Senior AI Data Engineer (Python, SQL, Data Warehouse)

Vài task chậm hơn hẳn phần còn lại thường là data skew: một khoá chiếm phần lớn dữ liệu, dồn vào một partition.

Chẩn đoán qua Spark UI: xem stage chậm, so sánh thời gian và dung lượng shuffle giữa các task, có spill ra đĩa không.

Cách xử lý:

• Bật Adaptive Query Execution (mặc định bật ở Spark 3.2+) để tự tách partition bị lệch.
• Broadcast bảng nhỏ khi join để tránh shuffle.
• Thêm salt vào khoá nóng rồi gộp lại.
• Lọc dữ liệu và chọn cột sớm, tránh collect() về driver.
• Điều chỉnh số partition; xử lý vấn đề quá nhiều file nhỏ.

Người phỏng vấn muốn nghe: đo bằng Spark UI trước, không tăng tài nguyên một cách mù quáng.

Trước tiên kiểm tra dữ liệu có đúng không, rồi mới phân tích nghiệp vụ.

1. Dữ liệu: pipeline có chạy đủ không, dữ liệu đến trễ, có thay đổi tracking hay định nghĩa chỉ số không.
2. So sánh hợp lý: cùng thứ trong tuần trước, có ngày lễ, khuyến mãi hôm qua không.
3. Phân rã chỉ số: doanh thu = số người dùng × tỷ lệ chuyển đổi × giá trị đơn trung bình; xem thành phần nào giảm.
4. Cắt lát: theo kênh, nền tảng, khu vực, sản phẩm, phiên bản app để khoanh vùng.
5. Đối chiếu sự kiện: deploy mới, lỗi thanh toán, đối thủ, chiến dịch quảng cáo dừng.

Người phỏng vấn muốn nghe: cách tiếp cận có cấu trúc và kết luận đi kèm đề xuất hành động.

Idempotent nghĩa là chạy lại cùng một khoảng dữ liệu bao nhiêu lần cũng cho kết quả giống nhau, không trùng, không mất.

• Xử lý theo partition thời gian; ghi bằng ghi đè partition hoặc MERGE theo khoá, không INSERT nối thêm mù quáng.
• Tham số hoá job theo ngày logic (ví dụ data_interval_start trong Airflow) thay vì dùng giờ hiện tại.
• Dữ liệu đến trễ: lùi cửa sổ xử lý lại vài ngày gần nhất, hoặc dùng watermark với streaming.
• Khử trùng lặp theo khoá sự kiện.
• Hỗ trợ backfill có kiểm soát.

Hay sai: dùng now() trong logic khiến chạy lại hôm khác ra kết quả khác.

Context manager đảm bảo việc "mở" và "dọn dẹp" luôn đi cùng nhau, kể cả khi có exception: đóng file, trả connection, nhả lock, rollback transaction.

Cách nhanh nhất là dùng contextlib.contextmanager:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def db_transaction(conn):
    try:
        yield conn
        conn.commit()
    except Exception:
        conn.rollback()
        raise

• Cách đầy đủ: viết class có __enter__ và __exit__(self, exc_type, exc, tb). Nếu __exit__ trả về True thì exception bị nuốt.
• Bản async: async with, __aenter__/__aexit__ hoặc asynccontextmanager.

Hay sai: quên raise lại exception trong khối except, khiến lỗi bị che mất và code phía sau tưởng mọi thứ đã thành công.

asyncio chạy nhiều coroutine trên một thread. Khi coroutine gặp await một thao tác I/O, nó nhường quyền cho event loop chạy coroutine khác. Đây là đa nhiệm hợp tác: coroutine nào không await thì chiếm luôn cả loop.

Trong FastAPI:

• async def khi mọi thứ bên trong đều async (httpx.AsyncClient, driver DB async).
• def khi dùng thư viện blocking (requests, ORM đồng bộ). FastAPI sẽ chạy hàm này trong threadpool, nên không chặn loop.
• Gọi song song: await asyncio.gather(fetch_a(), fetch_b()).

Hay sai: viết async def rồi gọi requests.get() hoặc time.sleep() bên trong. Cả server đứng hình trong lúc chờ. Nếu buộc phải gọi code blocking, dùng await asyncio.to_thread(func).

Người phỏng vấn muốn nghe: async tăng khả năng xử lý đồng thời cho I/O, không làm code CPU nhanh hơn.

Deadlock là khi hai transaction giữ khoá mà bên kia cần và chờ nhau mãi. DB tự phát hiện, chọn một transaction làm nạn nhân và rollback nó.

Ví dụ: T1 khoá dòng A rồi muốn B, cùng lúc T2 khoá B rồi muốn A.

Cách giảm deadlock:

• Luôn khoá tài nguyên theo cùng một thứ tự (vd. sắp xếp theo id trước khi update nhiều dòng).
• Giữ transaction ngắn, không chờ I/O bên ngoài khi đang giữ khoá.
• Có index phù hợp để câu UPDATE/DELETE không khoá quá nhiều dòng.
• Ứng dụng bắt lỗi deadlock và retry có giới hạn.

Khi điều tra: MySQL dùng SHOW ENGINE INNODB STATUS, PostgreSQL xem log (deadlock được ghi kèm câu lệnh) và pg_locks.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn coi retry là bình thường nhưng vẫn tìm gốc rễ ở thứ tự khoá.

Chất lượng dữ liệu cần được kiểm tra tự động ở từng lớp và có người chịu trách nhiệm, không chỉ phát hiện khi dashboard sai.

• Test trong pipeline: not null, unique, giá trị hợp lệ, quan hệ khoá ngoại (dbt tests, Great Expectations).
• Giám sát: độ tươi (dữ liệu có cập nhật đúng giờ), số dòng bất thường, phân phối giá trị thay đổi đột ngột.
• Data contract với team nguồn: schema và ý nghĩa cột, thay đổi phải báo trước.
• Lỗi nghiêm trọng thì dừng pipeline, không đẩy dữ liệu sai xuống báo cáo.
• Lineage để biết lỗi ở nguồn ảnh hưởng tới bảng và dashboard nào.

Người phỏng vấn muốn nghe: ví dụ cụ thể bạn từng phát hiện và xử lý một lỗi dữ liệu.

Chỉ chọn streaming khi nghiệp vụ thật sự cần độ trễ thấp (phát hiện gian lận, cảnh báo, cá nhân hoá tức thời); còn báo cáo theo giờ/ngày thì batch hoặc micro-batch rẻ và dễ vận hành hơn.

Lưu ý khi làm streaming (Kafka, Flink, Spark Structured Streaming):

• Ngữ nghĩa giao nhận: at-least-once phổ biến, cần sink idempotent để tránh trùng.
• Event time và watermark để xử lý sự kiện đến trễ, sai thứ tự.
• Quản lý state và checkpoint để khôi phục khi lỗi.
• Thay đổi schema có kiểm soát (schema registry).
• Giám sát consumer lag.

Người phỏng vấn muốn nghe: cân nhắc chi phí vận hành, không chọn streaming chỉ vì "hiện đại".

Không kết luận chỉ vì con số cao hơn; cần kiểm tra thiết kế thí nghiệm và ý nghĩa thống kê.

• Chỉ số chính và cỡ mẫu phải được định trước; không nhìn kết quả liên tục rồi dừng khi thấy đẹp (peeking).
• Kiểm tra sample ratio mismatch: tỷ lệ chia nhóm thực tế có khớp thiết kế không.
• Xem khoảng tin cậy và p-value, không chỉ chênh lệch trung bình.
• Chạy đủ chu kỳ (ít nhất trọn tuần) để tránh hiệu ứng ngày trong tuần, hiệu ứng mới lạ.
• Kiểm tra chỉ số bảo vệ (guardrail): doanh thu, tỷ lệ huỷ, tốc độ trang.
• Cẩn thận khi cắt quá nhiều phân khúc: dễ có kết quả "có ý nghĩa" do ngẫu nhiên.

Người phỏng vấn muốn nghe: phân biệt ý nghĩa thống kê với ý nghĩa kinh doanh.

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.