strategy. Làm sao áp dụng cho B2B SaaS tại Việt Nam?
Giải thích cách facilitate Story Mapping session cho feature phức tạp. Step-by-step?
Chưa biết nên nhắm vị trí nào?
Làm 6 câu hỏi để biết bạn đang ở cấp nào, rồi lọc kho câu hỏi theo đúng vị trí đó.