Khám phá bộ câu hỏi
phỏng vấn ngành IT

CV Checked
Chức vụ
  • Tất cả vị trí

  • Big Data Engineer

  • Data Analyst

  • Data Engineer

  • Data Scientist

  • Database Developer

Kỹ năng
  • Tất cả kĩ năng

  • IT Support

  • .NET

  • AI/ Machine learning

  • Angular

  • AngularJS

  • Backend

  • Blockchain

  • Business analysis

  • C++

  • Cloud Architect

  • Cocos

  • CSS/HTML

  • Cybersecurity

  • Data

  • Design

  • DevOps

  • Django

  • Drupal

  • Flutter

  • Front-End

  • Game

  • Golang

  • HTML/CSS

  • HTML5

  • iOS

  • Iot

  • IT

  • Java

  • JavaScript

  • Kotlin

  • Linux

  • Management

  • Mobile

  • NodeJS

  • PHP

  • Product management

  • Python

  • React

  • React

  • React Native

  • ReactJS

  • Robotics

  • RPA

  • Ruby

  • Scala

  • Scrum Master

  • Site Reliability Engineer

  • Solution Architect

  • SQL

  • System Administration

  • Testing

  • Unity

  • UX/UI

  • VueJS

Bộ câu hỏi


Câu hỏi kỹ thuật (129)

  • Bạn thiết kế và triển khai hệ thống xử lý dữ liệu phân tán như thế nào?

  • Giải thích khái niệm MapReduce và vai trò của nó trong xử lý dữ liệu lớn.

  • Sự khác biệt giữa xử lý dữ liệu hàng loạt và thời gian thực là gì?

  • Bạn xử lý việc phân vùng và xáo trộn dữ liệu trong điện toán phân tán như thế nào?

  • Vai trò của khả năng chịu lỗi và sao chép dữ liệu trong các hệ thống dữ liệu lớn là gì?

  • Làm cách nào để bạn thiết kế và triển khai giải pháp lưu trữ dữ liệu cho phân tích dữ liệu lớn?

  • Giải thích khái niệm về các quy trình Trích xuất, Chuyển đổi, Tải (ETL) và vai trò của chúng trong việc tích hợp dữ liệu.

  • Những điều cần cân nhắc về chất lượng và làm sạch dữ liệu trong quy trình làm việc ETL là gì?

  • Bạn xử lý việc phát triển lược đồ và lập phiên bản dữ liệu trong hệ thống kho dữ liệu như thế nào?

  • Vai trò của việc lập danh mục dữ liệu và quản lý siêu dữ liệu (metadata) trong môi trường dữ liệu lớn là gì?

  • Bạn xử lý và phân tích dữ liệu phát trực tuyến theo thời gian thực như thế nào?

  • Giải thích khái niệm về kiến trúc hướng sự kiện và lợi ích của chúng trong các hệ thống dữ liệu lớn.

  • Những thách thức trong việc xử lý các luồng dữ liệu tốc độ cao là gì?

  • Làm thế nào để bạn đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy của dữ liệu trong các hệ thống phát trực tuyến?

  • Vai trò của tập hợp cửa sổ và dựa trên thời gian trong xử lý sự kiện là gì?

  • Bạn thực hiện phân tích dữ liệu và học máy trên các tập dữ liệu quy mô lớn như thế nào?

  • Giải thích khái niệm về khung xử lý dữ liệu phân tán (ví dụ: Apache Spark) trong phân tích dữ liệu lớn.

  • Những điều cần cân nhắc đối với kỹ thuật tính năng và đào tạo mô hình với dữ liệu lớn là gì?

  • Làm thế nào để bạn xử lý sự sai lệch và mất cân bằng dữ liệu trong các thuật toán học máy?

  • Vai trò của việc đánh giá mô hình và số liệu hiệu suất trong phân tích dữ liệu lớn là gì?

  • Các vấn đề phổ biến về chất lượng dữ liệu là gì và bạn xử lý chúng như thế nào?

  • Giải thích khái niệm trùng lặp dữ liệu và tầm quan trọng của nó trong phân tích dữ liệu.

  • Làm cách nào để bạn xử lý dữ liệu bị thiếu hoặc không đầy đủ trong tập dữ liệu?

  • Những cân nhắc cho việc chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu là gì?

  • Làm thế nào để bạn đối phó với các ngoại lệ và sự bất thường trong phân tích dữ liệu?

  • Làm thế nào để bạn chọn các kỹ thuật trực quan thích hợp cho các loại dữ liệu khác nhau?

  • Giải thích khái niệm thiết kế bảng thông tin và các thành phần chính của một bảng thông tin hiệu quả.

  • Các phương pháp hay nhất để trình bày thông tin chi tiết về dữ liệu cho các bên liên quan phi kỹ thuật (non-technical) là gì?

  • Làm thế nào để bạn đảm bảo tính toàn vẹn và chính xác của dữ liệu trong báo cáo và trực quan hóa?

  • Vai trò của việc kể chuyện trong phân tích dữ liệu là gì và bạn sử dụng nó như thế nào để truyền đạt thông tin chi tiết một cách hiệu quả?

  • Giải thích khái niệm Kiểm định giả thuyết thống kê (hypothesis testing) và ứng dụng của nó trong phân tích dữ liệu.

  • Các loại phân phối thống kê khác nhau là gì và khi nào bạn sử dụng chúng?

  • Bạn thực hiện phân tích hồi quy như thế nào để xác định mối quan hệ giữa các biến?

  • Vai trò của thuật toán phân cụm (clustering algorithms) trong phân tích dữ liệu thăm dò là gì?

  • Làm thế nào để bạn đánh giá hiệu suất của một mô hình học máy?

  • Giải thích khái niệm về kho dữ liệu và lợi ích của việc sử dụng kho dữ liệu.

  • Làm cách nào để bạn thiết kế và triển khai các quy trình ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải) hiệu quả?

  • Những cân nhắc cho việc tích hợp dữ liệu và chất lượng dữ liệu trong kho dữ liệu là gì?

  • Làm cách nào để bạn xử lý các cập nhật dữ liệu gia tăng và lập phiên bản dữ liệu trong kho dữ liệu?

  • Vai trò của OLAP (Xử lý phân tích trực tuyến) trong phân tích và báo cáo dữ liệu là gì?

  • Làm thế nào để bạn làm sạch và xử lý trước dữ liệu thô để phân tích?

  • Giải thích khái niệm phát hiện ngoại lệ và tầm quan trọng của nó trong phân tích dữ liệu.

  • Các loại kỹ thuật lấy mẫu khác nhau trong thống kê là gì và khi nào nên sử dụng chúng?

  • Làm thế nào để bạn xử lý dữ liệu bị thiếu trong tập dữ liệu?

  • Giải thích khái niệm Kiểm định giả thuyết thống kê (hypothesis testing) và vai trò của nó trong phân tích dữ liệu.

  • Những điều cần cân nhắc khi thực hiện giảm kích thước trong bộ dữ liệu nhiều chiều là gì?

  • Làm thế nào để bạn đánh giá chất lượng và độ tin cậy của một tập dữ liệu?

  • Giải thích khái niệm thử nghiệm A/B và ứng dụng của nó trong phân tích dữ liệu.

  • Các phương pháp hay nhất để lựa chọn tính năng trong mô hình học máy là gì?

  • Làm thế nào để bạn đánh giá hiệu suất của một mô hình dự đoán?

  • Làm thế nào để bạn trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau để phân tích?

  • Giải thích khái niệm làm sạch dữ liệu và tầm quan trọng của nó trong kỹ thuật dữ liệu.

  • Những thách thức trong việc xử lý khối lượng lớn dữ liệu là gì?

  • Làm thế nào để bạn đảm bảo chất lượng dữ liệu trong quá trình trích xuất và chuyển đổi?

  • Vai trò của tích hợp dữ liệu trong kỹ thuật dữ liệu là gì?

  • Giải thích khái niệm kho dữ liệu và lợi ích của nó.

  • Làm thế nào để bạn thiết kế và triển khai quy trình Trích xuất-Chuyển đổi-Tải (ETL) hiệu quả?

  • Các yếu tố chính cần xem xét khi lập mô hình kho dữ liệu là gì?

  • Làm cách nào để bạn xử lý các cập nhật dữ liệu gia tăng trong kho dữ liệu?

  • Vai trò của quản trị dữ liệu trong kho dữ liệu là gì?

  • Mục đích của kỹ thuật tính năng trong khoa học dữ liệu là gì?

  • Giải thích khái niệm mã hóa một nóng.

  • Bạn xử lý các ngoại lệ trong tập dữ liệu như thế nào?

  • Sự khác biệt giữa mối tương quan và quan hệ nhân quả là gì?

  • Làm thế nào để bạn xử lý các tập dữ liệu không cân bằng trong học máy?

  • Giải thích khái niệm lựa chọn tính năng trong khoa học dữ liệu.

  • Sự khác biệt giữa cắt cụt trung bình và cắt cụt hồi quy là gì?

  • Bạn xử lý các biến phân loại trong mô hình học máy như thế nào?

  • Mục đích của kỹ thuật giảm kích thước là gì?

  • Định lý giới hạn trung tâm là gì và tại sao nó quan trọng?

  • Giải thích khái niệm giá trị p trong Kiểm định giả thuyết thống kê (hypothesis testing)

  • Sự khác biệt giữa lỗi Loại I và Loại II là gì?

  • Các giả định của hồi quy tuyến tính là gì?

  • Mục đích của việc xác nhận chéo trong đánh giá mô hình là gì?

  • Sự khác biệt giữa thử nghiệm tham số và phi tham số là gì?

  • Giải thích khái niệm điều chỉnh giá trị p trong kiểm định nhiều giả thuyết.

  • Mục đích của F-test trong ANOVA là gì?

  • Làm thế nào để bạn giải thích các hệ số trong mô hình hồi quy logistic?

  • Sự khác biệt giữa tổng bình phương Loại I và Loại III trong ANOVA là gì?

  • Làm thế nào để bạn chọn các tính năng có liên quan cho mô hình học máy?

  • Giải thích khái niệm về tầm quan trọng của đặc điểm và phương pháp tính toán của nó.

  • Ưu điểm và nhược điểm của kỹ thuật giảm kích thước là gì?

  • Bạn xử lý dữ liệu nhiều chiều như thế nào trong việc xây dựng mô hình?

  • Vai trò của việc chia tỷ lệ tính năng trong học máy là gì?

  • Các số liệu chính được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình học máy là gì?

  • Giải thích khái niệm xác thực chéo và lợi ích của nó.

  • Làm thế nào để bạn xử lý việc trang bị quá mức và thiếu trang bị trong quá trình đào tạo người mẫu?

  • Các bước liên quan đến việc xác nhận và lựa chọn mô hình là gì?

  • Vai trò của sự đánh đổi sai lệch-phương sai trong hiệu suất mô hình là gì?

  • Bạn có thể giải thích vai trò của kỹ sư dữ liệu trong đường dẫn dữ liệu và cơ sở hạ tầng dữ liệu không?

  • Làm cách nào để bạn xử lý việc nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu?

  • Bạn có thể thảo luận về các kỹ thuật lập mô hình dữ liệu khác nhau và trường hợp sử dụng của chúng không?

  • Một số chiến lược để tích hợp dữ liệu và quy trình ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải) là gì?

  • Bạn có thể giải thích khái niệm phân vùng dữ liệu và tầm quan trọng của nó trong xử lý dữ liệu phân tán không?

  • Làm thế nào để bạn đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu trong hệ thống dữ liệu quy mô lớn?

  • Bạn có thể thảo luận về các công nghệ cơ sở dữ liệu khác nhau mà bạn đã làm việc cùng, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu quan hệ và cơ sở dữ liệu NoSQL không?

  • Một số kỹ thuật để chuyển đổi dữ liệu và làm sạch dữ liệu là gì?

  • Bạn có thể giải thích khái niệm tiến hóa lược đồ và cách bạn quản lý nó trong hệ thống dữ liệu không?

  • Bạn xử lý việc xử lý dữ liệu theo thời gian thực và truyền dữ liệu trong đường ống dữ liệu như thế nào?

  • Bạn có thể thảo luận về các công nghệ lưu trữ dữ liệu khác nhau cũng như ưu và nhược điểm của chúng không?

  • Một số phương pháp hay nhất để tối ưu hóa hiệu suất xử lý dữ liệu và truy vấn là gì?

  • Bạn có thể giải thích khái niệm quản trị dữ liệu và vai trò của nó trong kỹ thuật dữ liệu không?

  • Bạn xử lý các mối lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư trong hệ thống dữ liệu như thế nào?

  • Bạn có thể thảo luận về các định dạng tuần tự hóa dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như JSON, Avro và Parquet không?

  • Một số kỹ thuật để lập phiên bản dữ liệu và theo dõi dòng dữ liệu là gì?

  • Bạn có thể giải thích khái niệm về điều phối dữ liệu và quản lý quy trình làm việc trong kỹ thuật dữ liệu không?

  • Bạn xử lý khả năng mở rộng dữ liệu và tính sẵn sàng cao trong hệ thống dữ liệu phân tán như thế nào?

  • Bạn có thể thảo luận về các công cụ và khung điều phối đường ống dữ liệu khác nhau mà bạn đã làm việc cùng không?

  • Một số chiến lược để lưu trữ dữ liệu và lưu giữ dữ liệu trong hệ thống dữ liệu là gì?

  • Làm thế nào để bạn thiết kế một lược đồ cơ sở dữ liệu quan hệ cho một tập hợp các yêu cầu nhất định?

  • Giải thích khái niệm chuẩn hóa cơ sở dữ liệu và lợi ích của nó.

  • Các hình thức bình thường khác nhau và đặc điểm của chúng là gì?

  • Bạn xử lý các mối quan hệ và ràng buộc trong thiết kế cơ sở dữ liệu như thế nào?

  • Vai trò của việc lập chỉ mục trong tối ưu hóa hiệu suất cơ sở dữ liệu là gì?

  • Làm cách nào để bạn tối ưu hóa hiệu suất cơ sở dữ liệu thông qua việc điều chỉnh và lập chỉ mục truy vấn?

  • Giải thích khái niệm về bộ nhớ đệm cơ sở dữ liệu và lợi ích của nó.

  • Những cân nhắc nào để tối ưu hóa việc truy cập và truy xuất dữ liệu trong cơ sở dữ liệu?

  • Làm thế nào để bạn phân tích và khắc phục sự cố tắc nghẽn hiệu suất trong hệ thống cơ sở dữ liệu?

  • Vai trò của các công cụ giám sát và lập hồ sơ cơ sở dữ liệu trong việc điều chỉnh hiệu suất là gì?

  • Làm cách nào để tối ưu hóa hiệu suất truy vấn SQL?

  • Giải thích khái niệm về kế hoạch thực hiện truy vấn và cách diễn giải chúng.

  • Các tắc nghẽn phổ biến trong hiệu suất cơ sở dữ liệu là gì?

  • Làm thế nào để bạn xác định và giải quyết các vấn đề tối ưu hóa truy vấn?

  • Vai trò của việc lập chỉ mục và bộ đệm trong tối ưu hóa truy vấn là gì?

  • Bạn triển khai sao chép cơ sở dữ liệu như thế nào để dự phòng dữ liệu và có tính khả dụng cao?

  • Giải thích khái niệm về mô hình nhân bản master-slave và master-master.

  • Những cân nhắc nào cho tính nhất quán và đồng bộ hóa dữ liệu trong cơ sở dữ liệu được nhân rộng?

  • Bạn xử lý việc chuyển đổi dự phòng và khôi phục trong môi trường cơ sở dữ liệu được sao chép như thế nào?

  • Vai trò của cân bằng tải và phân cụm trong khả năng mở rộng cơ sở dữ liệu là gì?


Câu hỏi kỹ năng mềm (38)

  • Bạn hiểu thế nào về điểm mạnh?

  • Vậy thế nào là điểm yếu?

  • Trình bày ưu nhược điểm trong CV – Đâu là những điều cần lưu ý?

  • Những câu hỏi thách thức trong buổi phỏng vấn của bạn

  • Bạn muốn mình là ai và như thế nào trong 5 năm tới?

  • Em mong muốn mức lương bao nhiêu? Theo em tự đánh giá, với năng lực hiện tại thì mức lương cụ thể nào phù hợp với em?

  • Đừng lặp lại những thông tin trong CV

  • Cách trả lời ưu nhược điểm của bản thân bằng tiếng anh

  • Ai sẽ là người phỏng vấn tôi?

  • Có thể cho tôi biết rõ hơn về cơ hội phát triển khi tôi làm việc tại đây? Lý do nào nhà tuyển dụng nhận thấy tôi phù hợp?

  • Tôi khó khăn trong việc xác định các mục tiêu vì chưa rõ những mong muốn cụ thể từ quý công ty/doanh nghiệp, tôi có thể biết thêm về điều này được không?

  • Người giữ vị trí này trước đây tại sao lại nghỉ việc?

  • Thách thức lớn nhất đối với người giữ vai trò này là gì?

  • 1. Hãy kể cho tôi về 1 project mà bạn đã từng làm việc trong 6 tháng qua

  • 2. Các quyết định về sản phẩm được đưa ra như thế nào?

  • 3. Công ty đã giúp bạn đạt được mục tiêu nghề nghiệp ra sao?

  • 4. Văn hóa công ty khác gì với các công ty công nghệ khác?

  • 5. Cơ hội nào cho nhân viên để học hỏi những điều mới?

  • Glassdoor: Giữa HackerRank, whiteboarding, paired programming v.v Hiện nay các kiểu phỏng vấn rất đa dạng. Theo chị ứng viên thực sự mong muốn điều gì nhất ở một buổi phỏng vấn ?

  • Glassdoor: Những nguyên tắc lập trình cơ bản nào mà chị cảm thấy ứng viên cần phải xem lại trước khi tham gia buổi phỏng vấn?

  • Glassdoor: Vì cấu trúc dữ liệu và các thuật toán rất quan trọng, liệu bạn có thật sự cần một tấm bằng CS để có thể làm việc tại một công ty công nghệ hàng đầu hay không?

  • Glassdoor: Theo chị, cách thực hành một buổi phỏng vấn tốt nhất sẽ như thế nào?

  • Glassdoor: Việc luyện tập trước khi tham gia buổi phỏng vấn có ảnh hưởng xấu đến biểu hiện của ứng viên hay không? Mọi người có thường chú ý nhiều đến việc trình bày câu trả lời như nội dung của nó không?

  • Glassdoor: Theo chị, việc ứng viên không trả lời được câu hỏi trong buổi phỏng vấn có ảnh hưởng đến kết quả hay không? Nếu ứng viên không biết câu trả lời, cách phản hồi tốt nhất là gì?

  • Glassdoor: Các ứng viên cần chuẩn bị gì cho buổi phỏng vấn không thuần về data structure hay các câu hỏi thuật toán chuyên sâu?

  • Glassdoor: Bạn sẽ làm gì nếu gặp khó khăn trong buổi phỏng vấn đầu tiên?

  • Glassdoor: Việc tuyển dụng đã thay đổi như thế nào từ khi chị viết cuốn sách cuối cùng? Theo chị, có xu hướng nào chuẩn bị biến mất không?

  • Glassdoor: Một số người cho rằng buổi phỏng vấn không thành công là do các yếu tố như thiên vị ngầm và thực tế là chúng thường không nắm bắt chính xác loại công việc bạn đang làm trên cơ sở hàng ngày. Chị có đồng ý không?

  • Kiến thức Java nền tảng

  • Một số câu hỏi về Git cần biết

  • Kiến thức về Framework (ví dụ như học Spring Framework của Java)

  • Kiến thức về Database

  • Một số câu hỏi “mẹo” về Front-end

  • Can you introduce yourself? Tell me about yourself (Hãy giới thiệu về bản thân bạn)

  • What are your strengths and weaknesses? (Điểm mạnh và điểm yếu của bạn là gì?)

  • Why do you want to apply for this position? (Tại sao bạn lại muốn ứng tuyển vào vị trí này?)

  • 4. What are your short term goals in your career path? (Các mục tiêu ngắn hạn của bạn trong lộ trình sự nghiệp của bạn?)

  • 5. What is your expected salary? (Bạn mong đợi mức lương bao nhiêu?)


BỘ CÂU HỎI PHỎNG VẤN KỸ NĂNG LẬP TRÌNH DATA

CÂU HỎI KỸ THUẬT 💻

(129)
resume passed

Bạn chưa có CV để ứng tuyển?

Hãy để TopDev giúp bạn xây dựng hoàn chỉnh CV chuẩn developer để tăng khả năng tiến vào vòng phỏng vấn.

CÂU HỎI KỸ NĂNG MỀM 💼 (38)

  • question

    Bạn hiểu thế nào về điểm mạnh?

    Thuật ngữ điểm mạnh khá gần gũi nhưng trước tiên, cùng xem nó có ý nghĩa thế nào. Điểm mạnh (Strengths) là những thế mạnh của bạn về tố chất, các kỹ năng, kinh nghiệm hoặc trình độ chuyên môn nổi trội của bạn tương ứng trong giới hạn khả năng được vận dụng vào cuộc sống, quá trình thực hiện công việc của bạn.

    Mỗi người chúng ta đều có những điểm mạnh khác nhau, khó trộn lẫn. Và tùy vào tình huống thực tế, những điểm mạnh sẽ được phát huy, cân bằng một cách tốt nhất. Những điểm mạnh cơ bản mà bạn có thể biết bao gồm:

    - Năng lực chuyên môn giỏi

    - Tính trung thực cao

    - Có trách nhiệm - ý thức cao trong công việc; nhiệt huyết và niềm đam mê công việc

    - Trình độ ngoại ngữ tốt (Đạt tiêu chuẩn giao tiếp quốc tế - Tiếng Anh, Tiếng Nhật, Tiếng Trung,...

    - Khả năng học hỏi, ứng biến linh hoạt với môi trường, nhạy bén với cái mới

    - Sức sáng tạo

    - Tinh thần kỷ luật cao, có đạo đức nghề nghiệp

    - Sự kiên nhẫn

    - Hòa đồng - thân thiện với mọi người xung quanh

    - Mức độ quyết tâm hoàn thành công việc

    - Kỹ năng mềm

    - Làm việc có nguyên tắc, đúng giờ, chuyên nghiệp

    - Sự năng động

    - Kỹ năng lên kế hoạch và giải quyết vấn đề tốt

    - Thành thạo kỹ năng tin học

    - Sở hữu những năng khiếu về nghệ thuật (ca hát, làm MC. diễn xuất,...)
  • question

    Vậy thế nào là điểm yếu?

    Điểm yếu (Weaknesses) là những điểm hạn chế, những điểm mà bản thân bạn cảm tấy không tự tin về chúng. Cũng có thể hiểu một phần nó không phải trường chính mà bạn ứng dụng vào công việc lẫn cuộc sống.

    Điểm yếu thường bao gồm:
    - Kỹ năng hay năng lực chuyên môn nghề nghiệp chưa tốt

    - Chưa có sự định hướng hay mục tiêu rõ rãng trong công việc

    - Trình độ ngoại ngữ chưa đảm bảo tiêu chuẩn cơ bản (Đọc, viết, giao tiếp, nghe)

    - Kỹ năng tin học văn phòng chưa tốt

    - Kỹ năng giao tiếp chưa hoàn thiện, còn sợ và e dè - không tự tin trước đám đông

    - Những thói quen tích cực ảnh hưởng đến các tính trách nhiệm, ý thức tự giác, tình thần làm việc,...
  • question

    Trình bày ưu nhược điểm trong CV – Đâu là những điều cần lưu ý?

    Đề làm nổi bật được nội dung điểm mạnh điểm yếu của bản thân trong CV, bạn cần chú ý những vấn đề sau:

    Tập trung trình bày các ưu điểm gắn với công việc, không nên lan man. Đừng kể lể quá nhiều sẽ làm nhà tuyển dụng cảm thấy bạn không đáng tin. Trình bày ưu điểm với những từ ngữ đơn giản, tránh việc “bày vẽ” quá nhiều thứ sẽ khó tạo được những thiện cảm cho nhà tuyển dụng.

    Nói như vậy, không cò nghĩa là bạn chị tập trung vào việc trình bày điểm mạnh. Bạn hạy khôn khèo và cân bằng việc đưa các điểm yếu của mình vào CV. Tuy nhiên, hãy gắn nó với những cách thức giúp bạn vượt qua hoặc khắc phục tốt nhất những nhược điểm ấy. Đó là một cách thức thật sự thông minh dành cho bạn.

    Một điều quan trọng nữa mà bạn cần lưu tâm chính là phải thật sự trung thực với những gì mình chia sẻ với nhà tuyển dụng. Không nên nói quá nhiều về điểm mạnh. Vì nếu thế, dường như bạn chỉ đang khoe khoang hoặc đang “thùng rỗng kêu to”. Nhà tuyển dụng họ là những người có cái nhìn tổng quan lẫn chi tiết nhất. Vì thế, việc kiểm chứng tính xác thực về những gì bạn trình bày là một điều hoàn toàn dễ dàng dối với họ.
  • question

    Những câu hỏi thách thức trong buổi phỏng vấn của bạn

    Thách thức tuyển dụng luôn là điều mà mọi ứng viên cần phải trải qua. Và để có thể đồng hành cùng các doanh nghiệp/tổ chức, bạn cần vượt qua những thách thức ấy trong chính buổi phỏng vấn của mình. Và cụ thể là việc cách bạn trả lời câu hỏi: “Anh chị hãy nói về điểm mạnh và điểm yếu của mình”.

    Nhiều thách thức được đặt ra trong chính quá trình giới thiệu bản thân khi phỏng vấn. Việc của ứng viên là cần bình tĩnh để xử lý các thách thức. Bạn không nên hoang mang để rồi cảm thấy bị bế tắc trong chính những thách thức ấy. Hãy có cách ứng xử thông mình, hiệu quả phỏng vấn hầu như đạt mức tuyệt đối. Tuy nhiên, nhiều câu trả lời dường như chỉ tập trung vào việc đào sâu các vấn đề nhạy cảm liên quan đến công việc. Cụ thể, nhiều ứng viên sẽ đề cập đến mức lương và các chế độ thuộc về mặt quyền lợi của nhân viên. Từ đây, các ý kiến khác nhau được bàn luận. Hãy cẩn trọng để không phải mắc phải cấm kỵ khi đi phỏng vấn nhé!
  • question

    Bạn muốn mình là ai và như thế nào trong 5 năm tới?

    Nhiều ứng viên đã trình bày các kế hoạch không một tí liên quan gì đến công việc như: mua nhà, đi du lịch, kinh doanh,…

    Hoặc thậm chí, ứng viên bộc lộ nhiều sự cường điệu trong cách dẫn dắt câu chuyện. Chẳng hạn như việc chia sẻ rằng họ sẽ là một người có đam mê với công việc nhiều nhất; làm việc chăm chỉ nhất. Tồi tệ hơn là có nhiều ứng viên chỉ cười trừ vì không biết phải trả lời như thế nào. Vậy đâu là lỗi khi đi phỏng vấn, gây ấn tượng lúc phỏng vấn?

    Bạn phải thật sự cẩn trọng trong cách trả lời của mình. Nếu không, bạn sẽ thất bại về vấn đề tri nhận các yêu cầu phản hồi thông điệp. Dù bạn cố tình hay vô tình (thiếu sự trải nghiệm), bạn cũng không nên khiến mình thiếu chuyên nghiệp.