QA Test Engineer (Automation)

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."

Pod là đơn vị chạy nhỏ nhất (một hoặc vài container dùng chung network); Deployment quản lý số bản sao Pod và việc cập nhật; Service cho một địa chỉ ổn định để gọi tới nhóm Pod.

• Pod có thể chết và được tạo lại với IP mới, nên không gọi trực tiếp IP Pod.
• Deployment tạo ReplicaSet, hỗ trợ rolling update và rollback.
• Service chọn Pod theo label (selector), kiểu ClusterIP (nội bộ), NodePort, LoadBalancer.
• Từ ngoài vào HTTP thường dùng Ingress hoặc Gateway API phía trước Service.

Hay sai: label của Pod template không khớp selector của Service, khiến Service không có endpoint nào.

CrashLoopBackOff nghĩa là container khởi động rồi thoát liên tục; cần tìm lý do nó thoát.

kubectl describe pod <pod>      # events, exit code, OOMKilled?
kubectl logs <pod> --previous   # log của lần chạy trước khi chết
kubectl get events --sort-by=.lastTimestamp

• Exit code 137 / OOMKilled: thiếu memory limit hoặc rò rỉ bộ nhớ.
• Lỗi cấu hình: thiếu biến môi trường, Secret/ConfigMap sai, không kết nối được DB.
• Liveness probe quá gắt khiến app bị kill khi đang khởi động; cân nhắc startupProbe.
• Sai lệnh command/args, sai kiến trúc image (arm64 và amd64).

Người phỏng vấn muốn nghe: quy trình có thứ tự, dựa vào events và log trước khi đoán.

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.

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.

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.

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.