Manual QA Tester (QC)

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.

QA (Quality Assurance) lo quy trình để lỗi ít xảy ra ngay từ đầu; QC (Quality Control) kiểm tra sản phẩm để tìm lỗi đã xảy ra. Testing là một hoạt động chính của QC.

• QA: review requirement, đặt chuẩn Definition of Done, checklist review code, quy trình release.
• QC: viết và chạy test case, log bug, verify fix, regression.
• Thực tế ở Việt Nam, chức danh "QA" thường làm cả hai, nhưng phần lớn thời gian là QC.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn hiểu khái niệm và kể được việc cụ thể mình làm, ví dụ "Em tham gia review user story từ sprint planning để hỏi rõ acceptance criteria, rồi mới viết test case".

Chia theo nhóm để không sót, rồi áp dụng kỹ thuật thiết kế test.

• Chức năng: đúng email/mật khẩu; sai mật khẩu; email chưa đăng ký; để trống từng trường.
• Phân vùng tương đương & giá trị biên: độ dài mật khẩu ở min-1, min, max, max+1; email sai định dạng.
• Bảo mật: khoá tài khoản sau N lần sai, mật khẩu bị che, thông báo lỗi không tiết lộ email có tồn tại hay không, thử ký tự đặc biệt/SQL injection cơ bản.
• UI/UX: nhấn Enter để submit, tab order, hiện/ẩn mật khẩu, thông báo lỗi rõ ràng.
• Khác: "Ghi nhớ đăng nhập", session hết hạn, nhiều trình duyệt/thiết bị.

Hay sai: chỉ liệt kê case happy path, hoặc liệt kê lan man không có nhóm. Nên nói thêm mỗi test case gồm: tiền điều kiện, các bước, dữ liệu, kết quả mong đợi.

Overfitting là mô hình học thuộc cả nhiễu của tập train nên kém trên dữ liệu mới; underfitting là mô hình quá đơn giản, kém ngay cả trên tập train.

Phát hiện: so sánh lỗi train và validation. Train tốt mà validation kém là overfit; cả hai đều kém là underfit.

Khắc phục overfitting:

• Thêm dữ liệu, data augmentation.
• Regularization (L1/L2, dropout, weight decay), early stopping.
• Giảm độ phức tạp mô hình, bớt đặc trưng nhiễu.

Khắc phục underfitting: mô hình mạnh hơn, đặc trưng tốt hơn, train lâu hơn, giảm regularization.

Người phỏng vấn muốn nghe: liên hệ với bias-variance trade-off và dùng cross-validation khi dữ liệu ít.

Train để học tham số, validation để chọn mô hình và siêu tham số, test để ước lượng hiệu năng thật lúc cuối và chỉ dùng một lần.

Data leakage là khi thông tin không có ở thời điểm dự đoán lọt vào lúc train, khiến kết quả offline đẹp nhưng chạy thật thì kém.

Ví dụ hay gặp:

• Chuẩn hoá hoặc chọn đặc trưng trên toàn bộ dữ liệu trước khi chia tập.
• Dữ liệu chuỗi thời gian chia ngẫu nhiên thay vì theo thời gian.
• Đặc trưng chứa thông tin từ tương lai hoặc từ chính nhãn (như "ngày huỷ hợp đồng" khi dự đoán khách rời bỏ).
• Cùng một người dùng xuất hiện ở cả train và test.

Hay sai: tinh chỉnh nhiều lần dựa trên tập test, biến nó thành validation.

Bug report tốt giúp dev tái hiện được ngay mà không cần hỏi lại.

• Tiêu đề ngắn, nói rõ chỗ lỗi và hiện tượng.
• Môi trường: build/version, trình duyệt hoặc thiết bị, tài khoản test.
• Các bước tái hiện, kết quả thực tế, kết quả mong đợi.
• Bằng chứng: ảnh, video, log, request/response.
• Severity, Priority, tần suất (luôn xảy ra hay thỉnh thoảng).

Severity là mức ảnh hưởng kỹ thuật (crash, mất dữ liệu là Critical). Priority là mức gấp cần sửa theo góc nhìn business. Ví dụ: logo sai màu ở trang chủ có severity thấp nhưng priority cao trước buổi demo khách hàng; app crash ở một màn hình gần như không ai dùng có severity cao nhưng priority có thể thấp hơn.

Hay sai: tự đặt Priority thay cho PO/PM mà không trao đổi.

Ba loại này khác nhau ở mục đích và phạm vi.

• Smoke test: chạy nhanh các luồng chính ngay khi có build mới để quyết định build có đủ ổn để test tiếp không. Rộng nhưng nông.
• Sanity test: sau khi sửa một bug hay thay đổi nhỏ, kiểm tra nhanh đúng chỗ đó và vùng liên quan. Hẹp nhưng sâu.
• Regression test: kiểm tra lại các chức năng đã chạy đúng để chắc thay đổi mới không làm hỏng chúng. Phạm vi lớn nhất, hợp để automation.

Ví dụ trả lời: "Ở dự án trước, mỗi build lên môi trường test em chạy bộ smoke khoảng 20 case trong 15 phút. Fix bug thì sanity phần liên quan. Trước release cả team chạy regression, phần lặp lại đã được automation."

Người phỏng vấn muốn nghe: ví dụ thực tế từ dự án của bạn, không chỉ định nghĩa.

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."

"My current contract requires a 30-day notice period, so I could start about a month after accepting an offer. I'd like to make sure I hand over my work properly to my team. If you need someone sooner, I can discuss with my manager whether an earlier date is possible, but I can't promise that yet."

Mẹo: nói đúng thời gian báo trước theo hợp đồng của bạn, đừng hứa đi làm ngay để lấy điểm. Dùng "notice period", "hand over", "start date". Tránh nói "I can go to work immediately" khi bạn vẫn còn hợp đồng.

Dùng STAR: Situation (bối cảnh), Task (nhiệm vụ), Action (bạn làm gì), Result (kết quả). Phần Action nên chiếm nhiều nhất.

Câu mẫu:

• S: "Lead muốn dùng một thư viện mới cho module báo cáo, em thấy thư viện đó còn ít người dùng và lo về bảo trì."
• T: "Em cần nêu rủi ro mà không làm chậm tiến độ."
• A: "Em gặp riêng anh, đưa so sánh hai phương án và đề xuất làm thử một bản nhỏ trong hai ngày để đánh giá."
• R: "Kết quả thử cho thấy thư viện cũ đáp ứng đủ, anh đồng ý giữ lại. Từ đó team có thói quen làm bản thử trước khi đổi công nghệ."

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn tranh luận bằng dữ liệu, tôn trọng người khác, và chấp nhận quyết định cuối cùng kể cả khi không theo ý mình.