Bạn đang có kế hoạch thay đổi công việc trong năm 2025 và băn khoăn về những kiến thức, kỹ năng cần chuẩn bị cho các vòng phỏng vấn kỹ thuật? Chắc chắn, việc gia nhập các ông lớn công nghệ như Google, Microsoft, Amazon hay Facebook là một thử thách không nhỏ. Tuy nhiên, với lộ trình và sự tập trung đúng đắn vào những kỹ năng cốt lõi như Cấu trúc dữ liệu và Giải thuật, Thiết kế hệ thống, Đa luồng và Xử lý đồng thời, SQL và Thiết kế cơ sở dữ liệu, cùng với khả năng giải quyết vấn đề vững chắc, bạn hoàn toàn có thể tăng cường đáng kể cơ hội thành công của mình.
Không khó để bắt gặp những câu hỏi như:
- Làm thế nào để chuẩn bị cho phỏng vấn vị trí nhà phát triển phần mềm tại Google hay Microsoft?
- Tôi nên tập trung vào những chủ đề nào cho buổi phỏng vấn kỹ thuật?
- Làm sao để có được công việc kỹ sư tại Amazon hay Facebook?
Nhằm giải đáp những thắc mắc phổ biến này, bài viết này tổng hợp danh sách các chủ đề phỏng vấn kỹ thuật thiết yếu nhất. Dù mục tiêu của bạn là các công ty công nghệ hàng đầu hay một vị trí tại startup hay ngân hàng, cẩm nang này sẽ mang lại cho bạn một khởi đầu vững chắc.
Thậm chí nếu công việc mơ ước không phải là tại các công ty “FAANG” (hay “MANGA”), việc chuẩn bị như thể bạn đang hướng tới một vị trí ở đó sẽ giúp bạn vượt trội hơn nhiều so với các ứng viên khác. Cần lưu ý rằng, mỗi vị trí chuyên biệt có thể yêu cầu kiến thức kỹ thuật sâu hơn về một mảng nhất định (ví dụ: Java developer cần mạnh về Java core, Python developer cần biết framework như Django/Flask, Web developer cần thành thạo HTML, CSS, JavaScript và các framework như React/Angular/Vue.js). Tuy nhiên, các chủ đề dưới đây là nền tảng chung, được kỳ vọng mọi kỹ sư phần mềm đều phải nắm vững.
Trong số các chủ đề này, Cấu trúc dữ liệu & Giải thuật (DSA) và Thiết kế hệ thống (System Design) thường được xem là hai mảng quan trọng nhất. Nếu thời gian chuẩn bị eo hẹp, hãy tập trung tối đa vào hai lĩnh vực này. Có rất nhiều tài nguyên chất lượng cao để hỗ trợ bạn, từ các khóa học trực tuyến chuyên sâu đến những cuốn sách kinh điển.
7 Chủ Đề Cốt Lõi Cho Phỏng Vấn Kỹ Thuật Năm 2025
Dưới đây là 7 chủ đề quan trọng mà mọi ứng viên cho vị trí Kỹ sư phần mềm, Nhà phát triển phần mềm, Lập trình viên hay Kỹ sư Backend cần thành thạo:
1. Thiết Kế Hệ Thống (System Design)
Thiết kế hệ thống là một trong những phần quan trọng và phức tạp nhất trong các buổi phỏng vấn tại các công ty lớn. Bạn sẽ được yêu cầu thiết kế các giải pháp từ kiến trúc tổng thể đến chi tiết, luôn phải cân nhắc đến các yếu tố như khả năng mở rộng (scalability), tính dễ bảo trì (maintainability) và hiệu năng (performance).
Các câu hỏi thiết kế hệ thống thường bao gồm:
- Kiến trúc tổng quát (ví dụ: monolithic so với microservices)
- Lựa chọn cơ sở dữ liệu (NoSQL so với SQL)
- Các chiến lược mở rộng (ví dụ: xử lý 10.000+ người dùng đồng thời)
Ở mức độ chi tiết hơn, bạn có thể gặp các câu hỏi liên quan đến Thiết kế hướng đối tượng (Object-Oriented Design), Nguyên tắc SOLID và mối quan hệ giữa các lớp.
Đây là mảng mà nhiều ứng viên gặp khó khăn, vì vậy sự chuẩn bị kỹ lưỡng là cực kỳ cần thiết. Bạn có thể tham khảo các tài nguyên như các khóa học chuyên sâu được xây dựng bởi các cựu quản lý tuyển dụng từ các công ty hàng đầu hoặc những cuốn sách cung cấp kiến thức nền tảng vững chắc.
2. Cấu Trúc Dữ Liệu (Data Structures)
Bạn không nhất thiết phải xây dựng các ứng dụng web phức tạp với Django hay React để vượt qua phỏng vấn cơ bản, nhưng bạn phải hiểu cách hoạt động của một bảng băm (hash table) hay khi nào nên chọn danh sách liên kết (linked list) thay vì mảng (array).
Cấu trúc dữ liệu là trái tim của khoa học máy tính. Trong phỏng vấn, bạn thường được yêu cầu:
- Chọn cấu trúc dữ liệu phù hợp nhất cho một bài toán cụ thể.
- Tối ưu độ phức tạp về thời gian (time complexity) và không gian (space complexity).
- So sánh ưu nhược điểm về hiệu năng giữa các cấu trúc dữ liệu khác nhau.
Bạn cần làm quen và nắm vững các cấu trúc dữ liệu phổ biến như:
- Mảng (Arrays)
- Danh sách liên kết (Linked Lists)
- Stack và Queue
- Cây nhị phân (Binary Trees) và Cây tìm kiếm nhị phân (BSTs)
- Bảng băm (Hash Tables)
- Đồ thị (Graphs)
- Heap và Priority Queues
- Các cây cân bằng tự động (ví dụ: AVL trees)
Việc luyện tập giải các bài toán sử dụng các cấu trúc này là rất quan trọng.
3. Giải Thuật (Algorithms)
Việc biết cách làm việc với các cấu trúc dữ liệu quan trọng không kém gì việc hiểu chúng là gì. Ví dụ:
- Điểm khác biệt giữa tìm kiếm tuyến tính (linear search) và tìm kiếm nhị phân (binary search) là gì?
- Tại sao độ phức tạp O(log n) lại hiệu quả hơn O(n²)?
Bạn nên cảm thấy thoải mái khi làm việc với các loại giải thuật sau:
- Các giải thuật sắp xếp (quicksort, mergesort, heapsort)
- Các giải thuật tìm kiếm
- Các giải thuật trên đồ thị (tìm đường đi ngắn nhất, DFS, BFS)
- Đệ quy (Recursion) và Quay lui (Backtracking)
- Lập trình động (Dynamic Programming) – thường xuất hiện ở các cấp độ cao hơn
Khi phân tích giải thuật, khái niệm Độ phức tạp Big O (Big O notation) là nền tảng. Ví dụ, một vòng lặp đơn giản duyệt qua mảng có độ phức tạp O(n), trong khi sắp xếp nhanh (quicksort) trung bình là O(n log n).
// Ví dụ đơn giản về độ phức tạp O(n)
function timPhanTu(mang, giaTri) {
for (let i = 0; i < mang.length; i++) { // Duyệt qua n phần tử
if (mang[i] === giaTri) {
return i;
}
}
return -1;
}
// Độ phức tạp thời gian: O(n), Độ phức tạp không gian: O(1)
Các tài nguyên học tập kinh điển như cuốn “Introduction to Algorithms” hay các khóa học chuyên sâu từ các trường đại học uy tín có thể giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc.
4. Đa Luồng và Xử Lý Đồng Thời (Multithreading & Concurrency)
Xử lý đồng thời là một trong những kỹ năng khó và được đánh giá cao trong các buổi phỏng vấn lập trình. Nó kiểm tra khả năng của bạn trong việc xây dựng các ứng dụng hiệu quả và an toàn trong môi trường đa luồng/đa xử lý.
Tối thiểu, bạn cần biết về:
- Tiến trình (Processes) và Luồng (Threads)
- Khóa (Locks), Miền găng (Critical Sections), Điều kiện tranh chấp (Race Conditions)
- Chết cứng (Deadlocks) và Sống khó (Livelocks)
- Monitor và Đồng bộ hóa (Synchronization)
Các bài toán kinh điển về đồng thời như “Producer-Consumer” hay “Dining Philosophers” là những vấn đề bắt buộc phải luyện tập để hiểu rõ các vấn đề đồng bộ hóa.
// Pseudocode minh họa Race Condition đơn giản
int bienChiaSe = 0;
void tangGiaTri() {
// Giả định hai luồng thực thi hàm này cùng lúc
int temp = bienChiaSe; // Luồng 1 đọc bienChiaSe = 0
// Context Switch xảy ra ở đây
temp = temp + 1; // Luồng 1 tính temp = 1
// Context Switch quay lại Luồng 1
bienChiaSe = temp; // Luồng 1 ghi bienChiaSe = 1
}
// Nếu không có đồng bộ hóa, cả hai luồng đọc bienChiaSe = 0, cùng tăng lên 1, và cùng ghi bienChiaSe = 1.
// Kết quả mong muốn là 2, nhưng kết quả thực tế là 1.
Có nhiều khóa học và sách chuyên sâu về đa luồng trong các ngôn ngữ cụ thể (như Java Concurrency in Practice) hoặc các khái niệm đa xử lý nói chung có thể giúp bạn nắm vững chủ đề này.
5. Cơ Sở Dữ Liệu và SQL (Database and SQL)
Hầu hết các ứng dụng thực tế đều sử dụng cơ sở dữ liệu, vì vậy bạn sẽ được kỳ vọng biết cách:
- Mô hình hóa mối quan hệ dữ liệu (sử dụng ER diagrams)
- Chuẩn hóa bảng (Normalization)
- Viết các truy vấn SQL hiệu quả
- Hiểu về Join, Index và kế hoạch thực thi truy vấn (Execution Plans)
Các khái niệm chính cần lưu ý:
- Chuẩn hóa (Normalization) và phi chuẩn hóa (Denormalization)
- Table scans so với Index seeks
- Các loại SQL Join (inner, left, right, full)
- Các đặc tính ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) trong giao dịch (Transactions)
Một truy vấn SQL đơn giản có thể được dùng làm ví dụ trong phần này:
-- Truy vấn SQL đơn giản SELECT ten_khach_hang, email FROM khach_hang WHERE ngay_dang_ky >= '2024-01-01' ORDER BY ngay_dang_ky DESC;
Các tài nguyên về thiết kế cơ sở dữ liệu cho kỹ sư phần mềm hay các khóa học SQL chuyên sâu sẽ rất hữu ích.
6. Điện Toán Đám Mây, Docker và Kubernetes (Cloud Computing, Docker, and Kubernetes)
Mặc dù không phải lúc nào cũng là yêu cầu bắt buộc ở mọi vị trí, nhưng kiến thức về điện toán đám mây (Cloud Computing) và các công cụ Containerization sẽ mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh đáng kể.
Bạn nên tìm hiểu những kiến thức cơ bản về:
- Các dịch vụ Cloud phổ biến (như AWS, Azure, GCP), đặc biệt là các dịch vụ tính toán (EC2/Compute Engine), lưu trữ (S3/Cloud Storage), và cơ sở dữ liệu (RDS/Cloud SQL).
- Docker để đóng gói ứng dụng vào các container độc lập.
- Kubernetes để quản lý và điều phối các container ở quy mô lớn.
Những kỹ năng này đặc biệt giá trị đối với các công ty đang xây dựng kiến trúc microservices và các ứng dụng cloud-native.
7. Lập Trình Hướng Đối Tượng và Thiết Kế (Object-Oriented Programming – OOP)
Lập trình hướng đối tượng (OOP) là một khái niệm nền tảng thường xuyên xuất hiện trong các buổi phỏng vấn code. Bạn cần có khả năng thiết kế các giải pháp theo hướng module, dễ bảo trì và có khả năng mở rộng bằng cách sử dụng các nguyên tắc của OOP:
- Tính đóng gói (Encapsulation)
- Tính kế thừa (Inheritance)
- Tính đa hình (Polymorphism)
- Tính trừu tượng (Abstraction)
Bạn có thể được yêu cầu mô hình hóa các hệ thống trong thế giới thực như giỏ hàng trực tuyến, hệ thống thang máy, hoặc bãi đỗ xe bằng các khái niệm OOP. Việc thực hành giải các bài toán thiết kế OOP là cách tốt nhất để củng cố kiến thức này.
// Pseudocode minh họa một lớp đơn giản trong OOP
class XeHoi {
private String tenModel;
private int namSanXuat;
// Constructor
public XeHoi(String model, int nam) {
this.tenModel = model;
this.namSanXuat = nam;
}
// Method
public void hienThiThongTin() {
print("Xe: " + tenModel + ", Sản xuất năm: " + namSanXuat);
}
// Getter
public String getTenModel() {
return tenModel;
}
}
// Tạo đối tượng và sử dụng
XeHoi xeCuaToi = new XeHoi("Civic", 2023);
xeCuaToi.hienThiThongTin();
Kết Luận
Trên đây là 7 chủ đề thiết yếu mà mọi lập trình viên nên làm chủ để gia tăng cơ hội thành công trong các buổi phỏng vấn kỹ thuật tại các công ty hàng đầu. Cùng với kiến thức chuyên môn, việc lựa chọn các khóa học và tài liệu luyện tập phù hợp sẽ giúp bạn học hỏi và thực hành hiệu quả hơn. Đầu tư thời gian vào các lĩnh vực này không chỉ giúp bạn vượt qua vòng phỏng vấn tiếp theo mà còn góp phần đưa bạn trở thành một kỹ sư phần mềm giỏi hơn.
Chúc bạn chuẩn bị thật tốt và thành công!
