Hành trình chinh phục Data Scientist Google: Kinh nghiệm từ A đến Z

Hành trình chinh phục Data Scientist Google: Kinh nghiệm từ A đến Z



```html

Vượt ải phỏng vấn Data Scientist tại Google Hyderabad: Hành trình chi tiết

Bạn tò mò về cách một ứng viên vượt qua kỳ phỏng vấn Data Scientist tại Google (Hyderabad)? Đây là câu chuyện về một hành trình đầy thử thách, đòi hỏi sự am hiểu sâu sắc về thuật toán, khả năng phân tích hệ thống và kỹ năng giao tiếp. Dù không chủ động tìm kiếm cơ hội, việc nhận được lời mời từ nhà tuyển dụng Google qua LinkedIn cho vị trí Machine Learning Engineer (L4) đã thôi thúc tôi thử sức, như một phép thử để đánh giá năng lực bản thân.

Kết quả? Một hành trình phỏng vấn đầy cam go, nhưng cũng rất đáng giá.

Tổng quan về kỳ phỏng vấn

  • Tổng số vòng: 5 vòng (bao gồm phone screen và onsite)
  • Thời gian chuẩn bị: Khoảng 1 tháng, với lịch trình luyện tập nghiêm túc.

Để chuẩn bị, tôi đã tập trung vào:

  • Luyện giải khoảng 250 bài Leetcode, tập trung vào các bài Medium/Hard.
  • Ôn lại kiến thức Machine Learning lý thuyết.

Chi tiết từng vòng phỏng vấn

Hãy cùng đi sâu vào từng vòng phỏng vấn, khám phá những thử thách và bài học rút ra.

📞 Vòng 1 – Phone Screen (DSA - Độ khó: 7/10)

  • Thời gian: 45 phút
  • Mục tiêu: Đánh giá tư duy giải thuật và khả năng viết code.
  • Bài toán: Nhóm các chuỗi có thể xoay vòng thành nhau
  • Ví dụ:
  • Input: ['abc', 'bca', 'cab', 'xyz']
  • Output: [['abc', 'bca', 'cab'], ['xyz']]
  • Cách giải: Sử dụng brute-force kết hợp với dictionary, chuẩn hóa chuỗi bằng cách "rotate" để làm key, sau đó nhóm các chuỗi tương ứng.
  • Kết quả: Đạt yêu cầu, thể hiện được khả năng triển khai và giải thích về độ phức tạp (time complexity), cùng với việc xem xét các trường hợp đặc biệt (edge cases).
  • Góp ý: Cần chú trọng hơn nữa vào việc xử lý edge case trong tương lai.
  • Kết luận: Pass.
  • Feedback: "Hire"

📌 Vòng 2 – DSA 1: Topological Sort nâng cao (Độ khó: 8.5/10)

  • Thời gian: 60 phút
  • Chủ đề: Xóa các phần tử trong hệ thống lưu trữ theo thứ tự hợp lệ.
  • Bài toán: Cho một hệ thống lưu trữ dạng cây, hãy đưa ra thứ tự xóa các phần tử mà không vi phạm quan hệ cha – con.
  • Ví dụ:
  • Input:
    • A : [B, C]
    • B : [C]
    • C
    • D
  • Output: [D, C, B, A] hoặc [C, D, B, A]
  • Cách giải: Ứng dụng thuật toán topological sort bằng DFS.
  • Follow-up: Xử lý trường hợp nhiều phần tử có thể xóa cùng lúc, sử dụng BFS kết hợp hàng đợi (queue) theo level.
  • Kết quả: Pass, thể hiện được sự hiểu biết sâu về thuật toán và khả năng giải quyết vấn đề.
  • Feedback: "Strong Hire"

📌 Vòng 3 – DSA 2: Graph + Weighted Paths (Độ khó: 9/10)

  • Thời gian: 60 phút
  • Bài toán: Bài toán thực tế, liên quan đến việc di chuyển giữa các quốc gia bằng teleporter, trong đó một số teleporters bị hỏng và cần thời gian sửa chữa. Tìm đường đi tối ưu nhất.
  • Cách giải:
    • Sử dụng danh sách kề (adjacency list) có trọng số (0 hoặc 1, tùy thuộc teleporter có hỏng hay không).
    • Ban đầu, thử BFS, nhận thấy không phù hợp.
    • Sau đó, chuyển sang Dijkstra, tính toán chính xác chi phí đến đích.
  • Kết quả: Pass, thể hiện khả năng áp dụng thuật toán phù hợp và giải thích rõ ràng về độ phức tạp về thời gian, không gian.
  • Feedback: "Strong Hire"

👥 Vòng 4 – Googlyness & Leadership (Độ khó: 7/10)

  • Thời gian: 45 phút
  • Mục tiêu: Đánh giá các kỹ năng mềm, bao gồm khả năng giao tiếp, làm việc nhóm và lãnh đạo.
  • Câu hỏi mẫu:
    • Khi nào bạn đưa ra phản hồi 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: Pass, chứng minh khả năng trình bày và thể hiện bản thân.
  • Feedback: "Strong Hire"

🤖 Vòng 5 – ML Domain & System Design (Độ khó: 9.5/10)

  • Thời gian: 60 phút
  • Mục tiêu: Đánh giá kiến thức chuyên sâu về Machine Learning và khả năng thiết kế hệ thống.
  • Bài toán: Tìm kiếm email liên quan đến truy vấn và cá nhân hóa kết quả dựa trên hồ sơ người dùng.
  • Cách giải: Thảo luận về thiết kế mô hình dual embedder sử dụng transformer. Ý tưởng là tạo embedding cho cả email và truy vấn, sau đó sử dụng cosine similarity để xếp hạng kết quả.
  • Vấn đề: Gặp khó khăn trong việc triển khai code do quên kiến thức về tạo tensor và thiết lập optimizer.

Đó là toàn bộ hành trình phỏng vấn Data Scientist tại Google Hyderabad. Bạn thấy thế nào về các câu hỏi và thử thách này? Liệu bạn có tự tin để đối mặt với chúng?

```

Đăng nhận xét

Mới hơn Cũ hơn