#interview-questions

PyLings: Solve Exercises and Learn Python

Learn Python 🐍 by fixing code: exercises from basics to senior interview level - thesayfulla/pylings

Why AI Sounds Confident When It Is Wrong

Bối cảnh là các câu hỏi phỏng vấn về AI thường đặt ra thách thức về việc nhận biết khi AI tự tin nhưng sai. Nguyên nhân kỹ thuật là Large Language Models (LLMs) như GPT-4 được huấn luyện để tạo ra văn bản mạch lạc, dẫn đến hiện tượng "hallucination" - tạo ra thông tin không chính xác nhưng trình bày một cách quyết đoán. Hệ quả là người dùng khó phân biệt giữa thông tin chính xác và giả mạo, gây rủi ro trong các tình huống quan trọng. Điều đáng học là năm câu trả lời phỏng vấn hiệu quả giúp ứng viên thể hiện hiểu biết về giới hạn của AI và phương pháp xác minh thông tin do AI tạo ra.

Bài viết giải thích hiện tượng AI tự tin khi sai và cách trả lời phỏng vấn thể hiện sự am hiểu về vấn đề này.

Neetcode: Google vs Amazon, Programming Interviews, Quitting Big Tech

Neetcode là kênh prep phỏng vấn coding nổi tiếng nhất với hơn 1M+ subs trên YouTube. Video so sánh quy trình phỏng vấn giữa Google và Amazon, tập trung vào kỹ thuật assessment và system design. Sự khác biệt lớn nhất nằm ở cấu trúc phỏng vấn: Google yêu cầu 4-5 rounds kỹ thuật trong khi Amazon có 3 rounds behavioral + 1 technical. Điều đáng học là cách ứng dụng Leetcode problem vào thực tế công việc tại các big tech, giúp cân nhắc khi chuyển việc.

Bài viết chia sẻ chiến lược vượt qua phỏng vấn lập trình tại các công ty lớn như Google và Amazon từ chuyên gia Neetcode.

30 .NET System Design Interview Questions That Actually Get Asked in…

Bài viết tổng hợp 30 câu hỏi system design bằng .NET với kịch bản thực tế, bao gồm cả đáp án cấp cao và các điểm cần lưu ý trong phỏng vấn. Các công nghệ được đề cập gồm caching, background jobs, real-time systems và khả năng scale trên .NET 10. Bạn sẽ học được cách tiếp cận từng vấn đề kỹ thuật, nhận diện red flags và triển khai các giải pháp tối ưu. Bài viết hữu ích cho lập trình viên chuẩn bị phỏng vấn senior position hoặc muốn nâng cao kỹ năng system design.

Tài liệu này cung cấp 30 câu hỏi phỏng vấn thiết kế hệ thống .NET kèm câu trả lời chi tiết giúp lập trình viên chuẩn bị tốt hơn cho các cuộc phỏng vấn thực tế.

JavaScript String Algorithms Every Developer Should Know

Tìm hiểu các thuật toán xử lý chuỗi JavaScript phổ biến như đảo ngược chuỗi, phát hiện chuỗi đối xứng (palindrome), sử dụng kỹ thuật hai con trỏ (two pointers) và tối ưu hóa giải pháp thực tế.

Những kỹ thuật và ví dụ về xử lý chuỗi trong JavaScript này sẽ giúp bạn giải quyết các vấn đề thực tế trong interview và dự án, từ đó nâng cao khả năng tư duy logic và hiệu suất lập trình của bạn.

35 Senior .NET Developer Interview Questions That Actually Get Asked…

Bài viết cung cấp 35 câu hỏi phỏng vấn senior .NET kèm đáp án, dấu hiệu cảnh báo và câu hỏi tiếp nối, bao gồm các chủ đề như GC, thread pool starvation, diagnostics, được cập nhật cho .NET 10.

Bạn nên đọc bài này để tránh bị lừa bởi những câu hỏi cơ bản nhưng ẩn chứa những vấn đề thực tế như quản lý bộ nhớ, vấn đề đồng bộ hóa (thread pool), và cách debug lỗi trong môi trường sản xuất, đặc biệt khi ứng tuyển vị trí senior trong .NET hiện đại.

LeetCode for Data Engineers? What Actually Works in 2026

LeetCode vốn hướng đến lập trình viên phần mềm, trong khi phỏng vấn data engineer lại yêu cầu kỹ năng khác. Bài viết gợi ý những nội dung thực tế cần luyện tập cho data engineer vào năm 2026.

Bạn nên đọc bài này để khám phá những kỹ năng thực tế và kỹ thuật cụ thể của data engineering—khác với các câu hỏi về lập trình truyền thống—để chuẩn bị tốt cho các cuộc phỏng vấn năm 2026.

Artifical Intelligence — Prep Interview

Ngành AI và ML có nhiều nhánh kiến thức sâu rộng mà sinh viên và kỹ sư cần tập trung khi phỏng vấn. Cơ sở kỹ thuật bao gồm supervised learning, unsupervised learning và reinforcement learning với các mô hình như neural networks và transformers. Hệ quả là ứng viên cần hiểu rõ các khái niệm như gradient descent, backpropagation và evaluation metrics. Điều đáng học là bài viết cung cấp lộ trình ôn tập chi tiết với các resources thực tế và ví dụ code cụ thể.

Bài viết này cung cấp hướng dẫn tập trung vào các lĩnh vực AI/ML quan trọng nhất giúp ứng viên chuẩn bị tốt hơn cho phỏng vấn kỹ thuật.

I built a Tool for helping my friend next interview

Bối cảnh là bài viết tham gia Hacktoberfest Weekend Challenge nhằm xây dựng công cụ hỗ trợ bạn bè chuẩn bị phỏng vấn. Nguyên nhân kỹ thuật là tác giả nhận thấy nhu cầu tạo công cụ giúp luyện tập phỏng vấn kỹ thuật với các câu hỏi về system design và coding challenges. Hệ quả là công cụ này giúp ứng viên cải thiện khả năng giải quyết vấn đề và tự tin hơn khi trả lời các câu hỏi phỏng vấn thực tế. Điều đáng học là cách tiếp cận thiết kế công cụ tập trung vào trải nghiệm người dùng với các tính năng như mock interview session và thời gian giới hạn cho từng câu hỏi.

Bài viết chia sẻ về một công cụ hữu ích giúp chuẩn bị cho phỏng vấn kỹ thuật, cung cấp kinh nghiệm thực tế về phát triển giải pháp giải quyết vấn đề cụ thể.

AI Basics: Five Interview Questions, Answered

Bài viết giải đáp năm câu hỏi phỏng vấn AI cơ bản, trong đó có mô hình bốn tròn (four circles) định nghĩa AI. Tác giả giải thích khái niệm large language model (LLM) là mô hình neural network xử lý ngôn ngữ tự nhiên, được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ từ internet. Bài phân biệt rõ ràng giữa quá trình training (học) và inference (suy luận), chỉ ra training tốn kém nhiều tài nguyên hơn đáng kể. Điều đáng học là cách xác định knowledge cutoff - thời điểm dữ liệu dùng để training mô hình, ảnh hưởng trực tiếp đến độ cập nhật thông tin của AI.

Bài này giúp lập trình viên nắm vững kiến thức AI cơ bản để tự tin vượt qua phỏng vấn kỹ thuật.

Which programming language to use for coding interviews

Considerations for deciding which programming language to use for coding interviews

P2 — Week 02 Interview Prep — Git & GitHub + Full-Stack (Easy Answers)

P2 — Week 02 Interview Prep — Git & GitHub + Full-Stack (Easy Answers) Oct 25, 2026 · @Sou Git & GitHub For each scenario: first say what you would do (the short answer), then be ready for the …

Google Interview Question: First Train Is the Wrong Train

Google Interview Question: First Train Is the Wrong Train Three trains, one misleading visited flag, and a simpler way to reason about graph problems with time. You have two trains from A to B. One …

Embeddings and Vectors: Interview Answers

Bài viết giải thích khái niệm embeddings và vectors trong phỏng vấn công nghệ, so sánh cosine similarity với Euclidean distance. Tác giả trình bày rõ hai phép đo này: cosine đo góc giữa vectors (phù hợp so sánh hướng), Euclidean đo khoảng cách không gian (phù hợp đo độ khác biệt tuyệt đối). Vấn đề sử dụng vector database như FAISS hay Pinecone được phân tích, với trường hợp cần thiết khi dữ liệu quá lớn để xử lý trong memory. Điều đáng học là hiểu ngữ cảnh sử dụng từng loại đo lường và nhận biết khi nào cần vector database - kỹ năng thiết yếu trong các dự án AI hiện nay.

Bài viết này giúp bạn nắm vững kiến thức về embeddings và vectors để tự tin trả lời các câu hỏi phỏng vấn liên quan đến xử lý dữ liệu vector và cơ sở dữ liệu vector.

AI in Recruitment. How to use it wisely without shooting yourself in the foot

Trong lĩnh vực tuyển dụng, AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi từ sàng lọc hồ sơ đến phỏng vấn ảo. Các công cụ như HireVue và Pymetrics sử dụng machine learning để phân tích ứng viên, nhưng nhiều nghiên cứu cho thấy chúng có thể inherit bias từ dữ liệu lịch sử tuyển dụng. Vụ kiện của Amazon năm 2018 khi hệ thống AI tự động hạ điểm ứng viên nữ cho thấy rủi ro khi không giám sát chặt chẽ AI recruitment tools. Lập trình viên nên hiểu rõ thuật toán và pipeline xử lý dữ liệu của các hệ thống này, đồng thời thiết kế validation steps để kiểm định kết quả. Quan trọng nhất là luôn xem AI như công cụ hỗ trợ chứ không thay thế hoàn toàn phán đoán con người trong quyết định tuyển dụng.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rõ cách ứng dụng AI tuyển dụng hiệu quả mà không gặp rủi ro hệ lụy.

Part 2: Kotlin Flows — Mastering Operators (Valves, Filters, and T-Joints)

Bài viết này tập trung vào việc tìm hiểu các operator trong Kotlin Flows như Valves, Filters, và T-Joints. Các operator này cho phép kiểm soát luồng dữ liệu hiệu quả, ví dụ như Flow.filter() giúp lọc dữ liệu theo điều kiện cụ thể. Sử dụng Flow.buffer() và Flow.conflate() giúp xử lý dữ liệu hiệu quả hơn khi collect() nhanh hơn produce(). Lập trình viên sẽ học cách tối ưu hóa performance khi xử lý asynchronous data streams trong Android apps bằng cách kết hợp các operator này.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm vững các toán tử Kotlin Flow như Valves, Filters và T-Joints để xử lý dữ liệu hiệu quả.

JavaScript this Keyword Explained: Objects, Classes, Arrow Functions, and Interview Questions

JavaScript this là một trong những khái niệm khó hiểu nhất với lập trình viên, đặc biệt khi xử với objects, classes và arrow functions. Giá trị của this được xác định bởi ngữ cảnh runtime khi hàm được gọi, không phải nơi nó được định nghĩa, dẫn đến nhiều hành vi bất ngờ như trong các nested functions hay callback. Trong bài viết, tác giả phân tích cách this hoạt động trong các ngữ cảnh khác nhau như global, function, constructor, với các con số ví dụ cụ thể và cách xử lý khi this bị bind sai bằng bind(), call(), apply(). Điều đáng học là việc hiểu rõ binding rule của JavaScript giúp tránh lỗi trong codebase lớn và trả lời tốt các câu hỏi phỏng vấn JavaScript về this keyword.

Bài viết giải thích rõ ràng về từ khóa this trong JavaScript giúp lập trình viên hiểu và ứng dụng hiệu quả trong thực tế cũng như vượt qua các câu hỏi phỏng vấn.