Sr/Expert AI Engineer (Data Scientist, Python) - 4B063

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.

Hallucination là khi mô hình sinh ra nội dung nghe hợp lý nhưng sai hoặc không có căn cứ. Không loại bỏ hoàn toàn được, chỉ giảm và kiểm soát.

• Cung cấp ngữ cảnh đúng qua RAG, yêu cầu chỉ trả lời dựa trên nguồn và trích dẫn.
• Cho phép và khuyến khích trả lời "không đủ thông tin".
• Dùng đầu ra có cấu trúc (JSON schema) và kiểm tra hợp lệ bằng code.
• Với số liệu, tra cứu hoặc tính toán qua tool/API thay vì để mô hình tự nhớ.
• Kiểm tra sau sinh: đối chiếu câu trả lời với nguồn.
• Thiết kế UX hiển thị nguồn; tác vụ rủi ro cao có người duyệt.

Người phỏng vấn muốn nghe: đo tỷ lệ hallucination bằng bộ đánh giá, không chỉ dựa vào cảm giác.

GIL (Global Interpreter Lock) trong CPython chỉ cho một thread chạy bytecode Python tại một thời điểm. Vì vậy threading không tăng tốc tác vụ nặng CPU, nhưng vẫn hữu ích cho I/O vì GIL được nhả ra khi chờ mạng, đĩa.

• I/O, số lượng vừa phải, thư viện blocking: threading hoặc ThreadPoolExecutor.
• I/O rất nhiều kết nối đồng thời: asyncio với thư viện async (httpx, asyncpg).
• Nặng CPU: multiprocessing hoặc ProcessPoolExecutor, hoặc dùng thư viện viết bằng C như NumPy (nhả GIL khi tính toán).

Từ Python 3.13 có bản build free-threaded (không GIL) tuỳ chọn, nhưng chưa phải mặc định và còn phụ thuộc thư viện hỗ trợ.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn phân biệt được bài toán I/O-bound và CPU-bound trước khi chọn công cụ.

N+1 là khi lấy danh sách bằng 1 query, rồi mỗi phần tử truy cập quan hệ lại sinh thêm 1 query. Ví dụ duyệt 50 bài viết và in post.author.name sẽ thành 51 query.

• select_related: dùng SQL JOIN, cho quan hệ trỏ tới một object (ForeignKey, OneToOne).
• prefetch_related: chạy query riêng rồi ghép trong Python, cho quan hệ nhiều (ManyToMany, reverse ForeignKey).

posts = (Post.objects
         .select_related("author")
         .prefetch_related("tags"))

Phát hiện bằng Django Debug Toolbar, hoặc assertNumQueries trong test.

Hay sai: gọi .filter() trên quan hệ đã prefetch bên trong vòng lặp. Lệnh đó tạo query mới và bỏ qua dữ liệu prefetch; dùng Prefetch(..., queryset=...) để lọc ngay từ đầu.

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.

Mô hình lên production là một phần mềm cần đóng gói, phiên bản hoá, giám sát và cập nhật như mọi dịch vụ khác.

• Đóng gói: lưu mô hình kèm phiên bản dữ liệu, code, siêu tham số (model registry).
• Phục vụ: API online hoặc chạy batch tuỳ yêu cầu độ trễ; dùng chung code tính đặc trưng giữa train và serve để tránh lệch.
• Triển khai an toàn: shadow hoặc canary, so sánh với mô hình cũ.
• Giám sát: độ trễ, lỗi; data drift (phân phối đầu vào thay đổi); chất lượng dự đoán khi có nhãn thật.
• Cập nhật: train lại định kỳ hoặc khi drift vượt ngưỡng, có rollback.

Hay sai: training-serving skew, xử lý đặc trưng ở hai nơi bằng hai đoạn code khác nhau.

Xây một bộ đánh giá (eval set) đại diện cho câu hỏi thật, chạy tự động như test hồi quy mỗi khi đổi prompt, mô hình hay cách truy xuất.

• Dữ liệu: câu hỏi thật đã ẩn danh, trường hợp khó, câu hỏi ngoài phạm vi, câu cố tình phá.
• Đánh giá truy xuất: tài liệu đúng có nằm trong top-k không (recall@k).
• Đánh giá câu trả lời: đúng sự thật, bám nguồn, đầy đủ, đúng định dạng; dùng kiểm tra bằng code khi được, LLM-as-judge có rubric rõ, và người chấm mẫu để hiệu chỉnh.
• Sau ra mắt: thu phản hồi người dùng, log và soi các ca thất bại để bổ sung bộ eval.

Hay sai: chỉ thử vài câu bằng tay rồi kết luận "ổn".

Đo trước: chi phí và độ trễ đến từ số token vào/ra, kích thước mô hình, số lần gọi trong một yêu cầu.

• Chọn mô hình: định tuyến, việc dễ cho mô hình nhỏ, việc khó mới gọi mô hình lớn.
• Giảm token: prompt gọn, truy xuất ít đoạn nhưng chính xác hơn (rerank), giới hạn độ dài đầu ra.
• Prompt caching cho phần prompt cố định lặp lại; cache câu trả lời cho câu hỏi trùng.
• Streaming để người dùng thấy chữ sớm, cải thiện độ trễ cảm nhận.
• Gộp việc không gấp thành batch.
• Tự host: quantization, batching động, engine suy luận tối ưu.

Người phỏng vấn muốn nghe: mọi tối ưu đều kiểm tra lại bằng bộ eval để chắc chất lượng không giảm.

Chọn điểm yếu thật, không chí mạng với vị trí, và cho thấy bạn đang cải thiện.

Cấu trúc: điểm yếu, ảnh hưởng đã gặp, việc bạn đang làm để khắc phục, tiến bộ đến nay.

Câu mẫu: "Trước đây em hay ngại hỏi khi bị kẹt, tự loay hoay quá lâu, có lần làm trễ task. Giờ em tự đặt giới hạn: kẹt quá một hai giờ mà không có hướng thì em hỏi đồng đội, kèm những gì đã thử. Từ khi làm vậy em xong việc đúng hạn hơn và học được nhanh hơn từ người khác."

Ví dụ khác có thể dùng: chưa quen nói trước đám đông, tiếng Anh nói chưa trôi chảy, hay ôm việc.

Hay sai: "Điểm yếu của em là quá cầu toàn" (nghe như né câu hỏi), hoặc nêu điểm yếu là kỹ năng cốt lõi của vị trí.