[Thực Chiến] TOP 10 Câu Hỏi Phỏng Vấn Data Engineer: System Design & Tư Duy Giải Quyết Vấn Đề (Junior/Mid-level)

Giới thiệu: Vì sao System Design là vòng phỏng vấn khó nhất với Data Engineer?

Trong các câu hỏi phỏng vấn Data Engineer, vòng System Design luôn được xem là thử thách lớn nhất. Nhà tuyển dụng không chỉ đánh giá khả năng viết SQL, Python hay Spark, mà còn muốn biết bạn có thể thiết kế một hệ thống dữ liệu hoàn chỉnh, vận hành ổn định trong môi trường thực tế và phục vụ trực tiếp cho bài toán kinh doanh.   Cụ thể, họ muốn kiểm tra liệu bạn có thể:

• • Thiết kế Data Pipeline Architecture từ đầu đến cuối.
  • Dự đoán và xử lý các vấn đề về hiệu suất, chi phí và độ tin cậy.
  • Trình bày giải pháp một cách có cấu trúc, thể hiện tư duy của một Data Engineer thực thụ.

Bài viết này tổng hợp 10 câu hỏi phỏng vấn Data Engineer thường gặp nhất xoay quanh System Design và tư duy giải quyết vấn đề, kèm theo định hướng trả lời giúp bạn chuẩn bị tốt cho vị trí Junior và Mid-level.

Tư duy cấu trúc trả lời System Design: FRAME Framework

Trong các vòng phỏng vấn System Design, nhà tuyển dụng thường không yêu cầu bạn phải tuân theo một framework học thuật cố định. Tuy nhiên, trên thực tế, họ mong đợi ứng viên trình bày tư duy theo một trình tự logic: làm rõ yêu cầu, cân nhắc rủi ro, đề xuất kiến trúc, nghĩ đến vận hành và đánh giá khả năng mở rộng. Dựa trên kinh nghiệm phỏng vấn và các best practices phổ biến trong System Design Interview cho Data Engineer, bài viết này tổng hợp các bước trên thành một khung trả lời 5 bước, giúp bạn trình bày mạch lạc và tránh bỏ sót những điểm quan trọng. Để tiện ghi nhớ, khung này được ký hiệu là FRAME (F–R–A–M–E).

(Lưu ý: FRAME không phải là một framework chuẩn hóa trong sách giáo khoa, mà là khung tư duy thực hành phản ánh đúng cách interviewer đánh giá câu trả lời System Design.)

F – Functional Requirements Xác định mục tiêu và chức năng chính của hệ thống:

• • Hệ thống dùng để làm gì?
  • Xử lý bao nhiêu dữ liệu mỗi ngày?
  • Phục vụ báo cáo BI, real-time dashboard hay Machine Learning?

R – Risk Analysis Phân tích rủi ro và giới hạn:

• • Giới hạn chi phí hạ tầng?
  • Yêu cầu về độ trễ (latency)?
  • Khả năng mở rộng trong tương lai?

A – Architecture Đề xuất kiến trúc tổng thể:

• • Batch hay Streaming?
  • ELT hay ETL?
  • Data Lake, Data Warehouse hay kết hợp cả hai?

M – Monitoring Thiết kế cơ chế giám sát:

• • Theo dõi pipeline có chạy đúng SLA không?
  • Phát hiện lỗi và cảnh báo sớm bằng cách nào?

E – Evaluation Đánh giá giải pháp:

• • Ưu và nhược điểm của kiến trúc đã chọn?
  • Có thể cải tiến gì khi dữ liệu hoặc business scale lớn hơn?

Đăng ký học thử miễn phí

Top 4 câu hỏi phỏng vấn Data Engineer về thiết kế hệ thống (System Design)

Đây là nhóm câu hỏi phỏng vấn Data Engineer kiểm tra khả năng xây dựng hệ thống dữ liệu từ đầu. 1. Thiết kế Data Pipeline thu thập dữ liệu giao dịch E-commerce Yêu cầu: Thiết kế hệ thống thu thập hàng triệu giao dịch mỗi ngày từ Website/App và đưa vào Data Warehouse để phân tích. Tư duy cốt lõi cần thể hiện:

• • Phân biệt khi nào dùng Batch Processing (Spark chạy theo giờ/ngày) và khi nào cần Streaming Processing (Kafka, Kinesis).
  • Đề xuất quy trình ELT trên Cloud: dữ liệu được load thô vào Data Lake, sau đó transform trong Data Warehouse.

2. Xây dựng Data Warehouse hoặc Data Lake cho công ty mới Yêu cầu: Công ty cần một nền tảng lưu trữ dữ liệu tập trung, bạn sẽ đề xuất kiến trúc nào? Tư duy cốt lõi:

• • So sánh rõ Data Lake và Data Warehouse theo mục tiêu sử dụng.
  • Giải thích vai trò của Data Modeling, đặc biệt là Star Schema, trong việc tối ưu truy vấn báo cáo.

3. Thiết kế hệ thống xử lý dữ liệu real-time từ Sensor hoặc Log Yêu cầu: Làm thế nào để xử lý hàng triệu log mỗi giây mà không làm nghẽn hệ thống? Tư duy cốt lõi:

• • Sử dụng Message Queue (Kafka, Kinesis) làm buffer để tránh spike traffic.
  • Áp dụng Streaming Processing (Spark Streaming, Flink) trước khi lưu trữ.

4. Xây dựng Data Pipeline cho MLOps Yêu cầu: Thiết kế pipeline để Data Scientist luôn có dữ liệu sạch cho việc huấn luyện mô hình. Tư duy cốt lõi:

• • Pipeline phải tự động re-run khi dữ liệu nguồn thay đổi.
  • Đảm bảo tính nhất quán dữ liệu giữa môi trường training và production.

Top 3 câu hỏi phỏng vấn Data Engineer về tối ưu và độ tin cậy

Nhóm câu hỏi phỏng vấn Data Engineer này kiểm tra kinh nghiệm xử lý sự cố trong môi trường thực tế. 5. Data Pipeline bị chậm 5 tiếng, bạn sẽ xử lý thế nào? Tư duy cốt lõi: Áp dụng Root Cause Analysis.

• • Kiểm tra monitoring và log của Airflow.
  • Xác định task nào bị chậm hoặc treo.
  • Phân tích hiệu suất Spark (shuffle, partition, memory).

6. Xử lý dữ liệu trùng lặp (Data Duplication) trong ETL Tư duy cốt lõi: Đảm bảo Idempotency.

• • Thiết kế unique key.
  • Sử dụng UPSERT/MERGE thay vì INSERT thuần túy.

7. Làm thế nào để đảm bảo chất lượng dữ liệu (Data Quality)? Tư duy cốt lõi:

• • Thiết lập validation checks tự động trước khi ghi dữ liệu quan trọng.
  • Kiểm tra schema, giá trị bất thường, số lượng bản ghi.

Đăng ký học thử miễn phí

Top 3 câu hỏi phỏng vấn Data Engineer về tư duy nền tảng

8. Khi nào nên dùng Data Lake, khi nào dùng Data Warehouse?

• • Data Lake: lưu trữ dữ liệu thô, chi phí thấp, phù hợp cho ML.
  • Data Warehouse: dữ liệu đã làm sạch, tối ưu cho BI và phân tích nhanh.

9. So sánh MapReduce và Spark trong Big Data

• • Spark: xử lý in-memory, nhanh hơn đáng kể.
  • MapReduce: batch truyền thống, lưu trữ trung gian trên disk.

10. Phân biệt Latency, Throughput và Reliability

• • Latency: thời gian phản hồi.
  • Throughput: lượng dữ liệu xử lý trong một đơn vị thời gian.
  • Reliability: khả năng hệ thống hoạt động ổn định, ít lỗi.

Đăng ký học thử miễn phí

LỘ TRÌNH DATA ENGINEER TẠI INDA ACADEMY

1. SQL Level 1: SQL for Beginner (for Data Analyst/ Business Analyst/ Tester Data) – Truy vấn và thao tác dữ liệu cho người bắt đầu
2. SQL Level 2: Advanced SQL (for Data Engineer) – Lập trình dữ liệu nâng cao
3. Python for Beginner – Lập trình Python cho người mới bắt đầu
4. DWH / ETL – Tổng hợp, chuẩn hóa và Xây dựng kho dữ liệu (Cơ bản)
5. Data Modeling: Thiết kế mô hình dữ liệu trong doanh nghiệp
6. AWS For Data Engineer: Khóa học điện toán đám mây AWS
7. Big Data With Spark: Dữ liệu lớn với Big Data