Hành trình chinh phục vị trí Data Scientist tại Google (Hyderabad)
Phỏng vấn Data Scientist tại Google (Hyderabad) là một thử thách toàn diện, đòi hỏi cả tư duy giải thuật sắc bén, khả năng phân tích hệ thống và kỹ năng giao tiếp hiệu quả. Dù không chủ động tìm việc, khi được recruiter Google liên hệ qua LinkedIn cho vị trí Machine Learning Engineer (L4), tôi quyết định thử sức để đánh giá năng lực bản thân.
- Tổng cộng: 5 vòng phỏng vấn, bao gồm phone screen & onsite
- Thời gian chuẩn bị: Khoảng 1 tháng, luyện 250 bài LeetCode mức độ medium/hard + ôn tập lý thuyết Machine Learning
Chi tiết từng vòng phỏng vấn
Vòng 1 – Phone Screen (DSA - Độ khó: 7/10)
- Thời gian: 45 phút
- Mục tiêu: Kiểm tra tư duy giải thuật & code sạch
Bài toán:
Nhóm các chuỗi có thể xoay vòng thành nhau.
- Input: ['abc', 'bca', 'cab', 'xyz']
- Output: [['abc', 'bca', 'cab'], ['xyz']]
Tôi sử dụng brute-force kết hợp với dictionary: lưu các chuỗi đã được "rotate chuẩn hóa" làm key, sau đó nhóm các chuỗi tương ứng.
- Kết quả: Triển khai thành công, giải thích được độ phức tạp thời gian và các trường hợp đặc biệt.
- Góp ý: Cần chú ý hơn đến các trường hợp đặc biệt.
Kết quả: Pass | ✅ Feedback: "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
Bài toán:
Cho một hệ thống lưu trữ dạng cây. Hãy đưa ra thứ tự xóa các phần mà không vi phạm quan hệ cha – con.
Input:
A : [B, C]
B : [C]
C
D
→ Output: [D, C, B, A] hoặc [C, D, B, A]
- Kết quả: Implement thuật toán topological sort bằng DFS thành công.
- Follow-up: Nếu có nhiều phần có thể xóa cùng lúc → nhóm chúng lại.
- Kết quả: Sử dụng BFS + queue theo level để thực hiện hiệu quả.
Phản hồi: "Very impressive"
Kết quả: Pass | 🌟 Feedback: "Strong Hire"
Vòng 3 – DSA 2: Graph + Weighted Paths (Độ khó: 9/10)
- Thời gian: 60 phút
- Bài toán: Thực tế, dễ gây nhầm lẫn
Bài toán:
Di chuyển qua các quốc gia bằng teleporter. Một số teleporters bị hỏng, phải sửa mất 1 ngày. Tìm đường đi tối ưu từ A đến B với chi phí thấp nhất.
- Kết quả: Sử dụng adjacency list có trọng số (0 hoặc 1 nếu teleporter bị hỏng).
- Ban đầu: Thử BFS, nhưng nhận ra không phù hợp.
- Sau đó: Chuyển sang Dijkstra, tính toán đúng chi phí đến đích.
- Kết quả: Giải thích rõ ràng độ phức tạp thời gian, không gian và comment code chi tiết.
Kết quả: Pass | 🌟 Feedback: "Strong Hire"
Vòng 4 – Googlyness & Leadership (Độ khó: 7/10)
- Thời gian: 45 phút
- Mục tiêu: Phỏng vấn hành vi + kỹ năng kể chuyện
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: Pass | 🌟 Feedback: "Strong Hire"
Vòng 5 – ML Domain & System Design (Độ khó: 9.5/10)
- Thời gian: 60 phút
- Mục tiêu: Phỏng vấn chuyên sâu về Machine Learning và thiết kế hệ thống
Bài toán:
Tìm kiếm email liên quan tới query và cá nhân hoá theo user profile.
- Kết quả: Trao đổi về thiết kế dual embedder model với transformer.
- Ý tưởng: Tạo embedding cho email & query, dùng cosine similarity để ranking.
- Tuy nhiên: Khi được yêu cầu implement một phần code, tôi lại "đứng hình" vì quên cách tạo tensor, cách setup optimizer, lộ rõ là thường dùng ChatGPT.
Trên đây là toàn bộ kinh nghiệm phỏng vấn Data Scientist của một thành viên trên cộng đồng LeetCode. Bạn đánh giá thế nào về các câu hỏi trong các vòng thi ở Hyderabad? Bạn có tự tin hoàn thành tốt những câu hỏi này không?
Sưu tầm
```