Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  PHỎNG VẤN DATA SCIENTIST: CẦN CHUẨN BỊ GÌ CHO VÒNG PHỎNG VẤN PHẦN 02?

PHỎNG VẤN DATA SCIENTIST: CẦN CHUẨN BỊ GÌ CHO VÒNG PHỎNG VẤN PHẦN 02?


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.

  347 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

4. Thực hành kỹ năng 

Một số câu hỏi phổ biến ở phần kỹ năng thường là các chủ đề về Modeling, Algorithms và Statistics. Ngoài ra, các ngôn ngữ chính mà bạn sẽ thường xuyên bắt gặp trong khoa học dữ liệu là SQL, Python và R. 

Vì vậy, bạn nên tập trung thực hành các project liên quan đến 03 ngôn ngữ trên. Bên cạnh đó, nếu bạn đọc kỹ JD, chắc chắn sẽ nhận biết được công ty đang ứng tuyển ưu tiên sử dụng công cụ nào. Khi đó bạn có thể tập trung vào công cụ đó và không mất thời gian vào ngôn ngữ lập trình không liên quan. Nếu bạn vẫn còn tò mò về những câu hỏi phỏng vấn, bạn có thể tham khảo một số câu hỏi thực tế từ Glassdoor , Quora hoặc Reddit .

 

Ngoài ra, bạn có thể tham khảo những câu hỏi phỏng vấn từ anh chị cùng nghề, từ đồng nghiệp cũ hay từ những hội nhóm liên quan đến Data Science. 

5. Portfolio

Mặc dù không quá quan trọng nhưng portfolio sẽ giúp bạn nổi bật và thể hiện rõ ràng nhất những kỹ năng của mình. Khi bạn xây dựng portfolio của mình, bạn đang nâng cao trình độ của mình lên cấp bậc hoàn toàn mới. Một vài lưu ý nhỏ để bạn chọn dự án phù hợp với những thông tin cần thiết:  

  • Sử dụng dữ liệu thực tế (API và các công nghệ khác)
  • Sử dụng cơ sở dữ liệu để lưu trữ dữ liệu, tốt nhất là cơ sở dữ liệu đám mây
  • Xây dựng mô hình
  • Triển khai một mô hình/sử dụng các công cụ trực quan để tạo đồ họa
  • Public dự án của bạn để nhận phản hồi (reddit, GitHub)

Và tất nhiên trước khi đính kèm portfolio vào CV, hãy xóa một số dự án cũ dành và để lại những thứ mà bạn nghĩ thể hiện đầy đủ các kỹ năng hiện tại của bạn. Nếu danh mục đầu tư của bạn quá dài, hãy điều chỉnh nó cho phù hợp với vị trí bạn đang phỏng vấn. Nên nhớ chỉ chọn một số dự án phù hợp nhất với mô tả công việc. 

  

6. Câu hỏi dành cho người phỏng vấn 

Nếu trong quá trình trao đổi, còn quá nhiều thông tin bạn chưa nắm rõ ràng, hãy ghi nhớ và hỏi chúng trong cuộc phỏng vấn. Ngược lại, nếu bạn không có bất kỳ câu hỏi nào cũng đừng hoảng sợ. Bạn có thể giải nguy cho mình bằng cách hỏi về thời gian nhận được kết quả phỏng vấn hoặc thắc mắc qua email. Nên nhớ rằng, thà không có bất kỳ câu hỏi nào còn hơn bạn đặt ra những câu hỏi không có ý nghĩa. 

Tuy nhiên, đừng lo lắng nếu bạn không có câu hỏi nào bởi các câu hỏi sẽ đến với bạn một cách tự nhiên trong cuộc trò chuyện với người phỏng vấn. Nếu người phỏng vấn đề cập đến cơ sở dữ liệu, bạn sẽ có cơ hội hỏi doanh nghiệp đang sử dụng cơ sở dữ liệu nào. Nếu nhà tuyển dụng chia sẻ rằng bạn sẽ là thành viên của team Data Science, hãy hỏi có bao nhiêu thành viên trong team và ai sẽ là sếp/leader/ quản lý chính của bạn. 

 

KẾT LUẬN

 

Bản thân việc chuẩn bị phỏng vấn vị trí Data Scientist không phức tạp và khó khăn như bạn nghĩ. Đặc biệt là bạn đã có kinh nghiệm phỏng vấn thì điều này thực sự quá dễ dàng với bạn. Hãy chuẩn bị thật tốt, đầy đủ thông tin và thể hiện hết mình để nhà tuyển dụng hoàn toàn tin tưởng vào năng lực của bạn trong công việc. Chúc bạn thành công.  

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