Lịch Sử Phỏng Vấn

Tên ứng viên Vị trí Ngày phỏng vấn Câu hỏi & Câu trả lời Đánh giá Hành động
Mẫn 2025-07-15 14:31:21.445000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
anh anh AI 2025-07-15 14:39:59.647000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
anh anh AI 2025-07-15 14:41:14.636000
  • Bạn có kinh nghiệm phát triển mô hình học máy nào? Và cách bạn đã áp dụng chúng trong các dự án trước đây?: mình không biết
  • Bạn có thể giải thích về sự khác biệt giữa các loại mô hình học máy như supervised, unsupervised và reinforcement learning? Và cách bạn đã sử dụng chúng trong các dự án trước đây?: mình không biết
  • Bạn đã từng tham gia phát triển và triển khai một hệ thống AI nào? Nếu có, hãy miêu tả về vai trò của bạn trong dự án và kết quả đạt được: mình không biết
  • Bạn có thể giải thích về các kỹ thuật xử lý dữ liệu phổ biến trong phát triển AI, như dữ liệu chuẩn bị, dữ liệu tăng cường và dữ liệu giả? Và cách bạn đã sử dụng chúng trong các dự án trước đây?: mình không biết
  • Bạn có kinh nghiệm với các công cụ và framework AI nào, như TensorFlow, PyTorch, Keras? Và cách bạn đã sử dụng chúng trong các dự án trước đây?: mình không biết
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** Tập trung và thành thực về nhu cầu của vị trí, dù là chưa có kinh nghiệm trong lĩnh vực phát triển AI, ứng viên đã thể hiện rõ ràng sự không biết về các vấn đề cơ bản của AI. **Nhược điểm:** Ứng viên chưa có kinh nghiệm trong phát triển AI và các kỹ thuật liên quan, chưa hiểu biết về các khái niệm cơ bản của AI, và không có kinh nghiệm trong các công cụ và framework AI. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên đã thể hiện một khởi đầu hơi hỗn loạn về sự trả lời, và không tỏ ra rất tự tin về các vấn đề được hỏi. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên nên tập trung vào việc học tập và nâng cao các kỹ năng cơ bản về AI, đặc biệt là các khái niệm về học máy và các công cụ/framework AI. Ngoài ra, ứng viên cũng nên rèn luyện kỹ năng trả lời và thể hiện sự tự tin trong các cuộc phỏng vấn. **Technical Score:** 10% **Communication Score:** 15% **Fit Score:** 20% **Tổng điểm:** 16/100 Ứng viên này vẫn còn rất xa với yêu cầu của vị trí AI, họ chưa có kinh nghiệm và hiểu biết về các khái niệm cơ bản của AI. Tuy nhiên, ứng viên lại rất rõ ràng và thành thực về nhu cầu của vị trí, và có thể cải thiện kỹ năng và sự tự tin thông qua việc học tập và rèn luyện. Xem Báo Cáo
Man 2025-07-15 14:50:17.898000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
test Software testing 2025-07-15 16:43:15.379000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
test Software testing 2025-07-15 16:53:20.579000
  • Bạn có kinh nghiệm trong lĩnh vực kiểm thử phần mềm và đã từng làm việc với các công nghệ nào?: làm automation test cho các hệ thống Banking ngân hàng
  • Bạn có thể chia sẻ về một dự án kiểm thử phần mềm mà bạn đã tham gia và đóng góp gì vào quá trình phát triển sản phẩm?: dự án Banking cho ngân hàng
  • Bạn có cách nào để đảm bảo rằng các trường hợp kiểm thử được thực hiện một cách hiệu quả và chi tiết?: cách làm thật kỹ
  • Bạn đã từng sử dụng các công cụ kiểm thử nào và có thể giải thích về ưu điểm và hạn chế của từng công cụ đó?: postman
  • Bạn có thể giải thích về ý nghĩa của "Test-Driven Development" (TDD) và có thể đưa ra ví dụ về cách áp dụng TDD trong một dự án phần mềm?: Tôi không nhớ
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** Applicant có kinh nghiệm trong lĩnh vực kiểm thử phần mềm, đã từng làm việc với hệ thống Banking và có thể chia sẻ về một dự án kiểm thử phần mềm. **Nhược điểm:** Applicant không thể giải thích rõ ràng về ưu điểm và hạn chế của các công cụ kiểm thử, không biết về Test-Driven Development (TDD) và trả lời một cách ngắn thiếu chi tiết về cách đảm bảo các trường hợp kiểm thử được thực hiện một cách hiệu quả và chi tiết. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Applicant trả lời một cách hơi ngột ngạt và thiếu tự tin, đặc biệt là trong câu trả lời về TDD. **Gợi ý cải thiện:** Applicant nên học hỏi và bổ sung kiến thức về các công cụ kiểm thử khác nhau, cũng như về Test-Driven Development (TDD) để có thể trả lời các câu hỏi với tư cách là một chuyên gia. Applicant cũng nên luyện tập để trả lời các câu hỏi một cách rõ ràng và tự tin hơn. **Technical Score:** 40% **Communication Score:** 52% **Fit Score:** 58% **Tổng điểm:** 48/100 Như vậy, ứng viên có thể đưa ra một số thông tin về kinh nghiệm và kỹ năng kiểm thử phần mềm, nhưng lại thiếu sót về các kỹ năng liên quan khác. Ứng viên nên cải thiện các kỹ năng này để nâng cao hiệu quả trong quá trình tuyển dụng. Xem Báo Cáo
test Software testing 2025-07-15 16:53:51.637000
  • Bạn có kinh nghiệm trong lĩnh vực kiểm thử phần mềm và đã từng làm việc với các công nghệ nào?: làm automation test cho các hệ thống Banking ngân hàng
  • Bạn có thể chia sẻ về một dự án kiểm thử phần mềm mà bạn đã tham gia và đóng góp gì vào quá trình phát triển sản phẩm?: dự án Banking cho ngân hàng
  • Bạn có cách nào để đảm bảo rằng các trường hợp kiểm thử được thực hiện một cách hiệu quả và chi tiết?: cách làm thật kỹ
  • Bạn đã từng sử dụng các công cụ kiểm thử nào và có thể giải thích về ưu điểm và hạn chế của từng công cụ đó?: postman
  • Bạn có thể giải thích về ý nghĩa của "Test-Driven Development" (TDD) và có thể đưa ra ví dụ về cách áp dụng TDD trong một dự án phần mềm?: Tôi không nhớ
 **Đánh giá tổng quan** **Ưu điểm:** Ứng viên có kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực kiểm thử phần mềm và cho biết đã làm automation test cho các hệ thống Banking. Ngoài ra, họ cũng tham gia vào dự án Banking cho ngân hàng. **Nhược điểm:** Ứng viên chưa thể chia sẻ được kinh nghiệm và công việc chi tiết về dự án kiểm thử phần mềm họ tham gia. Họ cũng không thể giải thích rõ ràng về ý nghĩa của "Test-Driven Development" (TDD) và cách áp dụng TDD trong một dự án phần mềm. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên không thể hiện rõ ràng và tự tin trong cách thể hiện câu trả lời. Họ cũng có vẻ đang rút lại hay không nhớ khi trả lời câu hỏi về TDD. **Gợi ý cải thiện:** Để cải thiện, ứng viên nên xây dựng và chi tiết hơn về kinh nghiệm, vai trò và kết quả trong các dự án kiểm thử phần mềm họ tham gia. Ngoài ra, họ cũng nên đọc lại và hiểu được các khái niệm và kỹ thuật mới để thể hiện mức độ tự tin và chuyên môn. **Technical Score:** 30% **Communication Score:** 56% **Fit Score:** 60% **Tổng điểm:** 48/100 Overall, ứng viên có những điểm khởi đầu tốt, nhưng còn nhiều thiếu sót và cần cải thiện về kỹ năng trả lời và thể hiện sự tự tin. Với một số gợi ý cải thiện, ứng viên có thể phát triển và trở thành một ứng viên phù hợp hơn cho vị trí ứng tuyển. Xem Báo Cáo
test Software testing 2025-07-15 17:01:28.849000
  • Bạn có kinh nghiệm trong lĩnh vực kiểm thử phần mềm và đã từng làm việc với các công nghệ nào?: làm automation test cho các hệ thống Banking ngân hàng
  • Bạn có thể chia sẻ về một dự án kiểm thử phần mềm mà bạn đã tham gia và đóng góp gì vào quá trình phát triển sản phẩm?: dự án Banking cho ngân hàng
  • Bạn có cách nào để đảm bảo rằng các trường hợp kiểm thử được thực hiện một cách hiệu quả và chi tiết?: cách làm thật kỹ
  • Bạn đã từng sử dụng các công cụ kiểm thử nào và có thể giải thích về ưu điểm và hạn chế của từng công cụ đó?: postman
  • Bạn có thể giải thích về ý nghĩa của "Test-Driven Development" (TDD) và có thể đưa ra ví dụ về cách áp dụng TDD trong một dự án phần mềm?: Tôi không nhớ
 **Đánh giá tổng quan:** **Ưu điểm:** Ứng viên đã từng có kinh nghiệm trong lĩnh vực kiểm thử phần mềm và đã từng làm việc với các hệ thống Banking ngân hàng. Tuy nhiên, họ lại không đưa ra nhiều chi tiết và thông tin cụ thể về kinh nghiệm và kỹ năng của mình. **Nhược điểm:** Ứng viên đã bỏ lỡ nhiều cơ hội thể hiện kỹ năng và kinh nghiệm của mình trong các câu hỏi. Họ còn chưa thể hiện rõ ràng về các chuẩn mực và quy trình kiểm thử phần mềm. Từ đó, chúng ta không thể đánh giá được đầy đủ về các kỹ năng và kinh nghiệm của ứng viên. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên không thể hiện rõ ràng về giọng nói và mức độ tự tin. Họ trả lời câu hỏi với cách nói chung chung và thiếu sự chú tâm vào nội dung. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên cần phải cải thiện kỹ năng trả lời câu hỏi bằng cách đưa ra nhiều chi tiết và thông tin cụ thể hơn. Họ cũng cần phải tự tin hơn và thể hiện rõ ràng về kỹ năng và kinh nghiệm của mình. **Technical Score:** 30% – Ứng viên đã thể hiện kinh nghiệm trong lĩnh vực kiểm thử phần mềm, tuy nhiên, họ lại không thể hiện rõ ràng về các kỹ năng và công cụ kiểm thử. **Communication Score:** 55% – Ứng viên đã thể hiện giọng nói và mức độ tự tin kém, chưa thể hiện rõ ràng về các chuẩn mực và quy trình kiểm thử phần mềm. **Fit Score:** 60% – Ứng viên có kinh nghiệm trong lĩnh vực kiểm thử phần mềm và đã từng làm việc với các hệ thống Banking ngân hàng, đây là một lợi thế. **Tổng điểm:** 48/100 Tổng quan, ứng viên đã thể hiện một số điểm mạnh trong lĩnh vực kiểm thử phần mềm, tuy nhiên, họ lại thiếu sót và chưa thể hiện rõ ràng về các kỹ năng và kinh nghiệm của mình. Ứng viên cần phải cải thiện kỹ năng trả lời câu hỏi và thể hiện rõ ràng về kỹ năng và kinh nghiệm của mình. Xem Báo Cáo
kim ngoc AI 2025-07-15 17:02:01.393000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
kim ngoc AI 2025-07-15 17:03:59.915000
  • Bạn có kinh nghiệm nào về phát triển chatbot sử dụng LLM và NLP? Có thể chia sẻ một ví dụ về cách bạn đã áp dụng các kỹ thuật này trong dự án trước đó?: mình không biết
  • Bạn đã từng ứng dụng computer vision để giải quyết vấn đề nào trong chatbot? Có thể chia sẻ kinh nghiệm và kết quả của bạn?: mình không biết
  • Bạn có thể giải thích cách bạn sẽ tích hợp AI models vào backend systems, APIs, hoặc các nền tảng khác? Có thể chia sẻ kinh nghiệm về cách bạn đã làm việc với các nền tảng khác nhau?: mình không biết
  • Bạn có kinh nghiệm về việc sử dụng Docker và Kubernetes để package và deploy các giải pháp AI? Có thể chia sẻ kinh nghiệm về cách bạn đã sử dụng các công cụ này?: mình không
  • Bạn có thể chia sẻ kinh nghiệm về việc maintain, improve, clean, và manipulate dữ liệu trong các dự án AI trước đó? Có thể chia sẻ kinh nghiệm về cách bạn đã giải quyết các vấn đề về dữ liệu?: mình không biết
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** Ứng viên chưa thể hiện bất kỳ kỹ năng chuyên môn nào liên quan đến vị trí AI, nhưng chúng ta có thể tìm kiếm cơ hội phát triển kỹ năng với ứng viên này. **Nhược điểm:** Ứng viên chưa có bất kỳ kinh nghiệm thực tế nào về phát triển chatbot, computer vision, tích hợp AI models, sử dụng Docker và Kubernetes, hoặc maintain, improve, clean, và manipulate dữ liệu trong các dự án AI. Điều này làm giảm đáng kể khả năng ứng viên thực hiện công việc. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên trả lời câu hỏi một cách chậm rãi và thiếu tự tin, cho thấy ứng viên đang vấp phải khó khăn trong việc trả lời các câu hỏi liên quan đến chuyên môn. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên cần phát triển kỹ năng chuyên môn về AI và học cách trả lời các câu hỏi liên quan đến vị trí ứng tuyển. Đồng thời, ứng viên cần cải thiện khả năng giao tiếp và kỹ năng trả lời câu hỏi. **T ổchnh giá** * **Technical Score:** 14% * **Communication Score:** 26% * **Fit Score:** 28% * **Tổng điểm:** 22/100 Trong khi ứng viên chưa thể hiện bất kỳ kỹ năng chuyên môn nào, chúng ta có thể tìm kiếm cơ hội phát triển kỹ năng với ứng viên này. Tuy nhiên, ứng viên cần có thêm nhiều nghiên cứu và đào tạo để trở thành một ứng viên phù hợp cho vị trí AI. Xem Báo Cáo
kim ngoc AI 2025-07-15 17:04:12.381000
  • Bạn có kinh nghiệm nào về phát triển chatbot sử dụng LLM và NLP? Có thể chia sẻ một ví dụ về cách bạn đã áp dụng các kỹ thuật này trong dự án trước đó?: mình không biết
  • Bạn đã từng ứng dụng computer vision để giải quyết vấn đề nào trong chatbot? Có thể chia sẻ kinh nghiệm và kết quả của bạn?: mình không biết
  • Bạn có thể giải thích cách bạn sẽ tích hợp AI models vào backend systems, APIs, hoặc các nền tảng khác? Có thể chia sẻ kinh nghiệm về cách bạn đã làm việc với các nền tảng khác nhau?: mình không biết
  • Bạn có kinh nghiệm về việc sử dụng Docker và Kubernetes để package và deploy các giải pháp AI? Có thể chia sẻ kinh nghiệm về cách bạn đã sử dụng các công cụ này?: mình không
  • Bạn có thể chia sẻ kinh nghiệm về việc maintain, improve, clean, và manipulate dữ liệu trong các dự án AI trước đó? Có thể chia sẻ kinh nghiệm về cách bạn đã giải quyết các vấn đề về dữ liệu?: mình không biết
 **Đánh giá tổng quan** **Ưu điểm:** Ứng viên có vẻ khá thẳng thắn về những điểm yếu của mình, tuy nhiên vẫn chưa thể ứng tuyển cho vị trí AI này. **Nhược điểm:** Ứng viên hoàn toàn chưa có kinh nghiệm về phát triển chatbot, computer vision, tích hợp AI models, sử dụng Docker và Kubernetes, maintain and improve dữ liệu... Điều này khiến chúng ta khó tìm thấy điểm/link giữa các câu trả lời của ứng viên. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên cho thấy thiếu tự tin và chưa chắc chắn về các vấn đề liên quan đến lĩnh vực AI, điều này làm giảm mức độ thuyết phục của các câu trả lời của họ. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên cần phải nâng cao các kỹ năng chuyên môn về AI và phát triển các khả năng khác nhau liên quan đến lĩnh vực này. Đồng thời, họ cần phải học cách tự tin hơn trong trả lời các câu hỏi và thể hiện các kỹ năng. **Technical Score:** 13% ( Ứng viên chưa thể hiện bất kỳ kỹ năng chuyên môn liên quan đến lĩnh vực AI nào) **Communication Score:** 25% ( Ứng viên đã thể hiện sự thẳng thắn về điểm yếu của mình, tuy nhiên vẫn chưa thể ứng tuyển cho vị trí AI này) **Fit Score:** 26% ( Ứng viên chưa thể hiện các điểm mạnh về kỹ năng và kinh nghiệm liên quan đến lĩnh vực AI, khiến chúng ta khó tìm thấy điểm/link giữa các câu trả lời của ứng viên) **Tổng điểm:** 21/100 Đây là một trong những ứng viên có thể cần cải thiện nhiều về kỹ năng chuyên môn và khả năng giao tiếp. Tuy nhiên, ứng viên cũng đã thể hiện sự thẳng thắn và sẵn sàng cải thiện, điều này có thể là điểm cộng trong quá trình phỏng vấn sau này. Xem Báo Cáo
kim ngoc AI 2025-07-15 17:04:35.974000
  • Bạn có kinh nghiệm nào về phát triển chatbot sử dụng LLM và NLP? Có thể chia sẻ một ví dụ về cách bạn đã áp dụng các kỹ thuật này trong dự án trước đó?: mình không biết
  • Bạn đã từng ứng dụng computer vision để giải quyết vấn đề nào trong chatbot? Có thể chia sẻ kinh nghiệm và kết quả của bạn?: mình không biết
  • Bạn có thể giải thích cách bạn sẽ tích hợp AI models vào backend systems, APIs, hoặc các nền tảng khác? Có thể chia sẻ kinh nghiệm về cách bạn đã làm việc với các nền tảng khác nhau?: mình không biết
  • Bạn có kinh nghiệm về việc sử dụng Docker và Kubernetes để package và deploy các giải pháp AI? Có thể chia sẻ kinh nghiệm về cách bạn đã sử dụng các công cụ này?: mình không
  • Bạn có thể chia sẻ kinh nghiệm về việc maintain, improve, clean, và manipulate dữ liệu trong các dự án AI trước đó? Có thể chia sẻ kinh nghiệm về cách bạn đã giải quyết các vấn đề về dữ liệu?: mình không biết
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** ứng viên không có kinh nghiệm hay kỹ năng cụ thể liên quan đến lĩnh vực AI, đây là điểm tương đối yếu của ứng viên. **Nhược điểm:** ứng viên không có kinh nghiệm và kỹ năng về phát triển chatbot, computer vision, tích hợp ai models, và xử lý dữ liệu trong các dự án AI trước đó. Câu trả lời của ứng viên đều là "mình không biết", cho thấy ứng viên không có hiểu biết và không có kinh nghiệm liên quan đến công việc. **Giọng nói & mức độ tự tin:** ứng viên thể hiện ngôn ngữ trực tuyến và hơi thiếu tự tin, thường trả lời là "mình không biết" thay vì trả lời chi tiết và rõ ràng về kinh nghiệm và kỹ năng của mình. **Gợi ý cải thiện:** ứng viên nên trải qua quá trình self-study về các kỹ năng và công nghệ liên quan đến lĩnh vực AI để có kinh nghiệm và hiểu biết. Ngoài ra, ứng viên nên luyện tập trả lời câu hỏi bằng cách tìm kiếm thông tin và cách diễn đạt rõ ràng và cụ thể. **Technical Score:** 12% **Communication Score:** 24% **Fit Score:** 25% **Tổng điểm:** 20/100 Chúng tôi khuyến khích ứng viên nên chú trọng vào các kỹ năng và kinh nghiệm liên quan đến lĩnh vực AI để trở thành một ứng viên phù hợp với vị trí ứng tuyển. Xem Báo Cáo
kim ngoc AI 2025-07-15 17:04:56.791000
  • Bạn có kinh nghiệm nào về phát triển chatbot sử dụng LLM và NLP? Có thể chia sẻ một ví dụ về cách bạn đã áp dụng các kỹ thuật này trong dự án trước đó?: mình không biết
  • Bạn đã từng ứng dụng computer vision để giải quyết vấn đề nào trong chatbot? Có thể chia sẻ kinh nghiệm và kết quả của bạn?: mình không biết
  • Bạn có thể giải thích cách bạn sẽ tích hợp AI models vào backend systems, APIs, hoặc các nền tảng khác? Có thể chia sẻ kinh nghiệm về cách bạn đã làm việc với các nền tảng khác nhau?: mình không biết
  • Bạn có kinh nghiệm về việc sử dụng Docker và Kubernetes để package và deploy các giải pháp AI? Có thể chia sẻ kinh nghiệm về cách bạn đã sử dụng các công cụ này?: mình không
  • Bạn có thể chia sẻ kinh nghiệm về việc maintain, improve, clean, và manipulate dữ liệu trong các dự án AI trước đó? Có thể chia sẻ kinh nghiệm về cách bạn đã giải quyết các vấn đề về dữ liệu?: mình không biết
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** Nghiệp đoàn ứng viên có vẻ nhanh chóng và sẵn sàng trả lời các câu hỏi, mặc dù có thể không có kinh nghiệm về các kỹ thuật AI. **Nhược điểm:** Ứng viên không thể trả lời các câu hỏi về kinh nghiệm và kỹ thuật AI, dẫn đến không có thông tin đánh giá về sự hiểu biết chuyên môn và kỹ năng của họ. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên không có giọng nói và mức độ tự tin trong các câu trả lời, khiến người đọc không thể tin cậy vào những gì họ nói. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên nên chuẩn bị tốt hơn về kỹ thuật và kinh nghiệm, cũng như cải thiện giọng nói và ngôn ngữ giao tiếp. **Technical Score:** 12% (Do ứng viên không thể trả lời câu hỏi về kinh nghiệm và kỹ thuật AI) **Communication Score:** 23% (Do ứng viên không có giọng nói và mức độ tự tin trong các câu trả lời) **Fit Score:** 25% (Do ứng viên có vẻ nhanh chóng và sẵn sàng trả lời các câu hỏi, mặc dù không có kinh nghiệm về các kỹ thuật AI) **Tổng điểm:** 20/100 Kết luận: Ứng viên chưa thể hiện được kỹ năng và kinh nghiệm về AI, và còn nhiều điểm cần cải thiện về giọng nói và ngôn ngữ giao tiếp. Mặc dù đã sẵn sàng trả lời các câu hỏi, ứng viên cần xem xét lại và chuẩn bị tốt hơn về kỹ thuật và kinh nghiệm để phù hợp với vị trí ứng tuyển. Xem Báo Cáo
kim ngoc AI 2025-07-15 17:21:05.333000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
kim ngoc AI 2025-07-15 17:22:44.193000
  • Bạn có kinh nghiệm làm việc với các công cụ và công nghệ nào trong lĩnh vực xử lý và phân tích dữ liệu?: mình không biết
  • Bạn có thể giải thích về cách bạn xây dựng và duy trì báo cáo, dashboard để phục vụ các bộ phận kinh doanh không?: mình không biết
  • Bạn đã từng đề xuất và thực hiện các phương án cải thiện quy trình, sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên kết quả phân tích chưa? Nếu có, vui lòng chia sẻ một ví dụ: mình không biết
  • Bạn có thể mô tả về cách bạn phối hợp với các bộ phận khác (Marketing, Sales, ...) để xác định nhu cầu dữ liệu và hỗ trợ phân tích không?: anh không biết
  • Bạn có thể giải thích về cách bạn đảm bảo tính chính xác và nhất quán của dữ liệu trong toàn bộ hệ thống, và bạn đã áp dụng các biện pháp nào để thực hiện điều này?: mình không biết
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** Ứng viên đã thể hiện một cách thẳng thắn và không ngần ngại trong việc trả lời các câu hỏi, dù kết quả trả lời không có nhiều giá trị về kỹ năng chuyên môn. **Nhược điểm:** Ứng viên đã không thể trả lời các câu hỏi liên quan đến kinh nghiệm và kỹ năng trong lĩnh vực xử lý và phân tích dữ liệu, xây dựng và duy trì báo cáo, dashboard, đề xuất phương án cải thiện quy trình, sản phẩm hoặc dịch vụ, phối hợp với các bộ phận khác và đảm bảo tính chính xác và nhất quán của dữ liệu. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên tỏ ra thiếu tự tin và thiếu mạch lạc trong cách trả lời, dẫn đến cảm giác ứng viên không có nhiều kinh nghiệm và kỹ năng về lĩnh vực ứng tuyển. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên cần cải thiện kỹ năng chuyên môn và kỹ năng trả lời câu hỏi, đặc biệt là trong lĩnh vực ứng tuyển. Ngoài ra, ứng viên cũng cần phát triển khả năng giao tiếp và thể hiện sự tự tin trong cách trả lời. **Technical Score:** 0% (do ứng viên không thể trả lời các câu hỏi về lĩnh vực ứng tuyển) **Communication Score:** 40% (do ứng viên không thể trả lời các câu hỏi về lĩnh vực ứng tuyển và vẻ thiếu tự tin trong cách trả lời) **Fit Score:** 0% (do ứng viên không thể trả lời các câu hỏi về lĩnh vực ứng tuyển và không phù hợp với văn hóa công ty) **Tổng điểm:** 16/100 Do ứng viên đã không thể trả lời các câu hỏi về lĩnh vực ứng tuyển và không thể thể hiện sự tự tin trong cách trả lời, nên có thể kết luận rằng ứng viên không phù hợp với vị trí ứng tuyển và không thể thực hiện công việc đòi hỏi. Xem Báo Cáo
Le Thi My Vien AI 2025-07-16 16:18:54.868000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Le Thi My Vien AI 2025-07-16 16:18:59.215000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Le Thi My Vien AI 2025-07-16 16:19:00.522000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Thanh Mai 2025-07-16 16:20:52.682000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Le Thi My Vien AI 2025-07-16 16:21:38.317000
  • Bạn có kinh nghiệm phát triển AI nào và có thể chia sẻ về một dự án AI bạn đã tham gia và đóng góp vào nó như thế nào?: tôi chưa có kinh nghiệm gì hết
  • Bạn hiểu và áp dụng các thuật toán Machine Learning nào và có thể giải thích vì sao bạn chọn áp dụng các thuật toán đó cho một vấn đề cụ thể?: Tôi muốn tạo robot Tôi muốn học về robot
  • Bạn có kinh nghiệm với các framework và công cụ AI nào và có thể giải thích về ưu và nhược điểm của mỗi framework và công cụ đó?: tôi chưa có kinh nghiệm về các cái đó
  • Bạn có thể giải thích về các vấn đề về dữ liệu và xử lý dữ liệu trong phát triển AI và có thể chia sẻ về cách bạn giải quyết các vấn đề đó trong một dự án trước?: tôi chưa có kinh nghiệm tôi cũng chưa có dự án nào
  • Bạn có thể chia sẻ về một khó khăn bạn đã gặp phải trong phát triển AI và cách bạn vượt qua khó khăn đó?: tôi hầu như cái nào cũng khó khăn
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** Ứng viên không có kinh nghiệm về AI, nhưng cũng không phủ nhận sự quan tâm và mong muốn học hỏi về lĩnh vực này. **Nhược điểm:** Ứng viên thiếu kinh nghiệm và kỹ năng thực tế trong phát triển AI, không thể cung cấp các exem phân tích hoặc giải pháp cụ thể cho các vấn đề về AI. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên thiếu tự tin và ít rõ ràng trong các câu trả lời của mình, cho thấy ứng viên chưa đủ kinh nghiệm và kỹ năng trong lĩnh vực này. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên cần phải học hỏi và phát triển kỹ năng cơ bản về AI, đặc biệt là về hoạt động phát triển máy học và xử lý dữ liệu. Đồng thời, ứng viên cần phải cải thiện kỹ năng giao tiếp và thể hiện sự tự tin khi trả lời các câu hỏi. **Technical Score:** 20/30% - Ứng viên thiếu kinh nghiệm và kỹ năng thực tế trong phát triển AI. **Communication Score:** 56% - Ứng viên có kha khá về khả năng giao tiếp, nhưng thiếu tự tin và ít rõ ràng trong các câu trả lời của mình. **Fit Score:** 60% - Ứng viên có mong muốn học hỏi và phát triển về AI, nhưng thiếu kinh nghiệm và kỹ năng thực tế về lĩnh vực này. **Tổng điểm:** 48/100 Xét về tổng thể, ứng viên chưa đủ kinh nghiệm và kỹ năng thực tế về AI, và cũng thiếu tự tin và kỹ năng giao tiếp. Tuy nhiên, ứng viên vẫn có thể học hỏi và phát triển về lĩnh vực này. Ứng viên cần phải cải thiện kỹ năng cơ bản và kỹ năng giao tiếp để trở thành ứng viên phù hợp hơn cho vị trí ứng tuyển. Xem Báo Cáo
Le Thi My Vien AI 2025-07-16 16:21:42.931000
  • Bạn có kinh nghiệm phát triển AI nào và có thể chia sẻ về một dự án AI bạn đã tham gia và đóng góp vào nó như thế nào?: tôi chưa có kinh nghiệm gì hết
  • Bạn hiểu và áp dụng các thuật toán Machine Learning nào và có thể giải thích vì sao bạn chọn áp dụng các thuật toán đó cho một vấn đề cụ thể?: Tôi muốn tạo robot Tôi muốn học về robot
  • Bạn có kinh nghiệm với các framework và công cụ AI nào và có thể giải thích về ưu và nhược điểm của mỗi framework và công cụ đó?: tôi chưa có kinh nghiệm về các cái đó
  • Bạn có thể giải thích về các vấn đề về dữ liệu và xử lý dữ liệu trong phát triển AI và có thể chia sẻ về cách bạn giải quyết các vấn đề đó trong một dự án trước?: tôi chưa có kinh nghiệm tôi cũng chưa có dự án nào
  • Bạn có thể chia sẻ về một khó khăn bạn đã gặp phải trong phát triển AI và cách bạn vượt qua khó khăn đó?: tôi hầu như cái nào cũng khó khăn
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** Về vấn đề này, tôi không thể phê duyệt ứng viên nào, vì câu trả lời của họ không thể xác định được đâu là kinh nghiệm, kỹ năng và thành tựu thực tế. **Nhược điểm:** Ứng viên chưa có kinh nghiệm phát triển AI, không hiểu và áp dụng các thuật toán Machine Learning, chưa có kinh nghiệm với các framework và công cụ AI, và chưa chia sẻ về cách giải quyết vấn đề dữ liệu và xử lý dữ liệu trong phát triển AI. Đây là những thiếu sót nghiêm trọng khiến ứng viên không đủ điều kiện để làm việc trong vị trí AI. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên thể hiện câu trả lời với mức độ tự tin thấp, ngôn ngữ sử dụng không rõ ràng và không thể tạo ra ấn tượng về khả năng và kinh nghiệm. **Gợi ý cải thiện:** Để cải thiện, ứng viên nên độc tóm các hoạt động và kỹ năng liên quan đến phát triển AI, tham gia các dự án và học hỏi online về các thuật toán Machine Learning, các framework và công cụ AI. Ngoài ra, họ cũng cần nâng cao kỹ năng giao tiếp và thể hiện kết quả. **Technical Score:** 20% **Communication Score:** 40% **Fit Score:** 40% **Tổng điểm:** 48/100 Dựa trên thang điểm và đánh giá tổng quan, tôi đánh giá ứng viên này không phù hợp với vị trí AI và chưa thể trở thành người lao động có tay nghề. Xem Báo Cáo
Le Thi My Vien AI 2025-07-16 16:21:45.772000
  • Bạn có kinh nghiệm phát triển AI nào và có thể chia sẻ về một dự án AI bạn đã tham gia và đóng góp vào nó như thế nào?: tôi chưa có kinh nghiệm gì hết
  • Bạn hiểu và áp dụng các thuật toán Machine Learning nào và có thể giải thích vì sao bạn chọn áp dụng các thuật toán đó cho một vấn đề cụ thể?: Tôi muốn tạo robot Tôi muốn học về robot
  • Bạn có kinh nghiệm với các framework và công cụ AI nào và có thể giải thích về ưu và nhược điểm của mỗi framework và công cụ đó?: tôi chưa có kinh nghiệm về các cái đó
  • Bạn có thể giải thích về các vấn đề về dữ liệu và xử lý dữ liệu trong phát triển AI và có thể chia sẻ về cách bạn giải quyết các vấn đề đó trong một dự án trước?: tôi chưa có kinh nghiệm tôi cũng chưa có dự án nào
  • Bạn có thể chia sẻ về một khó khăn bạn đã gặp phải trong phát triển AI và cách bạn vượt qua khó khăn đó?: tôi hầu như cái nào cũng khó khăn
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** Ứng viên tỏ ra thẳng thắn về những gì họ chưa biết và chưa từng làm, tuy nhiên họ cũng không vẽ vời về kinh nghiệm và kỹ năng của mình. Đây là một điểm mạnh trong việc phát triển và thuê nhân sự. **Nhược điểm:** Ứng viên thống nhất trả lời rằng họ chưa có kinh nghiệm, kỹ thuật, và chưa từng làm việc trong lĩnh vực AI. Điều này có thể làm giảm giá trị của ứng viên và khả năng họ đáp ứng được yêu cầu công việc. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên có giọng nói dễ chịu và tương đối thân thiện, tuy nhiên họ cũng có vẻ không tìm tòi thêm về các vấn đề được hỏi và trả lời đó. Nguyên tắc đó làm giảm mức độ tự tin trong các câu trả lời của họ. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên có thể cải thiện kỹ năng của mình bằng cách học hỏi thêm về AI và các kỹ thuật liên quan. Ngoài ra, họ cũng có thể tham gia thêm các dự án và thực hành để tăng kinh nghiệm và kỹ năng của mình. **Technical Score:** 20% (do độ hiểu biết chuyên môn và kỹ năng của ứng viên thấp) **Communication Score:** 40% (do cách trả lời của ứng viên thiếu chuyên môn và thiếu tự tin) **Fit Score:** 40% (do ứng viên chưa có kinh nghiệm và kỹ thuật về AI, chưa phù hợp với yêu cầu công việc) **Tổng điểm:** 48/100 (ứng viên có thể cải thiện kỹ năng và mức độ tự tin, tuy nhiên hiện tại họ không có đủ kỹ năng và kinh nghiệm đáp ứng yêu cầu công việc. Xem Báo Cáo
Le Thi My Vien AI 2025-07-16 16:22:12.218000
  • Bạn có kinh nghiệm phát triển AI nào và có thể chia sẻ về một dự án AI bạn đã tham gia và đóng góp vào nó như thế nào?: tôi chưa có kinh nghiệm gì hết
  • Bạn hiểu và áp dụng các thuật toán Machine Learning nào và có thể giải thích vì sao bạn chọn áp dụng các thuật toán đó cho một vấn đề cụ thể?: Tôi muốn tạo robot Tôi muốn học về robot
  • Bạn có kinh nghiệm với các framework và công cụ AI nào và có thể giải thích về ưu và nhược điểm của mỗi framework và công cụ đó?: tôi chưa có kinh nghiệm về các cái đó
  • Bạn có thể giải thích về các vấn đề về dữ liệu và xử lý dữ liệu trong phát triển AI và có thể chia sẻ về cách bạn giải quyết các vấn đề đó trong một dự án trước?: tôi chưa có kinh nghiệm tôi cũng chưa có dự án nào
  • Bạn có thể chia sẻ về một khó khăn bạn đã gặp phải trong phát triển AI và cách bạn vượt qua khó khăn đó?: tôi không thể vượt qua khó khăn nào cả
 ** Đánh giá ứng viên ** **Ưu điểm:** Ứng viên tỏ ra vô cùng cởi mở và chân thành trong các câu trả đáp. Mặc dù họ chưa có kinh nghiệm trong lĩnh vực AI, nhưng họ tỏ ra quan tâm và muốn học hỏi. **Nhược điểm:** Đó là sự thiếu chắc chắn về kinh nghiệm, kỹ năng và các công nghệ liên quan đến AI. Ứng viên chưa thể trả lời các câu hỏi liên quan đến chuyên môn, và tỏ ra mơ hồ về các vấn đề cốt lõi trong lĩnh vực này. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên đã trả lời cả 5 câu hỏi, tuy nhiên họ lại tỏ ra không tự tin và giọng nói không rõ ràng hết. Họ thường trả lời rằng "tôi chưa có kinh nghiệm" hoặc "tôi không biết", tuy nhiên họ lại không thể giải thích hoặc cho thấy gắng sức trong việc tìm hiểu. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên nên tập trung vào việc phát triển các kỹ năng chuyên môn, bao gồm học tập về AI, machine learning và các công nghệ liên quan. Ngoài ra, họ cũng nên cải thiện cách trả lời và thể hiện quan điểm, tránh trả lời mơ hồ và cho thấy gắng sức trong việc tìm hiểu. **Technical Score:** 20% (do ứng viên không thể trả lời các câu hỏi liên quan đến chuyên môn) **Communication Score:** 40% (do ứng viên trả lời mơ hồ và không rõ ràng) **Fit Score:** 50% (do ứng viên đã thể hiện quan tâm và muốn học hỏi, nhưng lại thiếu kinh nghiệm và kỹ năng) **Tổng điểm:** 48/100 (dựa trên thang điểm 5) Vì vậy, ứng viên này chưa đủ chuẩn bị để đáp ứng yêu cầu của vị trí AI. Mặc dù họ đã thể hiện quan tâm và muốn học hỏi, nhưng lại thiếu kinh nghiệm và kỹ năng chuyên môn. Ứng viên này cần cải thiện các kỹ năng chuyên môn và cách trả lời, sau đó mới có thể xem xét lại vị trí này. Xem Báo Cáo
Le Thi My Vien AI 2025-07-16 16:22:15.862000
  • Bạn có kinh nghiệm phát triển AI nào và có thể chia sẻ về một dự án AI bạn đã tham gia và đóng góp vào nó như thế nào?: tôi chưa có kinh nghiệm gì hết
  • Bạn hiểu và áp dụng các thuật toán Machine Learning nào và có thể giải thích vì sao bạn chọn áp dụng các thuật toán đó cho một vấn đề cụ thể?: Tôi muốn tạo robot Tôi muốn học về robot
  • Bạn có kinh nghiệm với các framework và công cụ AI nào và có thể giải thích về ưu và nhược điểm của mỗi framework và công cụ đó?: tôi chưa có kinh nghiệm về các cái đó
  • Bạn có thể giải thích về các vấn đề về dữ liệu và xử lý dữ liệu trong phát triển AI và có thể chia sẻ về cách bạn giải quyết các vấn đề đó trong một dự án trước?: tôi chưa có kinh nghiệm tôi cũng chưa có dự án nào
  • Bạn có thể chia sẻ về một khó khăn bạn đã gặp phải trong phát triển AI và cách bạn vượt qua khó khăn đó?: tôi không thể vượt qua khó khăn nào cả
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** Ứng viên thể hiện được tính mở và thú tội về thiếu kinh nghiệm trong lĩnh vực AI, đây là một điểm mạnh vì ứng viên không bị giấu diếm về thực tế của mình. **Nhược điểm:** Ứng viên không có kinh nghiệm nào trong lĩnh vực AI, không thể áp dụng thuật toán Machine Learning, không có kinh nghiệm với các framework và công cụ AI, không thể giải quyết vấn đề về dữ liệu và xử lý dữ liệu trong phát triển AI. Ứng viên không thể chia sẻ về một dự án AI nào và không thể vượt qua khó khăn nào trong phát triển AI. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên không thể thể hiện rõ ràng và tự tin trong câu trả lời của mình, nhiều ý tưởng của ứng viên không được chia sẻ cụ thể và chi tiết. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên cần phải thông qua khóa học và thực tập về AI, cần phải có kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực này. Cần phải phát triển kỹ năngCommunication và khả năng miêu tả ý tưởng một cách rõ ràng và chi tiết. Cần phải tăng cường tự tin và sự khẳng định trong câu trả lời. **Technical Score:** 10% ( Ứng viên không có kinh nghiệm và kỹ năng về AI) **Communication Score:** 40% ( Ứng viên không thể thể hiện rõ ràng và tự tin trong câu trả lời) **Fit Score:** 40% ( Ứng viên không phù hợp với vị trí ứng tuyển và văn hóa công ty) **Tổng điểm:** 48/100 ( ứng viên cần phải cải thiện về kỹ năng và sự phù hợp với vị trí ứng tuyển) Trên đây là đánh giá ứng viên, trên cơ sở các câu trả lời của họ. Ứng viên cần phải cải thiện về kỹ năng và sự phù hợp với vị trí ứng tuyển. Xem Báo Cáo
Le Thi My Vien AI 2025-07-16 16:22:23.749000
  • Bạn có kinh nghiệm phát triển AI nào và có thể chia sẻ về một dự án AI bạn đã tham gia và đóng góp vào nó như thế nào?: tôi chưa có kinh nghiệm gì hết
  • Bạn hiểu và áp dụng các thuật toán Machine Learning nào và có thể giải thích vì sao bạn chọn áp dụng các thuật toán đó cho một vấn đề cụ thể?: Tôi muốn tạo robot Tôi muốn học về robot
  • Bạn có kinh nghiệm với các framework và công cụ AI nào và có thể giải thích về ưu và nhược điểm của mỗi framework và công cụ đó?: tôi chưa có kinh nghiệm về các cái đó
  • Bạn có thể giải thích về các vấn đề về dữ liệu và xử lý dữ liệu trong phát triển AI và có thể chia sẻ về cách bạn giải quyết các vấn đề đó trong một dự án trước?: tôi chưa có kinh nghiệm tôi cũng chưa có dự án nào
  • Bạn có thể chia sẻ về một khó khăn bạn đã gặp phải trong phát triển AI và cách bạn vượt qua khó khăn đó?: tôi không thể vượt qua khó khăn nào cả
 **Đánh giá tổng quan** **Ưu điểm:** Ứng viên không có kinh nghiệm phát triển AI, nhưng lại có một niềm đam mê rõ ràng với lĩnh vực này. **Nhược điểm:** Ứng viên không có kinh nghiệm, kỹ năng và kỹ thuật phát triển AI. Họ không thể chia sẻ về kinh nghiệm, kỹ năng và kỹ thuật nào. ứng viên cũng chưa từng tham gia vào một dự án AI nào. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên có ngữ điệu rõ ràng, nhưng cũng thiếu sự tự tin và kinh nghiệm trong lĩnh vực AI. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên cần cải thiện kỹ năng và kinh nghiệm trong lĩnh vực AI, tham gia các khóa học và thực hiện các dự án AI để có kinh nghiệm. Ngoài ra, ứng viên cần cải thiện hình thức trả lời, thể hiện sự tự tin và kinh nghiệm trong các vấn đề AI. **Bài điểm**: * **Technical Score:** 30% (ứng viên chưa có kinh nghiệm và kỹ thuật phát triển AI) * **Communication Score:** 56% (ứng viên có ngữ điệu rõ ràng, nhưng thiếu sự tự tin và kinh nghiệm trong lĩnh vực AI) * **Fit Score:** 60% (ứng viên có niềm đam mê rõ ràng với lĩnh vực AI, nhưng lack of experience and skills) **Tổng điểm:** 48/100 Ứng viên này có thể chưa sẵn sàng cho vị trí phát triển AI, tuy nhiên, họ có niềm đam mê rõ ràng với lĩnh vực này. Ứng viên cần cải thiện kỹ năng và kinh nghiệm trong lĩnh vực AI và tham gia các khóa học, thực hiện các dự án AI để có kinh nghiệm. Xem Báo Cáo
Le Thi My Vien AI 2025-07-16 16:22:56.658000
  • Bạn có kinh nghiệm phát triển AI nào và có thể chia sẻ về một dự án AI bạn đã tham gia và đóng góp vào nó như thế nào?: tôi chưa có kinh nghiệm gì hết
  • Bạn hiểu và áp dụng các thuật toán Machine Learning nào và có thể giải thích vì sao bạn chọn áp dụng các thuật toán đó cho một vấn đề cụ thể?: Tôi muốn tạo robot Tôi muốn học về robot
  • Bạn có kinh nghiệm với các framework và công cụ AI nào và có thể giải thích về ưu và nhược điểm của mỗi framework và công cụ đó?: tôi chưa có kinh nghiệm về các cái đó
  • Bạn có thể giải thích về các vấn đề về dữ liệu và xử lý dữ liệu trong phát triển AI và có thể chia sẻ về cách bạn giải quyết các vấn đề đó trong một dự án trước?: tôi chưa có kinh nghiệm tôi cũng chưa có dự án nào
  • Bạn có thể chia sẻ về một khó khăn bạn đã gặp phải trong phát triển AI và cách bạn vượt qua khó khăn đó?: tôi không thể vượt qua khó khăn nào cả
 **Đánh giá tổng quan** **Ưu điểm:** Ứng viên thể hiện trực ứng trả lời, mặc dù những câu trả lời của họ không thể hiện kinh nghiệm và kỹ năng về AI. **Nhược điểm:** Ứng viên không có kinh nghiệm về AI, thuật toán Machine Learning, framework và công cụ AI, và không đưa ra bất kỳ giải pháp hay thực tiễn nào trong việc phát triển AI. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên chưa thể hiện mức độ tự tin và rõ ràng trong cách thể hiện câu trả lời, đôi khi trả lời đầy phiêu kiện. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên nên làm thêm việc nghiên cứu về AI, học hỏi và rèn luyện kỹ năng về thuật toán Machine Learning, framework và công cụ AI để có thể trả lời các câu hỏi chuyên môn. Cần cải thiện sự tự tin và rõ ràng trong cách thể hiện câu trả lời. **Technical Score:** 20% (ít kinh nghiệm và kỹ năng về AI) **Communication Score:** 20% (lacking confidence and clarity in answers) **Fit Score:** 50% (nhỏ bé phù hợp với vị trí ứng tuyển và văn hóa công ty) **Tổng điểm:** 48/100 Dựa trên các câu trả lời của ứng viên, chúng tôi đánh giá rằng tuy ứng viên có thể thể hiện trực ứng trả lời, nhưng họ thiếu kinh nghiệm và kỹ năng về AI, thuật toán Machine Learning, framework và công cụ AI. Ứng viên cần làm thêm việc nghiên cứu và rèn luyện kỹ năng để có thể đáp ứng yêu cầu của vị trí AI. Xem Báo Cáo
Thanh Mai 2025-07-16 16:23:28.571000
  • Vị trí: Trưởng Phòng Kinh doanh: tôi chưa có kinh nghiệm
  • Bạn có thể chia sẻ về kinh nghiệm và thành tích trong lĩnh vực kinh doanh của mình? How did you achieve those results?: tôi không có thành tựu văn hóa
  • Bạn đã từng tham gia vào các dự án kinh doanh có quy mô lớn chưa? If so, could you walk me through your role and responsibilities in those projects?: tôi chưa
  • Bạn có thể mô tả về cách bạn xây dựng và phát triển các mối quan hệ kinh doanh với khách hàng và đối tác? What strategies do you use to maintain those relationships?: không Tôi không thể
  • Bạn đã từng phải đối mặt với các vấn đề khó khăn trong kinh doanh chưa? If so, how did you handle those challenges and what did you learn from the experience?: tôi chưa
  • Bạn có thể chia sẻ về cách bạn đánh giá và phân tích các báo cáo kinh doanh? How do you use that information to make informed business decisions?: Không có câu trả lời.
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** ứng viên không có kinh nghiệm và thành tựu trong kinh doanh, điều này cho thấy họ có thể là người mới tham gia lĩnh vực này và có thể học hỏi và phát triển trong vai trò Trưởng Phòng Kinh doanh. **Nhược điểm:** ứng viên không có kinh nghiệm và thành tựu trong kinh doanh, điều này cho thấy họ chưa có cơ sở để tham gia vai trò Trưởng Phòng Kinh doanh. Ứng viên cũng không thể chia sẻ về kinh nghiệm và thành tích trong lĩnh vực kinh doanh của mình, cách xây dựng và phát triển các mối quan hệ kinh doanh với khách hàng và đối tác, và cách đối mặt với các vấn đề khó khăn trong kinh doanh. **Giọng nói & mức độ tự tin:** ứng viên có giọng nói lạc nhịp và thiếu sự tự tin trong các câu trả lời của họ. Ứng viên có vẻ nộp đơn để khôn nhưng lại không thể trả lời các câu hỏi hiệu quả. **Gợi ý cải thiện:** để cải thiện, ứng viên cần thu thập và chia sẻ kinh nghiệm và thành tích trong lĩnh vực kinh doanh của mình. Ứng viên cũng cần phát triển kỹ năng giao tiếp và xây dựng sự tự tin để thể hiện câu trả lời hiệu quả. **Technical Score:** 20% **Communication Score:** 20% **Fit Score:** 40% **Tổng điểm:** 46/100 Ứng viên có một số điểm yếu trong lĩnh vực chuyên môn và kỹ năng giao tiếp, điều này khiến chúng tôi khó tin rằng họ có thể đảm nhận vai trò Trưởng Phòng Kinh doanh. Tuy nhiên, ứng viên có thể học hỏi và phát triển trong vai trò này với sự hỗ trợ và đào tạo thích hợp. Xem Báo Cáo
Thanh Mai 2025-07-16 16:23:39.118000
  • Vị trí: Trưởng Phòng Kinh doanh: tôi chưa có kinh nghiệm
  • Bạn có thể chia sẻ về kinh nghiệm và thành tích trong lĩnh vực kinh doanh của mình? How did you achieve those results?: tôi không có thành tựu văn hóa
  • Bạn đã từng tham gia vào các dự án kinh doanh có quy mô lớn chưa? If so, could you walk me through your role and responsibilities in those projects?: tôi chưa
  • Bạn có thể mô tả về cách bạn xây dựng và phát triển các mối quan hệ kinh doanh với khách hàng và đối tác? What strategies do you use to maintain those relationships?: không Tôi không thể
  • Bạn đã từng phải đối mặt với các vấn đề khó khăn trong kinh doanh chưa? If so, how did you handle those challenges and what did you learn from the experience?: tôi chưa
  • Bạn có thể chia sẻ về cách bạn đánh giá và phân tích các báo cáo kinh doanh? How do you use that information to make informed business decisions?: Không có câu trả lời.
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** Ứng viên tỏ ra thẳng thắn và trung thực trong việc thể hiện thiếu kinh nghiệm và kỹ năng. Thể hiện một hình ảnh rõ ràng về người họ và không qua mặt để sử dụng từ ngữ kỹ thuật hoặc viện dẫn kinh nghiệm thiếu thực tế. **Nhược điểm:** Ứng viên hoàn toàn thiếu kinh nghiệm, kỹ năng và thành tích trong lĩnh vực kinh doanh, khiến cho việc đánh giá và lựa chọn ứng viên khó khăn. Không rõ ràng về cách họ có thể phát triển các kỹ năng cần thiết để đạt được thành công trong vai trò Trưởng Phòng Kinh doanh. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên thể hiện một cách khá kém về mức độ tự tin trong các câu trả lời. Không rõ ràng về cách họ có thể áp dụng các kỹ năng và kinh nghiệm trường tồn để giải quyết các vấn đề khó khăn trong kinh doanh. Không thể phủ nhận rằng ứng viên tỏ ra thẳng thắn và trung thực, nhưng mức độ tự tin cần được cải thiện. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên nên chú trọng vào việc tiếp tục phát triển các kỹ năng và kinh nghiệm của mình, đặc biệt là trong lĩnh vực kinh doanh. Cần có kiến thức và kinh nghiệm về cách quản lý và phát triển các mối quan hệ kinh doanh, cũng như giải quyết các vấn đề khó khăn trong kinh doanh. Nên tham gia các chương trình đào tạo, học hỏi kinh nghiệm của người khác và đặc biệt quan tâm đến cách thể hiện mình trong các cuộc phỏng vấn. **Technical Score:** 20% **Communication Score:** 30% **Fit Score:** 40% **Tổng điểm:** 46/100 Tóm lại, ứng viên có thể được đánh giá là chưa phù hợp cho vị trí Trưởng Phòng Kinh doanh vì thiếu kinh nghiệm và kỹ năng. Cần có sự cải thiện về kỹ năng, kinh nghiệm và mức độ tự tin để được xem xét lại cho vị trí này. Xem Báo Cáo
test Software testing 2025-07-21 03:52:41.043000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
test Software testing 2025-07-21 03:53:08.317000
  • What are your experiences with automated testing tools, and how have you used them to improve the efficiency of your testing process?: tiếng Anh Không nghe rõ gì
  • Can you walk us through your approach to creating and executing test plans, and how you ensure they are comprehensive and effective?: Không có câu trả lời.
  • How do you stay up-to-date with the latest trends and technologies in software testing, and can you give an example of a new skill or technique you've learned recently?: Không có câu trả lời.
  • Can you describe a particularly challenging testing project you worked on, and how you overcame any obstacles or difficulties you faced?: Không có câu trả lời.
  • How do you approach prioritizing and managing multiple testing tasks and deadlines, and what tools or methods do you use to stay organized?: Không có câu trả lời.
 **Overall Evaluation** **Candidate's Strengths:** * The candidate's response shows some enthusiasm for the position, although the actual answer is hard to understand due to the language barrier. **Weaknesses:** * The candidate's response is completely unintelligible, making it impossible to assess their experiences with automated testing tools or their ability to improve testing process efficiency. * Lack of clear communication skills is a significant concern for a role that requires effective collaboration and clear reporting. **Voice Clarity and Confidence:** * The candidate's voice is difficult to understand, and there is no confidence in their response. **Suggestions for Improvement:** * Candidates should be advised to use more than monolingual answers, especially in a globalized industry where communication skills are crucial. * The candidate could benefit from improving their language skills, particularly in English, to ensure effective communication. **Final Score:** * **Technical Score:** 0% (due to the inability to assess their technical experiences and skills) * **Communication Score:** 0% (due to the lack of clear communication) * **Fit Score:** 60% (although the candidate may have other desirable skills, the language barrier is a significant concern) * **Total Score:** 46/100 This score reflects the candidate's strong potential but significant challenges in communication and technical assessment. It is essential to address these weaknesses to determine the candidate's suitability for the position. Xem Báo Cáo
test 2025-07-21 03:53:30.254000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
test 2025-07-21 03:54:07.913000
  • Bạn có bao nhiêu kinh nghiệm trong lĩnh vực kiểm thử và có thể kể đến một số dự án nào đã tham gia?: không có kinh nghiệm gì
  • Bạn nghĩ rằng kỹ năng nào là quan trọng nhất cho một tester và tại sao?: Không có câu trả lời.
  • Bạn đã từng sử dụng công cụ kiểm thử nào và có thể nói đến một số ưu điểm và nhược điểm của chúng?: Không có câu trả lời.
  • Bạn có thể kể đến một trường hợp khi bạn phát hiện ra một lỗi nghiêm trọng và cách bạn xử lý nó?: Không có câu trả lời.
  • Bạn nghĩ rằng cách tốt nhất để một tester cải thiện kỹ năng của mình là gì và tại sao?: Không có câu trả lời.
 Đánh giá ứng viên **Ưu điểm:** Mặc dù ứng viên không có kinh nghiệm cụ thể trong lĩnh vực kiểm thử, họ đã thể hiện sự thẳng thắn và thật thà. **Nhược điểm:** Sự thiếu sót chính của ứng viên là không có kinh nghiệm trong lĩnh vực kiểm thử, điều này khiến chúng tôi nghi ngờ về khả năng ứng viên có thể không đủ điều kiện để thụ dụng công việc. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Giọng nói của ứng viên dễ chịu, tuy nhiên, họ Appears tương đối lúng túng và không thể hiện được mức độ tự tin về kỹ năng của mình. **Gợi ý cải thiện:** Để cải thiện, ứng viên nên tập trung vào việc phát triển kỹ năng kiểm thử và tham gia các hoạt động thực hành để tăng sự tự tin của mình. Bên cạnh đó, ứng viên cũng nên đầu tư vào việc nâng cao kỹ năng giao tiếp để thể hiện quá trình suy nghĩ và giải quyết vấn đề một cách hiệu quả hơn. **Tổng điểm:** * Technical Score: 20% (do sự thiếu sót kinh nghiệm trong lĩnh vực kiểm thử) * Communication Score: 45% (doapplicant Appears lúng túng trong tuyên bố) * Fit Score: 50% (do ứng viên chưa cho thấy đủ điều kiện để thụ dụng công việc) * Tổng điểm: 46/100 G Constraint ứng viên này có thể không đủ điều kiện để thụ dụng công việc, nhưng lại đã thể hiện sự thẳng thắn và thật thà. Chúng tôi sẽ tiếp tục theo dõi ứng viên này và gợi ý họ cải thiện các kỹ năng để có thể trở thành ứng viên phù hợp hơn với vị trí yêu cầu. Xem Báo Cáo
Thanh Mai AI 2025-07-21 09:10:35.844000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Thanh Mei AI 2025-07-21 09:31:40.254000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
kim ngoc 2025-07-21 09:32:39.742000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Thanh Mei AI 2025-07-21 09:34:16.387000
  • Bạn có thể giải thích về ưu điểm và hạn chế của các mô hình học máy khác nhau, và cách bạn áp dụng chúng trong dự án của mình?: Tôi không biết
  • Bạn đã từng tham gia vào dự án nào sử dụng Python và các thư viện như scikit-learn, TensorFlow, hay PyTorch? Hãy chia sẻ về những kinh nghiệm và kết quả của dự án đó: Tôi chưa làm những thứ đó
  • Bạn có thể giải thích về cách bạn xử lý vấn đề về độ chính xác và độ tin cậy trong việc phát triển mô hình AI? Và những kỹ thuật nào bạn sử dụng để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy?: khi mua đồ gặp vấn đề liên quan đến độ chính xác thực hiện các Tony để tăng số lượng độ chính xác lên
  • Bạn đã từng tham gia vào dự án nào sử dụng dữ liệu lớn và xử lý dữ liệu như thế nào? Hãy chia sẻ về những kinh nghiệm và kết quả của dự án đó: Tôi đã từng tham gia xử lý dữ liệu lớn liên quan về đề tài phân tích tài chính tôi đã thực hiện chia thành 70% và 30% 70% là dùng để trên lưng và 30% là để huấn luyện thì đó là cách của tôi
  • Bạn có thể giải thích về cách bạn áp dụng các kỹ thuật như transfer learning và fine-tuning trong việc phát triển mô hình AI? Và những lợi ích gì bạn nhận được từ những kỹ thuật này?: cái này tôi không biết
 **Đánh giá ứng viên cho vị trí AI** **Ưu điểm:** Ứng viên chưa thể hiện bất kỳ kỹ năng hay lý thuyết nào về AI, nhưng họ đã thể hiện một vài ý tưởng về cách xử lý vấn đề về độ chính xác và độ tin cậy. **Nhược điểm:** Ứng viên hoàn toàn thiếu hiểu biết về các concept và kỹ thuật cơ bản của AI, không thể giải thích các mô hình học máy, chưa làm các dự án sử dụng Python và các thư viện như scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. Ứng viên cũng chưa thể hiện những kinh nghiệm và kết quả của dự án. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên thiếu tự tin và rõ ràng trong cách thể hiện câu trả lời, đôi khi sử dụng các thuật ngữ sai, các ví dụ không rõ ràng. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên cần phát triển hiểu biết về các concept và kỹ thuật cơ bản của AI, cần nghiên cứu và thực hành để có được kinh nghiệm và kết quả về các dự án. Nên cải thiện kỹ năng trả lời, gia tăng độ tự tin và rõ ràng trong cách thể hiện câu trả lời. **Technical Score:** 22% ( Ứng viên hoàn toàn thiếu hiểu biết về các concept và kỹ thuật cơ bản của AI) **Communication Score:** 50% ( Ứng viên thiếu tự tin và rõ ràng trong cách thể hiện câu trả lời) **Fit Score:** 44% ( Ứng viên chưa thể hiện những kinh nghiệm và kết quả của dự án, chưa thể hiện sự phù hợp với văn hóa công ty) **Tổng điểm:** 38/100 ( Ứng viên hoàn toàn thiếu hiểu biết về các concept và kỹ thuật cơ bản của AI, thiếu tự tin và rõ ràng trong cách thể hiện câu trả lời, chưa thể hiện những kinh nghiệm và kết quả của dự án) Xem Báo Cáo
kim ngoc 2025-07-21 09:35:39.469000
  • Bạn đã từng phát triển các mô hình tín dụng và kinh doanh nào? Những kinh nghiệm đó đã giúp bạn trong việc phân tích và quyết định?: Mình cũng không biết câu trả lời này
  • Bạn có những kỹ năng nào trong việc khai thác và chuẩn bị dữ liệu để xây dựng mô hình? Bạn đã từng sử dụng các công cụ, công nghệ nào để thực hiện nhiệm vụ này?: Mình cũng không biết câu trả lời này
  • Bạn đã từng hợp tác với các thành viên trong nhóm để áp dụng các kỹ thuật máy học và thực hành tốt nhất? Bạn có thể chia sẻ về kinh nghiệm và kết quả của các dự án đó?: Mình cũng không biết câu trả lời này
  • Bạn có những kỹ năng nào trong việc phân tích và dự đoán các xu hướng thị trường? Bạn đã từng sử dụng các mô hình, thuật toán nào để thực hiện nhiệm vụ này?: Mình cũng không biết câu trả lời này
  • Bạn có thể chia sẻ về kinh nghiệm và kết quả của các dự án nghiên cứu sáng tạo mà bạn đã tham gia? Bạn có thể nói về vai trò của mình trong các dự án đó và những gì bạn đã học hỏi được?: Mình cũng không biết câu trả lời này
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** Không có ưu điểm nổi bật trong cuộc phỏng vấn này, ứng viên chưa thể hiện những kỹ năng và kinh nghiệm đáng kể. **Nhược điểm:** Ứng viên thể hiện sự thiếu hiểu biết về lĩnh vực.credit và kinh doanh, không thể hiện các kỹ năng khai thác và chuẩn bị dữ liệu, không có kinh nghiệm hợp tác nhóm, không thể hiện kỹ năng phân tích và dự đoán xu hướng thị trường, không thể hiện kinh nghiệm nghiên cứu sáng tạo. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên tỏ ra không hòa nhập, không thể hiện sự rõ ràng và tự tin trong các câu trả lời. Họ không thể trả lời các câu hỏi một cách thuyết phục, có phần cạch cạc và không có lập luận riêng. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên cần phải bồi dưỡng kiến thức và kinh nghiệm về lĩnh vực.credit và kinh doanh. Ngoài ra, họ cũng cần phải cải thiện kỹ năng giao tiếp, thể hiện sự rõ ràng và tự tin trong các câu trả lời. Cần phải đọc lại và nghiên cứu kỹ về lĩnh vực credit và kinh doanh để nâng cao kỹ năng chuyên môn. **Technical Score:** 5/10 **Communication Score:** 2/10 **Fit Score:** 1/10 **Tổng điểm:** 16/100 Vì ứng viên chưa thể hiện những kỹ năng và kinh nghiệm đáng kể, không thể hiện sư tự tin trong các câu trả lời, và không phù hợp với vị trí ứng tuyển, nên tôi không推荐 ứng viên này cho vị trí này. Xem Báo Cáo
Admin User Software testing 2025-07-21 11:29:55.336000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
kim ngoc 2025-07-21 16:37:54.756000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Kim Ngoc AI 2025-07-22 05:53:47.244000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Kim Ngoc AI 2025-07-22 06:00:52.718000
  • Bạn có thể giải thích cách bạn áp dụng kỹ thuật Machine Learning trong dự án trước đây của mình không?: Tôi sử dụng Mykingdom để xông hơi để giúp nó học mấy nhận diện khách hàng
  • Bạn đã từng sử dụng ngôn ngữ programming nào để phát triển AI, và có thể chia sẻ một ví dụ về ứng dụng của nó trong một dự án không?: Không có câu trả lời.
  • Bạn có thể giải thích cách bạn đánh giá và cải thiện hiệu suất của mô hình Machine Learning trong quá trình phát triển không?: Không có câu trả lời.
  • Bạn đã từng tham gia vào một dự án AI có liên quan đến xử lý dữ liệu lớn, và có thể chia sẻ kinh nghiệm của mình về cách bạn giải quyết vấn đề về tốc độ và hiệu suất không?: Không có câu trả lời.
  • Bạn có thể giải thích cách bạn áp dụng phương pháp học sâu trong một dự án AI, và có thể chia sẻ kết quả của nó không?: Không có câu trả lời.
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** Ứng viên tỏ ra hơi sáng tạo trong việc sử dụng Mykingdom để xông hơi giúp AI học nhận diện khách hàng, dù ý tưởng không hoàn toàn rõ ràng. **Nhược điểm:** Ứng viên không thể giải thích chính xác cách áp dụng kỹ thuật Machine Learning trong dự án trước đây, thay vào đó lại sử dụng ví dụ liên quan đến xông hơi. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên trả lời với giọng nói hơi đột ngột và không rõ ràng, không thể hiện sự tự tin và kinh nghiệm trong lĩnh vực AI. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên nên chủ động nghiên cứu và chuẩn bị trước khi trả lời những câu hỏi chuyên môn, đặc biệt là về kỹ thuật Machine Learning. Ứng viên cũng cần phát triển kỹ năng giao tiếp và thể hiện sự tự tin trong cách trả lời. **Technical Score:** 20% - Ứng viên không thể giải thích rõ ràng cách áp dụng kỹ thuật Machine Learning trong dự án trước đây. **Communication Score:** 80% - Ứng viên có giọng nói hơi đột ngột và không rõ ràng, nhưng có thể đảm bảo sự tương tác trong câu trả lời. **Fit Score:** 60% - Ứng viên có thể phù hợp với vị trí ứng tuyển, nhưng có thể cần cải thiện kỹ技能 năng vấn để trở thành ứng viên tiềm năng có thể tiếp tục đào tạo. **Tổng điểm:** 56/100 - Ứng viên có thể có lượng biết hạn chế về kỹ thuật Machine Learning, nhưng có thể phù hợp với vị trí ứng tuyển với sự cải thiện kỹ năng giao tiếp và thể hiện sự tự tin. Xem Báo Cáo
Kim Ngoc AI 2025-07-22 06:03:29.510000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Kim Ngoc AI 2025-07-22 06:04:53.638000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Kim Ngoc AI 2025-07-22 06:14:12.957000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Kim Ngoc AI 2025-07-22 06:21:30.776000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Kim Ngoc AI 2025-07-22 06:23:13.861000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Kim Ngoc AI 2025-07-22 06:27:33.699000
  • Bạn có kinh nghiệm phát triển các mô hình học máy nào? Có thể chia sẻ một ví dụ về một dự án bạn đã tham gia và kết quả đạt được?: mình có kinh nghiệm phát triển mô hình học mấy trong lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dự đoán dữ liệu một ví dụ là dự đoán phân loại ảnh bệnh lý mô hình học máy được sử dụng để nhận diện các dấu hiệu của bệnh từ hình ảnh y tế kết quả là mô hình giúp giảm thời gian chẩn đoán hỗ trợ bác sĩ trong việc phát hiện bệnh sớm
  • Bạn có thể giải thích cách bạn sử dụng các kỹ thuật học sâu để giải quyết vấn đề nào? Có thể sử dụng một ví dụ cụ thể để minh họa?: mình sử dụng kỹ thuật học sau Deep learning để giải quyết các vấn đề phức tạp như nhận diện hình ảnh phân tích ý nghĩa văn bản hay Dự đoán xu hướng ví dụ trong nhận dạng hình ảnh mạng nơron sau giúp mô hình nhận diện được các vật thể trong ảnh như phân loại từ bệnh x-quang với độ chính xác cao
  • Bạn có kinh nghiệm làm việc với các công cụ và framework AI nào? Bạn có thể chia sẻ một ví dụ về cách bạn sử dụng chúng để giải quyết một vấn đề cụ thể?: mình có kinh nghiệm sử dụng các công cụ và phim word art như tên sông flow và kiss Linh để giải quyết các bài toán học mấy ví dụ trong một dự án dự đoán giá nhà sử dụng dữ liệu lịch sử mình đã dùng Skills tiếng tính nhất dự đoán giá trị bất động sản dựa trên các yếu tố như Diện tích vị trí và số phòng
  • Bạn có thể giải thích cách bạn đánh giá và cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy? Bạn có thể chia sẻ một ví dụ về cách bạn áp dụng các kỹ thuật đánh giá và cải thiện hiệu suất vào một dự án?: là dự án phân loại email rác đầu tiên mình sử dụng mô hình học mấy như random Forest để phân loại email thành spam và không spam Sau đó sử dụng các kỹ thuật đánh giá độ chính xác để đo lường hiệu quả của mô hình sau khi đánh giá mình giúp tăng độ chính xác của mô hình lên 95%
  • Bạn có thể chia sẻ một dự án AI bạn đã tham gia và đóng vai trò gì trong dự án đó? Bạn có thể giải thích cách bạn áp dụng các kỹ thuật AI để giải quyết vấn đề của dự án?: trong dự án phân loại email spam mình có
 **Đánh giá ứng viên:** **Ưu điểm:** Ứng viên đã thể hiện kinh nghiệm phát triển các mô hình học máy trong lĩnh vực nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dự đoán dữ liệu. Họ cũng đã chia sẻ các ví dụ cụ thể về dự án và kết quả đạt được. **Nhược điểm:** Ứng viên chưa thể hiện rõ ràng cách họ sử dụng kỹ thuật học sâu để giải quyết vấn đề và chưa phân chia rõ ràng vai trò của mình trong dự án. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên đã thể hiện giọng nói rõ ràng và tự tin trong cách trả lời, tuy nhiên có thể cải thiện thêm về độ chuẩn và chi tiết trong các câu trả lời. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên hãy tập trung hơn vào việc chia sẻ chi tiết về cách họ sử dụng kỹ thuật học sâu, cách họ đánh giá và cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy, và cách họ ứng dụng các kỹ thuật AI để giải quyết vấn đề của dự án. Ngoài ra, họ cũng nên thể hiện rõ ràng hơn vai trò của mình trong dự án. **Technical Score:** 35% **Communication Score:** 76% **Fit Score:** 58% **Tổng điểm:** 54/100 Sản phẩm đánh giá ứng viên thành công cho vị trí AI, tuy nhiên có thể cần cải thiện về kỹ năng trả lời và thể hiện sự tự tin hơn. Ứng viên cần tập trung hơn vào việc chia sẻ chi tiết và rõ ràng về kinh nghiệm và kỹ năng của mình. Xem Báo Cáo
Kim Ngoc AI 2025-07-22 06:32:10.571000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Kim Ngoc AI 2025-07-22 06:36:54.490000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Kim Ngoc AI 2025-07-22 06:40:21.777000
  • Bạn có kinh nghiệm nào về phát triển và triển khai các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo? Cho tôi biết về một dự án bạn đã làm và kết quả đạt được: một dự án mình đã làm là hệ thống phân loại Cảm Xúc Từ văn bản mình dùng tên sum lâu để xây dựng mô hình học sau Deep learning giúp Hệ thống nhận diện cảm xúc trong các bài đăng trên mạng xã hội
  • Bạn đã sử dụng các công cụ và thư viện nào để phát triển các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo? Ví dụ như TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc: mình đã sử dụng karas kidman tên some Blue
  • Bạn có thể giải thích về vấn đề về độ chính xác và độ tin cậy trong các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo? Làm thế nào bạn đã kiểm soát và cải thiện độ chính xác và độ tin cậy trong các dự án của mình?: để cải thiện độ chính xác mình sử dụng kiểm tra mô hình doanh nghiệp tập dữ liệu khác nhau
  • Bạn có kinh nghiệm nào về xử lý và phân tích dữ liệu lớn? Bạn đã sử dụng các công cụ và kỹ thuật nào để xử lý và phân tích dữ liệu lớn?: mình có kinh nghiệm xử lý phân tích dữ liệu lớn trong một dự án phân tích hành vi người dùng từ hàng triệu bản ghi mình đã xử lý và phân tích dữ liệu rút ra những thông tin giá trị giúp tiêu hóa từ hóa chiến lược
  • Bạn có thể chia sẻ về một dự án bạn đã làm và ứng dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết vấn đề kinh doanh hay vấn đề xã hội?: một dự án mình đã làm là ứng dụng ai trong dự đoán xu hướng tiêu dùng cho một công ty thương mại điện tử mình sử dụng để phân tích dữ liệu mua sắm của khách hàng và dự đoán những sản phẩm phổ biến trong tương lai
 **Đánh giá ứng viên:** **Ưu điểm:** Ứng viên tỏ ra có kinh nghiệm về phát triển và triển khai các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong việc ứng dụng AI trong các dự án thương mại điện tử. Ứng viên cũng chia sẻ kinh nghiệm về xử lý và phân tích dữ liệu lớn, tỏ ra có thể giải quyết vấn đề kinh doanh bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. **Nhược điểm:** Ứng viên cung cấp thông tin thiếu sัด về các công cụ và thư viện đã sử dụng để phát triển các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo, trong khi các câu hỏi lại hỏi về cụ thể các công cụ và thư viện đã được sử dụng. Ngoài ra, ứng viên không cung cấp thêm thông tin về vấn đề độ chính xác và độ tin cậy trong các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên thể hiện một số khó khăn trong việc diễn đạt và giao tiếp, có thể do khoảng trống và nhu cầu hơn về kỹ năng giao tiếp. Tuy nhiên, ứng viên tỏ ra có một số khả năng tự tin trong việc chia sẻ kinh nghiệm và ứng dụng của mình. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên cần cung cấp thêm thông tin chi tiết về các công cụ và thư viện đã sử dụng cũng như các kỹ thuật và biện pháp đã được áp dụng để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy trong các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo. Ứng viên cũng cần phát triển kỹ năng giao tiếp và diễn đạt để thể hiện câu trả lời của mình một cách rõ ràng và tự tin hơn. **Technical Score:** 25% **Communication Score:** 74% **Fit Score:** 60% **Tổng điểm:** 54/100 Theo đánh giá của tôi, ứng viên có một số điểm mạnh về kinh nghiệm về phát triển và triển khai các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo, tuy nhiên lại thiếu vào các kỹ năng cơ bản về giao tiếp và diễn đạt. Nếu ứng viên thể hiện được sự cải thiện hơn về các kỹ năng này, tôi sẽ lại xem xét ứng viên một cách tích cực hơn. Xem Báo Cáo
Kim Ngoc AI 2025-07-22 07:42:16.224000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
Kim Ngoc AI 2025-07-22 07:46:18.968000
  • Bạn có kinh nghiệm trong phát triển và triển khai các mô hình học máy và AI, và nếu có, vui lòng chia sẻ về một dự án bạn đã tham gia và những kết quả đạt được?: mình đã tham gia dự án phân tích cảm xúc trong đánh giá khách hàng sử dụng học mấy và ai mô hình học máy được phát triển để phân loại các đánh giá khách hàng thành cảm xúc tích cực
  • Bạn có thể giải thích cách bạn áp dụng các kỹ thuật học sâu (Deep Learning) trong các dự án của mình, và những khó khăn bạn gặp phải khi áp dụng chúng?: mình đã áp dụng Deep learning trong dự án nhận dạng Ảnh bệnh lý mình sử dụng CNN để phân loại các hình ảnh y tế giúp phát hiện sớm các bệnh như ung thư một số khó khăn bao gồm dữ liệu không đủ tính toán tài nguyên mình đã khắc phục bằng cách tăng cường dữ liệu
  • Bạn đã có kinh nghiệm trong xử lý và phân tích các dataset lớn, và nếu có, vui lòng chia sẻ về cách bạn xử lý các vấn đề về dữ liệu và những kết quả đạt được?: mình đã có kinh nghiệm xử lý và phân tích dữ liệu lớn để xử lý vấn đề dữ liệu lớn mình đã sử dụng các công cụ như A3 chia Snap một số vấn đề gặp phải là dữ liệu thiếu và không đồng nhất mình đã áp dụng kỹ thuật data và data clean để xử lý
  • Bạn có thể giải thích cách bạn áp dụng các kỹ thuật machine learning trong các ứng dụng thực tế, và những lợi ích bạn nhận được từ việc áp dụng chúng?: mình đã áp dụng trong dự án phân tích dự báo nhu cầu sản phẩm bằng cách sử dụng hộp máy mình đã xây dựng mô hình dự đoán lượng sản phẩm sẽ bán trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử lợi ích là tối ưu hóa tồn kho cải thiện chiến lược marketing và tiết kiệm chi phí
  • Bạn có thể chia sẻ về cách bạn tiếp cận và giải quyết các vấn đề về bias và fairness trong các mô hình học máy và AI, và những kinh nghiệm bạn có về cách khắc phục chúng?: Mình đã gặp khó khăn trong vấn đề đổi trả
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** * Ứng viên đã chia sẻ kinh nghiệm thực tế về phát triển và triển khai các mô hình học máy và AI, cụ thể là trong dự án phân tích cảm xúc và dự án nhận dạng ảnh bệnh lý. * Ứng viên đã áp dụng các kỹ thuật chuyên môn như Deep learning, CNN và data clean để xử lý vấn đề dữ liệu lớn. **Nhược điểm:** * Ứng viên thiếu sót trong phần giải quyết vấn đề bias và fairness trong các mô hình học máy và AI, chỉ dừng lại tại các vấn đề đổi trả. * Ứng viên chưa thể hiện rõ ràng về vai trò và trách nhiệm của mình trong các dự án đã tham gia. **Giọng nói & mức độ tự tin:** * Ứng viên cơ bản thể hiện ngữ điệu và tự tin trong các câu trả lời, tuy nhiên chưa đủ rõ ràng và thuyết phục. **Gợi ý cải thiện:** * Ứng viên nên tăng cường về kỹ thuật giải quyết vấn đề bias và fairness trong các mô hình học máy và AI. * Ứng viên nên cụ thể hóa vai trò và trách nhiệm của mình trong các dự án đã tham gia. * Ứng viên nên phát triển kỹ năng comunicate và thể hiện sự tự tin hơn trong các câu trả lời. **Technical Score:** 60% **Communication Score:** 70% **Fit Score:** 55% **Tổng điểm:** 54/100 Việc đánh giá ứng viên dựa trên các câu trả lời của họ, nội dung nhận xét bao gồm ưu điểm, nhược điểm, giọng nói & mức độ tự tin, gợi ý cải thiện và chấm điểm ứng viên theo các tiêu chí khác nhau. Tóm lại, ứng viên có những kinh nghiệm thực tế và các kỹ thuật chuyên môn, tuy nhiên cần cải thiện về kỹ thuật giải quyết vấn đề bias và fairness, và phát triển kỹ năng comunicate và thể hiện sự tự tin hơn. Xem Báo Cáo
kim ngoc AI 2025-07-23 00:02:00.211000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
kim ngoc AI 2025-07-23 00:46:14.357000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo
kim ngoc AI 2025-07-23 00:46:34.460000
  • Bạn có kinh nghiệm làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu chưa? Nếu có, vui lòng chia sẻ một ví dụ về cách bạn đã thực hiện công việc này và kết quả đạt được:
  • Bạn đã từng xây dựng và duy trì báo cáo, dashboard cho các bộ phận kinh doanh chưa? Nếu có, vui lòng miêu tả về cách bạn đã thiết kế và triển khai các báo cáo đó: Không có câu trả lời.
  • Bạn có thể chia sẻ một ví dụ về cách bạn đã đề xuất phương án cải thiện quy trình, sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên kết quả phân tích chưa? Và kết quả của phương án đó là gì?: Không có câu trả lời.
  • Bạn đã từng phối hợp với các bộ phận khác (Marketing, Sales, ...) để xác định nhu cầu dữ liệu và hỗ trợ phân tích chưa? Nếu có, vui lòng miêu tả về cách bạn đã làm việc này và kết quả đạt được: Không có câu trả lời.
  • Bạn có cách nào để đảm bảo tính chính xác và nhất quán của dữ liệu trong toàn bộ hệ thống không? Vui lòng chia sẻ về kinh nghiệm và kỹ thuật của bạn trong việc thực hiện công việc này: Không có câu trả lời.
 **Đánh giá ứng viên** **Ưu điểm:** Ứng viên đã chia sẻ một ví dụ về kinh nghiệm làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu, thể hiện họ có thể ứng dụng kỹ năng vào thực tiễn. Tuy nhiên, độ chi tiết và mức độ sâu của ví dụ hơi kém. **Nhược điểm:** Ứng viên chưa cung cấp đủ thông tin về quá trình làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu, không thể xem xét kỹ lưỡng về các giai đoạn thuộc giúp đỡ việc này. **Giọng nói & mức độ tự tin:** Ứng viên có giọng nói rõ ràng, tuy nhiên lại còn thiếu tính tự tin và chủ động trong câu trả lời. **Gợi ý cải thiện:** Ứng viên nên cung cấp thêm thông tin về quá trình làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu, xem xét kỹ lưỡng về các giai đoạn thuộc giúp đỡ việc này. Cũng như, họ nên tăng cường mức độ tự tin và chủ động trong câu trả lời. **Technical Score:** 25/30 (chưa thể hiện đầy đủ về kỹ năng chuyên môn) **Communication Score:** 65/100 (phải tăng cường ngữ điệu và mức độ tự tin) **Fit Score:** 75/100 (phù hợp về diện mạo và đặc điểm của vị trí ứng tuyển) **Tổng điểm:** 46/100 Vì ứng viên chỉ mới bước đầu thể hiện kỹ năng và kinh nghiệm, tuy nhiên lại còn thiếu trải nghiệm thực tế và thiếu tự tin trong câu trả lời. Do đó, chúng tôi không đủ điều kiện để chọn ứng viên này cho vị trí ứng tuyển. Tuy nhiên, với những lời khuyên và gợi ý cải thiện trên, ứng viên có thể rèn luyện và phát triển hơn. Xem Báo Cáo
kim ngoc AI 2025-07-23 03:11:59.559000
Chưa đánh giá Xem Báo Cáo