# Bí Quyết Vượt Qua Vòng Phỏng Vấn Data Scientist tại Google – Hyderabad
Chào bạn, tôi là một người may mắn đã chinh phục thành công hành trình phỏng vấn Data Scientist tại Google – Hyderabad. Chia sẻ này không chỉ là câu chuyện cá nhân mà còn là nguồn cảm hứng và lộ trình hữu ích cho những ai đang ấp ủ giấc mơ gia nhập "gã khổng lồ" này.
Phỏng vấn Data Scientist tại Google (Hyderabad) là một thử thách thực sự, đòi hỏi sự kết hợp giữa tư duy giải thuật sắc bén, khả năng phân tích hệ thống vững vàng và kỹ năng giao tiếp hiệu quả. Ban đầu, tôi không chủ động tìm kiếm cơ hội việc làm mới. Tuy nhiên, khi nhận được lời mời từ một nhà tuyển dụng của Google qua LinkedIn cho vị trí Machine Learning Engineer (L4), tôi đã quyết định nắm bắt cơ hội này để đánh giá lại năng lực của bản thân.
## Quá Trình Chuẩn Bị và Các Vòng Phỏng Vấn
Để đạt được kết quả tốt nhất, tôi đã dành khoảng một tháng để chuẩn bị, tập trung vào các khía cạnh chính sau:
Tổng cộng: 5 vòng phỏng vấn, bao gồm phỏng vấn qua điện thoại và phỏng vấn trực tiếp (onsite).
Thời gian chuẩn bị: Khoảng 1 tháng, luyện tập 250 bài Leetcode ở mức độ medium/hard và ôn luyện lý thuyết về Machine Learning. Dưới đây là chi tiết về từng vòng phỏng vấn mà tôi đã trải qua:
## Vòng 1 – Phone Screen (DSA - Mức độ: 7/10)
Thời gian: 45 phút | Mục tiêu: Đánh giá 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: Tôi sử dụng phương pháp brute-force kết hợp với dictionary. Tôi "chuẩn hóa" các chuỗi bằng cách xoay vòng, sau đó sử dụng chuỗi đã chuẩn hóa làm key để nhóm các chuỗi tương ứng.
Kết quả: ✅ Triển khai thành công, có giải thích về độ phức tạp về thời gian (time complexity) và các trường hợp đặc biệt (edge cases).
⚠️ Góp ý: Cần chú trọng hơn nữa vào việc xử lý các trường hợp đặc biệt trong tương lai.
Đánh giá: Pass | ✅
Phản hồi: "Hire"
## Vòng 2 – DSA 1: Topological Sort Nâng Cao (Mức độ: 8.5/10)
Thời gian: 60 phút |
Chủ đề: Bài toán thú vị liên quan đến việc xóa các phần tử 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 tử 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]
Cách giải:
✅ Triển khai thuật toán Topological Sort bằng phương pháp DFS → OK.
🔄 Xử lý yêu cầu mở rộng: Nếu có nhiều phần tử có thể xóa cùng lúc, hãy nhóm chúng lại.
✅ Sử dụng BFS kết hợp với hàng đợi (queue) theo từng cấp độ → Hiệu quả.
Đánh giá: Pass | 🌟
Phản hồi: "Very impressive" ##
Vòng 3 – DSA 2: Graph + Đường đi có trọng số (Mức độ: 9/10)** * **Thời gian:** 60 phút | **Đặc điểm:** Bài toán thực tế, dễ gây nhầm lẫn. * **Bài toán:** Di chuyển giữa các quốc gia bằng thiết bị dịch chuyển tức thời (teleporter). Một số teleporter bị hỏng và cần sửa chữa trong 1 ngày. Yêu cầu tìm đường đi tối ưu từ điểm A đến điểm B với chi phí thấp nhất. * **Cách giải:** * ✅ Sử dụng danh sách kề (adjacency list) có trọng số (0 hoặc 1 nếu teleporter bị hỏng). * ➡️ Ban đầu thử BFS, nhưng nhận thấy không phù hợp. * ✅ Chuyển sang thuật toán Dijkstra, tính toán chính xác chi phí đến đích. * 🎯 Giải thích rõ ràng về độ phức tạp về thời gian và không gian (time, space complexity) và có comment code đầy đủ. * **Đánh giá:** Pass | 🌟 **Phản hồi:** "Strong Hire" ## **Vòng 4 – Googlyness & Leadership (Mức độ: 7/10)** * **Thời gian:** 45 phút | **Hình thức:** Phỏng vấn về hành vi và kỹ năng 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 hỏi điều gì trong năm tới? * **Đánh giá:** Pass | 🌟 **Phản hồi:** "Strong Hire" ## **Vòng 5 – ML Domain & System Design (Mức độ: 9.5/10)** * **Thời gian:** 60 phút | **Hình thức:** Phỏng vấn chuyên sâu về Machine Learning và thiết kế hệ thống. * **Bài toán:** Tìm kiếm email liên quan đến truy vấn (query) và cá nhân hóa kết quả dựa trên hồ sơ người dùng. * **Cách giải:** * ✅ Thảo luận về thiết kế mô hình dual embedder với transformer. * ➡️ Ý tưởng: Tạo embedding cho email và truy vấn, sử dụng cosine similarity để xếp hạng. * Tuy nhiên, khi được yêu cầu triển khai một phần code, tôi gặp khó khăn trong việc tạo tensor và thiết lập optimizer. Điều này cho thấy tôi vẫn còn phụ thuộc vào ChatGPT. * **Đánh giá:** (Chưa rõ kết quả) ## **Lời Kết** Trên đây là những chia sẻ chi tiết về hành trình phỏng vấn Data Scientist tại Google của tôi. Hy vọng những thông tin này sẽ hữu ích cho bạn trên con đường chinh phục ước mơ của mình. Bạn nghĩ sao về các câu hỏi trong các vòng phỏng vấn này? Bạn có tự tin sẽ hoàn thành tốt các thử thách này không? ---
# **我在 Google – Hyderabad 的数据科学家面试中如何脱颖而出？** 大家好，我很幸运能够成功通过 Google – Hyderabad 的数据科学家面试。 这次分享不仅是一个个人故事，也是一个鼓舞人心的蓝图，可以帮助那些梦想加入这家"巨头"的人。 在 Google（海得拉巴）面试数据科学家确实是一个挑战，需要结合敏锐的算法思维、强大的系统分析能力和有效的沟通技巧。 最初，我没有主动寻找新的工作机会。 然而，当收到 Google 招聘人员通过领英发来的机器学习工程师 (L4) 职位邀请时，我决定抓住这次机会来评估自己的能力。 ## **准备过程和面试轮次** 为了取得最好的结果，我花了一个月的时间准备，重点关注以下主要方面： * **总共：** 5 轮面试，包括电话面试和现场面试。 * **准备时间：** 约 1 个月，练习 250 道 Leetcode 中/难题，并复习机器学习理论。 以下是我经历过的每个面试轮次的详细信息： ## **第 1 轮 – 电话面试 (DSA - 难度：7/10)** * **时间：** 45 分钟 | **目标：** 评估算法思维和"干净"的代码编写能力。 * **问题：** 将可以循环的字符串分组。 * **输入：** ['abc', 'bca', 'cab', 'xyz'] * **输出：** [['abc', 'bca', 'cab'], ['xyz']] * **解决方案：** 我使用了蛮力方法与字典相结合。 我通过循环"规范化"字符串，然后使用规范化的字符串作为键来对相应的字符串进行分组。 * **结果：** * ✅ 成功实施，解释了时间和复杂度和特殊情况。 * ⚠️ **建议：** 未来需要更加关注处理特殊情况。 * **评估：** 通过 | ✅ **反馈：** "招聘" ## **第 2 轮 – DSA 1：高级拓扑排序 (难度：8.5/10)** * **时间：** 60 分钟 | **主题：** 与按有效顺序删除存储系统元素相关的有趣问题。 * **问题：** 给定一个树状存储系统，按不违反父子关系顺序删除元素。 * **输入：** * A : [B, C] * B : [C] * C * D * **输出：** [D, C, B, A] 或 [C, D, B, A] * **解决方案：** * ✅ 使用 DFS 方法实施拓扑排序算法 → OK。 * 🔄 处理扩展请求：如果可以同时删除多个元素，请将它们分组。 * ✅ 使用 BFS 结合按级别排序的队列 → 高效。 * **评估：** 通过 | 🌟 **反馈：** "Very impressive" ## **第 3 轮 – DSA 2：图 + 加权路径 (难度：9/10)** * **时间：** 60 分钟 | **特点：** 实际问题，容易混淆。 * **问题：** 使用瞬间移动设备 (teleporter) 在国家之间移动。 一些传送装置坏了，需要 1 天才能修复。 要求找到从 A 点到 B 点的最优路径，且成本最低。 * **解决方案：** * ✅ 使用加权邻接表（如果传送器损坏，则为 0 或 1）。 * ➡️ 尝试了 BFS，但发现不合适。 * ✅ 改用 Dijkstra 算法，精确计算到达目的地的成本。 * 🎯 清楚地解释了时间和空间复杂度，并提供了完整的代码注释。 * **评估：** 通过 | 🌟 **反馈：** "Strong Hire" ## **第 4 轮 – Googlyness 和领导力 (难度：7/10)** * **时间：** 45 分钟 | **形式：** 行为和领导技能面试。 * **样本问题：** * 你什么时候给出听起来不舒服但能帮助他人成长的反馈？ * 你在工作中取得过超出预期的结果吗？ * 明年你想学什么？ * **评估：** 通过 | 🌟 **反馈：** "Strong Hire" ## **第 5 轮 – ML 领域和系统设计 (难度：9.5/10)** * **时间：** 60 分钟 | **形式：** 机器学习和系统设计的深入面试。 * **问题：** 根据用户资料搜索与查询相关的电子邮件并个性化结果。 * **解决方案：** * ✅ 讨论使用 Transformer 设计双嵌入器模型。 * ➡️ 想法：为电子邮件和查询创建嵌入，使用余弦相似度进行排名。 * 然而，当被要求实现部分代码时，我在创建张量和设置优化器时遇到了困难。 这表明我仍然依赖于 ChatGPT。 * **评估：**（结果待定） ## **结论** 以上是我在 Google 面试数据科学家的详细分享。 希望这些信息能帮助你实现自己的梦想。 你觉得这些面试轮次中的问题如何？ 你有信心能很好地完成这些挑战吗？
