Test Automation Engineer

Chuyển sang test theo rủi ro (risk-based testing) và minh bạch với team về phần chưa test.

• Xác định thay đổi trong bản release và vùng code bị ảnh hưởng (hỏi dev, xem danh sách commit/ticket).
• Ưu tiên: luồng tạo ra tiền hoặc dữ liệu quan trọng (thanh toán, đăng nhập, đặt hàng), chỗ hay có bug trong quá khứ, tính năng mới.
• Chạy bộ automation sẵn có, người tập trung vào phần automation chưa phủ.
• Báo cáo rõ: đã test gì, chưa test gì, rủi ro còn lại, đề xuất (release có điều kiện, feature flag, theo dõi sau release).
• Quyết định release là của PO/PM dựa trên thông tin bạn đưa.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn không âm thầm bỏ qua test, cũng không cố chặn release; bạn cung cấp thông tin để team quyết định. Về lâu dài, đề xuất tăng automation cho regression.

Không có framework tốt nhất, chỉ có cái hợp với sản phẩm và team.

• Loại ứng dụng: web, mobile (Appium hoặc framework native), desktop, API.
• Ngôn ngữ của team: nên trùng với dev để họ cùng review và viết test.
• Trình duyệt cần hỗ trợ, có cần nhiều tab/domain, iframe, file upload.
• Tốc độ và độ ổn định: auto-wait, chạy song song, retry, trace khi lỗi.
• Tích hợp CI/CD, báo cáo, chạy trên container.
• Cộng đồng, tài liệu, khả năng tuyển người.

Ví dụ: "Dự án web mới, team dùng TypeScript, em chọn Playwright vì auto-wait giảm test chập chờn, chạy song song sẵn, có trace viewer để debug. Selenium vẫn hợp với dự án Java có sẵn nhiều script."

Hay sai: chọn vì "đang hot" mà không có lý do gắn với dự án.

Flaky test làm team mất niềm tin vào automation, nên cần xử lý có hệ thống chứ không chỉ bấm chạy lại.

Nguyên nhân thường gặp:

• Chờ bằng sleep cứng thay vì chờ điều kiện (element hiển thị, API trả về).
• Locator dễ vỡ (XPath dài, phụ thuộc thứ tự); nên dùng data-testid hoặc role.
• Dữ liệu test dùng chung, test phụ thuộc thứ tự chạy.
• Môi trường test không ổn định, dịch vụ bên thứ ba.

Cách làm:

• Theo dõi tỷ lệ fail từng test, cách ly test flaky khỏi pipeline chặn release cho tới khi sửa.
• Mỗi test tự tạo và dọn dữ liệu của mình; mock dịch vụ ngoài khi phù hợp.
• Lưu screenshot, video, trace khi fail để tìm nguyên nhân.

Hay sai: cấu hình retry thật nhiều để che lỗi.

CPython dùng reference counting: object bị giải phóng ngay khi số tham chiếu về 0. Bộ thu gom gc chạy thêm để dọn các vòng tham chiếu (A trỏ B, B trỏ A).

Nguyên nhân leak hay gặp:

• Cache toàn cục (dict, lru_cache không giới hạn) chỉ thêm không xoá.
• Biến ở module hoặc class tích luỹ dữ liệu qua các request.
• Đọc cả file hay cả queryset lớn vào bộ nhớ thay vì xử lý theo lô.
• Extension C giữ bộ nhớ ngoài tầm GC.

Cách điều tra:

• tracemalloc: chụp snapshot hai thời điểm rồi so sánh dòng code cấp phát nhiều nhất.
• Theo dõi RSS theo thời gian, thử tái hiện với một loại request.
• Giải pháp tạm: cấu hình worker tự khởi động lại sau N request (Gunicorn max_requests, Celery max_tasks_per_child).

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn đo trước khi đoán, và biết giải pháp tạm không thay cho việc tìm nguyên nhân.

Đo trước, tối ưu chỗ tốn nhất trước. Phần lớn trường hợp nút thắt là DB và gọi mạng, không phải tốc độ của Python.

1. Đo: APM hoặc tracing (OpenTelemetry) để biết thời gian nằm ở DB, API ngoài hay code. Profile bằng py-spy (gắn vào process đang chạy) hoặc cProfile.
2. DB: xử lý N+1, thêm index phù hợp, chỉ lấy cột cần (only, values), phân trang.
3. Cache: Redis cho dữ liệu đọc nhiều, ít đổi; nhớ chiến lược invalidate.
4. Việc nặng hoặc không cần trả ngay (gửi email, xuất file): đẩy sang Celery hoặc queue.
5. Gọi nhiều API ngoài: chạy song song, đặt timeout.
6. Cuối cùng mới tới tối ưu thuật toán, hoặc đưa đoạn nặng CPU sang thư viện C hay service khác.

Hay sai: viết lại sang async hoặc đổi ngôn ngữ trước khi biết thời gian thực sự bị tiêu ở đâu.

Tách lỗi theo từng khâu của pipeline, kiểm tra từ dưới lên.

1. Dữ liệu: tài liệu đã được nạp chưa, trích xuất từ PDF/bảng có bị vỡ không, có phiên bản cũ mâu thuẫn không.
2. Chunking: thông tin cần thiết có bị cắt đôi giữa hai chunk không.
3. Truy xuất: log các chunk lấy về cho câu hỏi đó; đúng chunk có nằm trong top-k không. Thử hybrid search, rerank, viết lại câu hỏi.
4. Sinh: chunk đúng đã có trong prompt mà vẫn sai thì xem prompt, thứ tự đặt ngữ cảnh, quá nhiều ngữ cảnh nhiễu.
5. Thêm ca này vào bộ eval để tránh tái diễn.

Người phỏng vấn muốn nghe: có tracing để xem từng bước, không đoán mò.

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.

Trả lời thẳng thắn và cân bằng: sẵn sàng khi thật sự cần, nhưng không coi OT kéo dài là bình thường.

Câu mẫu: "Em sẵn sàng làm thêm khi có việc gấp như sự cố production hay trước một đợt release quan trọng. Nhưng nếu OT diễn ra thường xuyên, em nghĩ cần xem lại cách estimate hoặc phạm vi, và em sẽ chủ động nêu điều đó với team. Em cũng muốn hỏi thêm: ở team mình OT thường xảy ra trong trường hợp nào và được tính như thế nào ạ?"

Đây cũng là lúc bạn tìm hiểu ngược: OT có được trả lương hoặc nghỉ bù theo quy định không, tần suất ra sao. Câu trả lời của họ cho bạn biết nhiều về văn hoá công ty.

Hay sai: hứa "OT thoải mái" để lấy điểm, rồi vào làm mới thấy không chịu nổi.