Automation QA QC Test Lead/Manager (SDET, AI)

Bắt đầu từ hiểu hiện trạng và rủi ro, rồi cải thiện từng bước thay vì áp nguyên một quy trình nặng.

• Tuần đầu: tìm hiểu sản phẩm, luồng nghiệp vụ chính, lịch sử bug sau release, cách team đang làm việc.
• Nền tảng: thống nhất quy trình bug (template, severity, vòng đời ticket), Definition of Done có bước test, môi trường test tách khỏi production.
• Shift-left: tham gia refinement để làm rõ acceptance criteria trước khi code.
• Phủ test: bộ smoke cho luồng quan trọng, sau đó automation dần (ưu tiên API), đưa vào CI.
• Đo lường: số bug lọt ra production, thời gian xử lý bug, độ phủ regression, để chứng minh hiệu quả.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn biết ưu tiên, làm việc với dev chứ không đứng ngoài "bắt lỗi", và đo được kết quả.

Đừng đợi tài liệu hoàn hảo; chủ động làm rõ và ghi lại giả định.

• Đặt câu hỏi cụ thể cho BA/PO ngay từ lúc refinement, ưu tiên những chỗ ảnh hưởng tới acceptance criteria.
• Tham khảo nguồn khác: bản thiết kế UI, hệ thống cũ, sản phẩm tương tự, hỏi dev về logic đã code.
• Viết test scenario ở mức cao trước, ghi rõ giả định, gửi lại cho BA/PO xác nhận.
• Kết hợp exploratory testing theo session có mục tiêu và ghi chú.
• Chỗ chưa rõ thì log thành câu hỏi/ticket thay vì tự quyết là bug hay không.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn chủ động và minh bạch. Ví dụ: "Em gửi danh sách 8 câu hỏi kèm giả định, PO trả lời 6, 2 câu còn lại em đánh dấu là rủi ro trong test report."

Giữ bình tĩnh, dựa vào bằng chứng và requirement, không tranh cãi cảm tính.

• Kiểm tra lại: đúng build, đúng môi trường, đúng dữ liệu chưa? Có thể do cache hoặc tài khoản test khác nhau.
• Bổ sung video, log, request/response; nếu được thì ngồi tái hiện cùng dev.
• Nếu tranh luận là "đúng thiết kế hay không", dẫn chiếu acceptance criteria. Requirement không nói rõ thì kéo BA/PO vào quyết định.
• Bug thỉnh thoảng mới xảy ra: ghi tần suất, điều kiện nghi ngờ, giữ ticket mở để theo dõi.

Hay sai: đóng ticket cho xong chuyện, hoặc biến nó thành chuyện cá nhân. Câu trả lời tốt cho thấy bạn coi dev là đồng đội cùng bảo vệ chất lượng.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) tìm các đoạn tài liệu liên quan rồi đưa vào prompt để LLM trả lời dựa trên đó, giúp dùng dữ liệu riêng, cập nhật mà không cần train lại.

Các bước:

1. Nạp và làm sạch tài liệu (PDF, wiki), giữ metadata và quyền truy cập.
2. Chunking theo cấu trúc (tiêu đề, đoạn), có chồng lấp hợp lý.
3. Embedding và lưu vào vector DB.
4. Truy xuất: kết hợp tìm vector và từ khoá (hybrid), rồi rerank.
5. Sinh câu trả lời với prompt yêu cầu bám nguồn và trích dẫn, trả lời "không biết" khi thiếu thông tin.

Hay sai: bỏ qua phân quyền, để người dùng nhận được nội dung từ tài liệu họ không được xem.

Bắt đầu từ cách rẻ và nhanh nhất, chỉ nâng cấp khi đo được là chưa đủ.

• Prompting: thử đầu tiên; chỉ dẫn rõ, ví dụ mẫu (few-shot), định dạng đầu ra có cấu trúc.
• RAG: khi mô hình thiếu kiến thức (tài liệu nội bộ, dữ liệu thay đổi thường xuyên), cần trích dẫn nguồn.
• Fine-tuning: khi cần đổi hành vi ổn định (văn phong, định dạng, tác vụ hẹp lặp lại), hoặc muốn dùng mô hình nhỏ rẻ hơn thay mô hình lớn. Kỹ thuật như LoRA giảm chi phí.

Fine-tuning không phải cách tốt để nhồi kiến thức mới hay thay đổi liên tục; RAG hợp hơn.

Người phỏng vấn muốn nghe: có bộ đánh giá trước để so sánh các phương án bằng số liệu.

Readiness quyết định Pod có nhận traffic không; liveness quyết định có restart container không; startup probe tạm hoãn hai probe kia cho tới khi app khởi động xong.

• Readiness fail: Pod bị gỡ khỏi endpoint của Service, không bị restart.
• Liveness fail: kubelet restart container.
• Startup probe hợp với app khởi động chậm (JVM, nạp model).

Lỗi hay gặp:

• Liveness kiểm tra cả DB bên ngoài: DB chậm là toàn bộ Pod bị restart dây chuyền.
• Không có readiness: rolling update đẩy traffic vào Pod chưa sẵn sàng, gây lỗi 5xx.

Người phỏng vấn muốn nghe: liveness chỉ nên kiểm tra chính process còn sống, phần phụ thuộc để cho readiness.

Test API là kiểm tra hợp đồng giữa client và server, không cần UI.

• Status code đúng từng trường hợp: 200/201, 400 khi dữ liệu sai, 401/403 khi thiếu quyền, 404, 409, 500.
• Response body: đúng schema, kiểu dữ liệu, trường bắt buộc, giá trị khớp DB.
• Validation: thiếu trường, sai kiểu, giá trị biên, chuỗi rất dài, ký tự đặc biệt.
• Phân quyền: user A có đọc/sửa được dữ liệu của user B không.
• Idempotency & trạng thái: gọi lại POST/PUT nhiều lần, thứ tự gọi API sai.
• Hiệu năng cơ bản: thời gian phản hồi, phân trang.

Công cụ hay dùng: Postman (collection, environment, script kiểm tra), sau đó đưa vào CI bằng Newman hoặc framework code như REST Assured, Playwright API.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn có test case phân quyền và lỗi, không chỉ gọi thử thấy 200 là xong.

Automation đáng tiền khi chạy lặp lại nhiều và ổn định; manual hợp với thứ thay đổi liên tục hoặc cần cảm nhận người dùng.

Nên automation:

• Bộ regression và smoke chạy mỗi build/release.
• Test API, tính toán nghiệp vụ nhiều bộ dữ liệu (data-driven).
• Luồng chính ít thay đổi giao diện.

Nên giữ manual:

• Tính năng mới, UI còn thay đổi theo sprint.
• Exploratory, usability, kiểm tra trực quan.
• Case chỉ chạy một hai lần, hoặc chi phí dựng môi trường quá lớn.

Nên nhắc chi phí bảo trì: script hỏng vì locator thay đổi cũng tốn thời gian. Ưu tiên tầng API/unit trước UI theo mô hình test pyramid.

Hay sai: nói "automation hết cho nhanh". Người phỏng vấn muốn thấy bạn biết tính ROI.

Chuyển sang test theo rủi ro (risk-based testing) và minh bạch với team về phần chưa test.

• Xác định thay đổi trong bản release và vùng code bị ảnh hưởng (hỏi dev, xem danh sách commit/ticket).
• Ưu tiên: luồng tạo ra tiền hoặc dữ liệu quan trọng (thanh toán, đăng nhập, đặt hàng), chỗ hay có bug trong quá khứ, tính năng mới.
• Chạy bộ automation sẵn có, người tập trung vào phần automation chưa phủ.
• Báo cáo rõ: đã test gì, chưa test gì, rủi ro còn lại, đề xuất (release có điều kiện, feature flag, theo dõi sau release).
• Quyết định release là của PO/PM dựa trên thông tin bạn đưa.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn không âm thầm bỏ qua test, cũng không cố chặn release; bạn cung cấp thông tin để team quyết định. Về lâu dài, đề xuất tăng automation cho regression.

Người phỏng vấn muốn biết mục tiêu của bạn có khớp với hướng phát triển ở công ty và bạn có định gắn bó không.

• Nêu hướng phát triển cụ thể, thực tế: đi sâu chuyên môn (senior, chuyên gia một mảng) hay quản lý (lead, PM).
• Kèm kế hoạch: kỹ năng cần học, trách nhiệm muốn nhận thêm.
• Gắn với cơ hội ở vị trí đang ứng tuyển.

Câu mẫu: "Trong 2–3 năm tới em muốn trở thành senior có thể tự thiết kế và chịu trách nhiệm một module lớn, đồng thời hướng dẫn được các bạn mới. Em đang học thêm về thiết kế hệ thống và thấy team bên mình có nhiều bài toán ở quy mô lớn, rất hợp để em phát triển theo hướng đó."

Hay sai: "Em muốn mở công ty riêng" hoặc "em chưa nghĩ tới". Cũng đừng nói muốn ngồi vào chỗ của người đang phỏng vấn.