```html
Tôi Đã Vượt Qua Phỏng Vấn Data Scientist Google – Hyderabad Như Thế Nào?
Hành trình phỏng vấn Data Scientist tại Google (Hyderabad) là một trải nghiệm đầy thử thách và đa dạng. Nó không chỉ kiểm tra khả năng tư duy giải thuật, mà còn đánh giá kỹ năng phân tích hệ thống và giao tiếp. Tôi không chủ động tìm kiếm một công việc mới, nhưng khi được nhà tuyển dụng Google liên hệ qua LinkedIn cho vị trí Machine Learning Engineer (L4), tôi quyết định thử sức, xem đây như một cơ hội để đánh giá lại năng lực bản thân.
Dưới đây là những gì tôi đã trải qua:
Quá trình phỏng vấn
- Tổng cộng: 5 vòng phỏng vấn, bao gồm cả sàng lọc qua điện thoại và phỏng vấn trực tiếp.
- Thời gian chuẩn bị: Khoảng một tháng, tập trung vào việc luyện tập 250 bài LeetCode (medium/hard) và ôn lại kiến thức về ML.
Chi tiết từng vòng phỏng vấn
Dưới đây là mô tả chi tiết từng vòng phỏng vấn, giúp bạn có cái nhìn rõ ràng hơn:
📞 Vòng 1 – Phone Screen (DSA - Độ khó: 7/10)
- Thời gian: 45 phút.
- Mục tiêu: Kiểm tra tư duy giải thuật và khả năng viết code sạch.
- Bài toán: Nhóm các chuỗi có thể xoay vòng thành nhau.
- Input: ['abc', 'bca', 'cab', 'xyz'].
- Output: [['abc', 'bca', 'cab'], ['xyz']].
- Cách giải: Sử dụng brute-force kết hợp với dictionary. Tôi lưu các chuỗi đã được "rotate chuẩn hóa" làm key, sau đó nhóm các chuỗi tương ứng.
- Kết quả: Đạt.
- Phản hồi: "Hire".
📌 Vòng 2 – DSA 1: Topological Sort nâng cao (Độ khó: 8.5/10)
- Thời gian: 60 phút.
- Đề tài: Xóa các phần của hệ thống lưu trữ theo thứ tự hợp lệ.
- Input: A : [B, C] B : [C] C D
- Output: [D, C, B, A] hoặc [C, D, B, A].
- Cách giải: Triển khai thuật toán topological sort bằng DFS.
- Follow-up: Xử lý trường hợp có nhiều phần có thể xóa cùng lúc bằng BFS và queue theo level.
- Kết quả: Đạt.
- Phản hồi: "Strong Hire".
📌 Vòng 3 – DSA 2: Graph + Weighted Paths (Độ khó: 9/10)
- Thời gian: 60 phút.
- Bài toán: Di chuyển qua các quốc gia bằng teleporter, một số bị hỏng cần sửa (mất 1 ngày). Tìm đường đi tối ưu từ A đến B với chi phí thấp nhất.
- Cách giải: Sử dụng adjacency list có trọng số (0 hoặc 1 nếu teleporter bị hỏng). Ban đầu thử BFS nhưng không phù hợp, sau đó chuyển sang Dijkstra và tính đúng chi phí.
- Kết quả: Đạt.
- Phản hồi: "Strong Hire".
👥 Vòng 4 – Googlyness & Leadership (Độ khó: 7/10)
- Thời gian: 45 phút.
- Mục tiêu: Đánh giá kỹ năng giao tiếp, ứng xử và khả năng lãnh đạo.
- Câu hỏi:
- Khi nào bạn đưa ra feedback khó nghe nhưng giúp người khác phát triển?
- Bạn từng đạt được kết quả vượt mong đợi nào trong công việc?
- Dự định học gì trong năm tới?
- Kết quả: Đạt.
- Phản hồi: "Strong Hire".
🤖 Vòng 5 – ML Domain & System Design (Độ khó: 9.5/10)
- Thời gian: 60 phút.
- Bài toán: Tìm kiếm email liên quan đến truy vấn và cá nhân hóa theo hồ sơ người dùng.
- Cách giải: Trao đổi về thiết kế mô hình dual embedder với transformer. Ý tưởng: Tạo embedding cho email và query, dùng cosine similarity để xếp hạng.
- Vấn đề: "Đứng hình" khi được yêu cầu triển khai một phần code vì quên cách tạo tensor và setup optimizer, cho thấy việc sử dụng ChatGPT.
- Kết quả: Không đạt.
- Đánh giá: Vòng phỏng vấn Data Scientist này tập trung vào kiến thức chuyên sâu về Machine Learning và thiết kế hệ thống.
Bạn thấy các câu hỏi trong các vòng thi tại Hyderabad như thế nào? Bạn có tự tin sẽ hoàn thành tốt các câu hỏi này không?
```