Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  PHỎNG VẤN DATA SCIENTIST: CẦN CHUẨN BỊ GÌ CHO VÒNG PHỎNG VẤN PHẦN 01?

PHỎNG VẤN DATA SCIENTIST: CẦN CHUẨN BỊ GÌ CHO VÒNG PHỎNG VẤN PHẦN 01?


Mọi cuộc phỏng vấn việc làm về lĩnh vực Data Science đều xoay quanh các kỹ năng về technical. Tuy nhiên, tất cả các vòng phỏng vấn trước đều quan trọng không kém. Vì vậy, bạn cần chuẩn bị thật tốt để thể hiện toàn bộ kỹ năng, kinh nghiệm của mình. Cùng MCI tìm hiểu trong bài viết dưới đây những đầu mục cần chuẩn bị để có buổi phỏng vấn thành công.

  411 lượt xem

Nội dung bài viết

Mọi cuộc phỏng vấn việc làm về lĩnh vực Data Science đều xoay quanh các kỹ năng về technical. Tuy nhiên, tất cả các vòng phỏng vấn trước đều quan trọng không kém. Vì vậy, bạn cần chuẩn bị thật tốt để thể hiện toàn bộ kỹ năng, kinh nghiệm của mình. Cùng MCI tìm hiểu trong bài viết dưới đây những đầu mục cần chuẩn bị để có buổi phỏng vấn thành công. 

Chuẩn bị những gì cho vòng phỏng vấn vị trí Data Scientist

1. Nghiên cứu công ty

 Bạn muốn thể hiện tốt trong buổi phỏng vấn đừng bỏ qua bước tìm hiểu thật kỹ về công ty. Điều này không chỉ giúp bạn hiểu rõ hơn về công ty mà còn giúp bạn đưa ra quyết định đúng đắn trước khi bắt đầu công việc. Rất nhiều công ty hiện nay khi tuyển dụng thường “đánh bóng” công ty bằng những lời hứa hẹn về tiềm năng phát triển, mức lương và vị trí. Nhưng khi bắt đầu làm việc mới xuất hiện nhiều vấn đề không có trong JD hoặc bản hợp đồng.  

Khi nghiên cứu về công ty, bạn nên tập trung vào những nội dung sau: 

  • Lịch sử hình thành
  • Sản phẩm và dịch vụ 
  • Hệ thống cấp bậc
  • Hoạt động tài chính
  • Đối thủ cạnh tranh
  • Tin tức về công ty

1.1 Lịch sử hình thành 

Điều này giúp bạn biết được công ty được thành lập khi nào, đã hoạt động trên thị trường bao lâu và có những thay đổi như thế nào như sáp nhập, mua lại, thay đổi quyền sở hữu.

1.2 Sản phẩm và dịch vụ

Khi biết công ty đang kinh doanh ở lĩnh vực nào, bạn sẽ có thêm thông tin về hồ sơ công ty. Bạn cần phải biết chất lượng sản phẩm/dịch vụ có tốt không ? Những sản phẩm/ dịch vụ nào là dòng doanh thu chính? 

1.3 Hệ thống cấp bậc

Hãy lưu ý kỹ hệ thống phân cấp của công ty. Cơ cấu tổ chức của họ ra sao. Tra cứu giám đốc điều hành của họ có những kinh nghiệm  nào? Sơ đồ tổ chức công ty hoặc số lượng nhân viên trong công ty. Có bao nhiêu phòng ban trong công ty? Và đừng quên tìm hiểu số lượng chi nhánh và quốc gia mà họ hoạt động.

1.4 Hoạt động tài chính

Tất nhiên bạn không thể xem qua tất cả các báo cáo tài chính trong mười năm qua. Nhưng hãy tìm hiểu về doanh thu, lợi nhuận và giá cổ phiếu của công ty. 

1.5 Đối thủ cạnh tranh

Điều này được kết nối với các sản phẩm của công ty. Tìm hiểu sản phẩm của họ đang cạnh tranh với ai. Làm thế nào để cạnh tranh giá bán với đối thủ cạnh tranh? Thị phần của công ty đang tăng hay giảm? Bạn cũng sẽ có được kiến ​​thức về ngành của công ty bằng cách tìm hiểu về các đối thủ cạnh tranh.

1.6 Tin tức

Bằng cách đọc tin tức về công ty, bạn có thể cảm nhận về tương lai của công ty. Ngoài ra những bài review công ty trên các hội nhóm cộng đồng sẽ giúp bạn đưa ra quyết định đúng đắn hơn nếu nhận được thư mời nhận việc từ công ty. 

Vậy bạn có thể tìm được những thông tin này ở đâu? 

  • Trang web của công ty
  • Tài khoản xã hội của công ty
  • Các phương tiện truyền thông liên quan
  • LinkedIn
  • Diễn đàn và các trang web 

 

2. Nghiên cứu vị trí phỏng vấn 

Sau khi bạn đã tìm hiểu mọi thứ về công ty, hãy tìm hiểu cụ thể hơn về vị trí bạn ứng tuyển. Hãy đọc lại mô tả công việc một lần nữa và ghi chú về những technical skills của công việc này. Điều này sẽ giúp bạn xác định được công việc hàng ngày của bạn sẽ là gì? Bạn sẽ làm việc với những nhóm/phòng ban/bộ phận nào? Bạn báo cáo với ai? Và bạn cũng xác định được bạn cần chuẩn bị những kỹ năng nào để thể hiện trong vòng phỏng vấn. 

Tại sao nghiên cứu vị trí phỏng vấn lại quan trọng với bạn. Bởi vì, nếu bạn là Data Scientist trong bộ phận phát triển sản phẩm, bạn phải hiểu rằng công việc của bạn là chuẩn bị kỹ năng technical hướng đến sản phẩm nhiều hơn. 

 

3. Tìm hiểu quy trình phỏng vấn 

Bước tiếp theo của quy trình chuẩn bị là tìm hiểu quy trình phỏng vấn của công ty.  Thông thường, cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu bao gồm ba giai đoạn:

  • Phỏng vấn qua  điện thoại/Đánh giá trực tuyến
  • Phỏng vấn trực tiếp
  • Phỏng vấn nhân sự

Phỏng vấn qua điện thoại là vòng phỏng vấn khá dễ dàng. Những câu hỏi đặt ra xoay quanh về trình độ học vấn, quá trình làm việc và sở thích nghề nghiệp của bạn. Quy trình này thường bao gồm một số câu hỏi về hành vi và có thể là một hoặc hai câu hỏi kỹ thuật chung chỉ để đảm bảo bạn là một ứng cử viên tiềm năng cho công việc. 

Sau khi vượt qua vòng phỏng vấn qua điện thoại, bạn sẽ tiếp tục phỏng với trực tiếp với thành viên trong team hoặc manager/ leader tương lai của bạn. Bạn sẽ gặp những câu hỏi về hành vi và kỹ thuật, các bài kiểm tra mã hóa và thậm chí có thể là các bài test kỹ năng. 

Nếu bạn vượt qua 2 vòng phỏng vấn trên thì vòng cuối cùng chỉ để xác nhận lần cuối về tất cả những gì bạn đã thể hiện trong 2 vòng trước. Một số câu hỏi có thể về EQ, về kỹ năng mềm hoặc đôi khi là về kỹ thuật. Giai đoạn này chủ yếu là để thảo luận về tiền lương, lợi ích và các vấn đề kỹ thuật khác liên quan đến việc làm của bạn.  

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


💰 Cost Optimization trong Data Pipeline: Giảm Chi Phí, Tăng Hiệu Quả

Trong kỷ nguyên dữ liệu bùng nổ, chi phí vận hành Data Pipeline có thể phình to nhanh đến mức “đau ví” nếu không được quản lý chặt. Các cloud provider tính phí dựa trên compute, storage, và network, nên chỉ cần một vài pipeline ETL/ELT chạy “quên tắt”, hoặc một bucket chứa log 2 năm chưa archive, là hóa đơn cloud có thể tăng hàng nghìn đô mỗi tháng. Đối với Data Engineer, tối ưu chi phí không chỉ là tiết kiệm tiền — mà còn là thiết kế kiến trúc hiệu quả, vận hành có kỷ luật, giúp hệ thống scale mà không phải cắt giảm hiệu năng. Dưới đây là 3 chiến lược cost optimization phổ biến và hiệu quả nhất hiện nay 👇

🧩 Orchestration Tool Showdown: Airflow vs Prefect vs Dagster vs Luigi

Trong thế giới Data Engineering, việc chọn đúng orchestration tool giống như chọn “bộ não” điều phối cho toàn bộ pipeline. Nếu chọn sai, bạn sẽ sớm phải đối mặt với cảnh DAG vỡ trận, retry loạn xạ, task chạy trễ khiến dashboard sáng hôm sau toàn null 😬. Bài viết này sẽ “so găng” 4 cái tên nổi bật nhất hiện nay: Apache Airflow, Prefect, Dagster, và Luigi — giúp bạn chọn đúng “vũ khí” cho dự án của mình.

🔐 Data Security & Compliance: GDPR, HIPAA & Role-Based Access

Trong kỷ nguyên dữ liệu, nơi mọi giao dịch, hồ sơ và tương tác đều được số hoá, bảo mật dữ liệu và tuân thủ pháp lý không còn là “tùy chọn” mà là yêu cầu bắt buộc. Các quy định như GDPR (châu Âu), HIPAA (Mỹ) hay các chuẩn ISO 27001 đã đặt ra những khung pháp lý nghiêm ngặt để doanh nghiệp phải đảm bảo dữ liệu cá nhân (PII – Personally Identifiable Information) và dữ liệu nhạy cảm (PHI – Protected Health Information) luôn an toàn. Nếu doanh nghiệp vi phạm? Hậu quả có thể là phạt hàng triệu USD, mất lòng tin khách hàng và ảnh hưởng trực tiếp đến thương hiệu. Bài viết này sẽ phân tích chi tiết các lớp bảo mật, quy định compliance, mô hình phân quyền và best practice mà Data Engineer/Architect nên nắm vững.

Các bài viết liên quan