Forward Deployed Engineer (Cloud, AWS, Azure)

VPC là mạng riêng ảo của bạn trên cloud; subnet chia nhỏ dải IP; tính "public" hay "private" của subnet do route table quyết định.

• Public subnet: route 0.0.0.0/0 tới Internet Gateway; đặt load balancer, bastion.
• Private subnet: không có route trực tiếp ra Internet; đặt app server, database.
• NAT Gateway: nằm ở public subnet, cho máy trong private subnet đi ra Internet (tải package, gọi API) nhưng không cho kết nối từ ngoài vào.
• Security group lọc ở mức instance (stateful); Network ACL lọc ở mức subnet (stateless).

Người phỏng vấn muốn nghe: database không bao giờ đặt ở public subnet, và truy cập quản trị nên đi qua bastion hoặc dịch vụ kiểu Session Manager.

Object storage lưu file dạng đối tượng truy cập qua HTTP API, dung lượng gần như không giới hạn và rẻ; block storage là ổ đĩa gắn vào máy ảo; file storage là ổ mạng dùng chung qua NFS/SMB.

• Object: ảnh, video, backup, data lake, static website. Không sửa một phần file được, phải ghi đè cả object.
• Block (EBS, Managed Disk, Persistent Disk): ổ hệ điều hành, database tự quản; độ trễ thấp.
• File (EFS, Azure Files, Filestore): nhiều máy cùng đọc ghi một thư mục.

Hay sai: để bucket public để tiện chia sẻ. Nên giữ bucket private, chia sẻ bằng presigned URL hoặc CDN có kiểm soát.

User đại diện cho một người hoặc ứng dụng với credential dài hạn; role là tập quyền được "đội" tạm thời và cấp credential ngắn hạn tự hết hạn.

• Ứng dụng chạy trên cloud nên dùng role gắn vào máy ảo, container, function (instance profile, managed identity, service account).
• CI/CD ngoài cloud dùng OIDC federation để lấy token ngắn hạn, không cần key cố định.
• Áp dụng least privilege: chỉ cấp đúng action trên đúng resource.
• Bật MFA cho người dùng, hạn chế dùng tài khoản root.

Access key trong code dễ lộ qua Git, log, image; một khi lộ thì dùng được tới khi bị thu hồi.

Người phỏng vấn muốn nghe: policy cụ thể, tránh "Action": "*".

Attention cho mỗi token "nhìn" tất cả token khác và tính trọng số mức liên quan, nhờ đó nắm được phụ thuộc xa trong câu. Mỗi token tạo ra query, key, value; trọng số là softmax của tích query với key (chia cho căn bậc hai số chiều), rồi lấy tổng có trọng số của value.

Transformer thắng RNN vì:

• Xử lý song song cả chuỗi khi train, tận dụng GPU tốt; RNN phải đi tuần tự.
• Ít gặp vấn đề mất thông tin ở chuỗi dài.
• Mở rộng quy mô tốt, là nền của các LLM hiện nay.

Đánh đổi: chi phí attention tăng theo bình phương độ dài chuỗi, nên ngữ cảnh dài tốn bộ nhớ và tính toán.

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.

Phát hiện sớm, nói thật sớm, và chọn phương án cùng team và PO.

• Tìm nguyên nhân: estimate sai, phát sinh việc ngoài kế hoạch, bị block bởi bên khác, có người nghỉ.
• Gỡ block trước: liên hệ team khác, khách hàng, xin môi trường, quyết định nhanh các điểm chờ.
• Cùng PO thương lượng phạm vi: giữ những gì quan trọng nhất cho sprint goal, đẩy phần còn lại sang sprint sau.
• Thông báo cho stakeholder kèm kế hoạch mới, không đợi tới ngày review.
• Retrospective: tìm nguyên nhân gốc để điều chỉnh planning lần sau.

Hay sai: bắt team OT để kịp mà không đổi gì về phạm vi. Làm một lần có thể được, nhưng lặp lại thì chất lượng giảm và người giỏi sẽ nghỉ.

Serverless hợp với tải không đều, xử lý theo sự kiện, đội nhỏ không muốn vận hành server; trả tiền theo lượng dùng.

Hợp:

• Xử lý file khi upload, webhook, cron job, API lưu lượng thấp hoặc thất thường.

Cân nhắc:

• Cold start làm tăng độ trễ request đầu.
• Giới hạn thời gian chạy, bộ nhớ, kích thước gói.
• Tải cao và đều thì container/VM thường rẻ hơn.
• Kết nối DB: nhiều instance mở nhiều connection, cần connection pooler hoặc proxy.
• Khó debug và test cục bộ hơn.

Người phỏng vấn muốn nghe: quyết định dựa trên đặc điểm tải và chi phí, không chọn vì "đang hot".

Load balancer tầng 4 phân phối theo IP/port (TCP/UDP), không đọc nội dung; tầng 7 hiểu HTTP nên định tuyến được theo path, host, header.

• L7 (ALB, Application Gateway, HTTP(S) LB): định tuyến /api và /web tới các nhóm khác nhau, kết thúc TLS, gắn WAF, hợp web/API.
• L4 (NLB, Azure Load Balancer): độ trễ thấp, thông lượng cao, giao thức không phải HTTP (game, MQTT, DB proxy), cần IP tĩnh.
• Cả hai đều có health check để loại máy hỏng.

Hay sai: health check trỏ vào trang nặng hoặc phụ thuộc DB, khiến LB loại hết máy khi DB chậm.

Bắt đầu từ dữ liệu chi phí, không đoán: xem Cost Explorer/Cost Management theo dịch vụ, region, tag và theo ngày để tìm điểm tăng.

Thủ phạm hay gặp:

• Tài nguyên quên tắt: máy dev, ổ đĩa, snapshot, IP tĩnh không gắn máy.
• Data transfer: traffic ra Internet, qua NAT Gateway, giữa AZ/region.
• Log và metric ghi quá nhiều, giữ quá lâu.
• Auto scaling không co lại.

Tối ưu: right-sizing, Savings Plans/Reserved cho tải nền ổn định, spot cho việc chịu ngắt quãng, lifecycle policy chuyển dữ liệu cũ sang lớp lưu trữ rẻ.

Người phỏng vấn muốn nghe: gắn tag bắt buộc và đặt budget alert để phát hiện sớm.

Cho thấy bạn tách góp ý khỏi cảm xúc cá nhân và biến nó thành hành động.

• Lắng nghe hết, hỏi lại để hiểu ví dụ cụ thể và kỳ vọng.
• Cảm ơn, kể cả khi chưa đồng ý hoàn toàn; nếu có góc nhìn khác, trao đổi bằng thông tin, không phòng thủ.
• Lên kế hoạch cải thiện và chủ động xin phản hồi lại sau một thời gian.

Câu mẫu: "Có lần lead góp ý code review của em quá dài, khó review. Lúc đầu em hơi chột dạ, nhưng em hỏi anh muốn chia thế nào cho dễ. Từ đó em tách pull request nhỏ theo từng thay đổi, thời gian review của team giảm hẳn và em cũng ít bị yêu cầu sửa lại hơn."

Hay sai: nói "em luôn vui vẻ đón nhận mọi góp ý" mà không có ví dụ.