Question 1

Bạn sẽ triển khai thao tác rolling window bằng stride tricks trong NumPy như thế nào?

Accepted Answer

as_strided to expose sliding windows, then reduce; guard with correct shape/stride and avoid out-of-bounds. Câu hỏi đánh giá hiểu biết thực hành về NumPy trong bối cảnh ứng dụng thực tế. Ứng viên cấp cao cần trình bày lý do chọn phương pháp, ưu và nhược điểm, và liên hệ với kinh nghiệm dự án thực tế. Ứng viên xuất sắc sẽ nêu được các thách thức thường gặp và cách khắc phục trong môi trường production.

Question 2

Hãy giải thích cách tránh double-dipping khi thực hiện stacking hoặc target encoding trong Scikit-learn.

Accepted Answer

Compute target encodings and meta-features strictly out-of-fold; never fit on full data before generating training features. Câu hỏi đánh giá hiểu biết thực hành về Scikit-learn trong bối cảnh ứng dụng thực tế. Ứng viên cấp cao cần trình bày lý do chọn phương pháp, ưu và nhược điểm, và liên hệ với kinh nghiệm dự án thực tế. Ứng viên xuất sắc sẽ nêu được các thách thức thường gặp và cách khắc phục trong môi trường production.

Question 3

Khi nào nên sử dụng categorical dtype trong Pandas và nó ảnh hưởng như thế nào đến groupby, joins và bộ nhớ?

Accepted Answer

Use when low-cardinality strings/labels; reduces memory, speeds groupby/joins via integer codes; careful with category alignment. Câu hỏi đánh giá hiểu biết thực hành về Pandas trong bối cảnh ứng dụng thực tế. Ứng viên cấp cao cần trình bày lý do chọn phương pháp, ưu và nhược điểm, và liên hệ với kinh nghiệm dự án thực tế. Ứng viên xuất sắc sẽ nêu được các thách thức thường gặp và cách khắc phục trong môi trường production.

Question 4

Hãy mô tả cách triển khai custom gradient với `@tf.custom_gradient` trong TensorFlow và khi nào cần dùng đến nó.

Accepted Answer

Decorate function with @tf; return forward value and custom backward grad. Câu hỏi đánh giá hiểu biết thực hành về TensorFlow trong bối cảnh ứng dụng thực tế. Ứng viên cấp cao cần trình bày lý do chọn phương pháp, ưu và nhược điểm, và liên hệ với kinh nghiệm dự án thực tế. Ứng viên xuất sắc sẽ nêu được các thách thức thường gặp và cách khắc phục trong môi trường production.

Question 5

Làm thế nào để giới hạn mức sử dụng bộ nhớ tối đa (activation/optimizer/state) khi huấn luyện các model lớn trong PyTorch?

Accepted Answer

Use gradient checkpointing, AMP, smaller optimizer states (8-bit), and offload/freeze parts; watch activation sizes. Câu hỏi đánh giá hiểu biết thực hành về PyTorch trong bối cảnh ứng dụng thực tế. Ứng viên cấp cao cần trình bày lý do chọn phương pháp, ưu và nhược điểm, và liên hệ với kinh nghiệm dự án thực tế. Ứng viên xuất sắc sẽ nêu được các thách thức thường gặp và cách khắc phục trong môi trường production.

Question 6

Bạn sẽ thiết kế cơ chế retry đáng tin cậy cho các output sink không ổn định trong Spark như thế nào?

Accepted Answer

Exactly-once sinks or idempotent keys; retries with checkpointed progress. Câu hỏi đánh giá hiểu biết thực hành về Spark trong bối cảnh ứng dụng thực tế. Ứng viên cấp cao cần trình bày lý do chọn phương pháp, ưu và nhược điểm, và liên hệ với kinh nghiệm dự án thực tế. Ứng viên xuất sắc sẽ nêu được các thách thức thường gặp và cách khắc phục trong môi trường production.

Question 7

Hãy thiết kế quy trình CI/CD để thăng cấp model từ Staging lên Production với khả năng rollback trong MLflow.

Accepted Answer

GitOps/CI triggers tests → register → stage gate → promote; on failure roll back alias to prior version. Câu hỏi đánh giá hiểu biết thực hành về Mlflow trong bối cảnh ứng dụng thực tế. Ứng viên cấp cao cần trình bày lý do chọn phương pháp, ưu và nhược điểm, và liên hệ với kinh nghiệm dự án thực tế. Ứng viên xuất sắc sẽ nêu được các thách thức thường gặp và cách khắc phục trong môi trường production.