60 preguntas de entrevista sobre inteligencia artificial para contratar a los mejores ingenieros

Contratar a los mejores talentos en Inteligencia Artificial requiere una profunda comprensión del campo y la capacidad de hacer preguntas perspicaces durante las entrevistas. A medida que la IA continúa revolucionando las industrias, los reclutadores y los gerentes de contratación necesitan un conjunto completo de preguntas de entrevista para evaluar a los candidatos de manera efectiva y tomar decisiones informadas.

Esta publicación de blog proporciona una lista curada de preguntas y respuestas de entrevistas de IA, que van desde conceptos básicos hasta temas avanzados y escenarios situacionales. Hemos organizado las preguntas en diferentes secciones según la complejidad y los dominios específicos de la IA, incluidos los algoritmos de aprendizaje automático y las redes neuronales.

Al usar estas preguntas, puede evaluar a fondo los conocimientos y las habilidades de resolución de problemas de IA de los candidatos. Además, considere complementar su proceso de entrevista con evaluaciones de IA previas al empleo para obtener una visión más holística de las capacidades de los candidatos.

Tabla de contenidos

15 preguntas y respuestas básicas de entrevistas sobre Inteligencia Artificial para evaluar a los candidatos

8 preguntas y respuestas de entrevistas sobre Inteligencia Artificial para evaluar a ingenieros junior

12 preguntas y respuestas intermedias de entrevistas sobre Inteligencia Artificial para hacer a ingenieros de nivel medio

6 preguntas y respuestas de entrevistas sobre Inteligencia Artificial relacionadas con algoritmos de aprendizaje automático

10 preguntas de entrevistas sobre Inteligencia Artificial sobre redes neuronales

9 preguntas situacionales de entrevistas sobre Inteligencia Artificial para contratar a los mejores ingenieros

¿Qué habilidades de Inteligencia Artificial debería evaluar durante la fase de entrevista?

Contratación de los mejores candidatos de Inteligencia Artificial con Adaface

Descargue la plantilla de preguntas de entrevista sobre Inteligencia Artificial en múltiples formatos

15 preguntas y respuestas básicas de entrevistas sobre Inteligencia Artificial para evaluar a los candidatos

Para evaluar si sus candidatos tienen una base sólida en Inteligencia Artificial, considere usar estas 15 preguntas esenciales de entrevista sobre IA. Estas preguntas están diseñadas para medir su comprensión y habilidades, ayudándole a identificar el ajuste adecuado para roles como ingeniero de aprendizaje automático o científico de datos.

1. ¿Puedes explicar qué es la inteligencia artificial con tus propias palabras?
2. Describe la diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.
3. ¿Qué son las redes neuronales y cómo funcionan?
4. ¿Puedes explicar el concepto de sobreajuste y cómo prevenirlo?
5. ¿Cuál es el papel de un científico de datos en un proyecto de IA?
6. ¿Cómo se diferencia el aprendizaje por refuerzo de otros tipos de aprendizaje automático?
7. ¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural y dónde se utiliza comúnmente?
8. ¿Podrías explicar qué es un árbol de decisión y cómo se utiliza en IA?
9. ¿Cuáles son algunas métricas de evaluación comunes para los modelos de aprendizaje automático?
10. ¿Cómo manejarías los datos faltantes o incompletos en un conjunto de datos?
11. ¿Cuál es la importancia de la selección de características en la construcción de un modelo de aprendizaje automático?
12. ¿Puedes describir una aplicación del mundo real de la visión artificial?
13. ¿Cómo aseguras el uso ético de la IA en tus proyectos?
14. ¿Cuáles son algunos desafíos que podrías enfrentar al implementar modelos de IA en producción?
15. ¿Cómo te mantienes actualizado con los últimos avances en IA y aprendizaje automático?

8 preguntas y respuestas de entrevistas sobre Inteligencia Artificial para evaluar a ingenieros junior

Para evaluar si un ingeniero junior comprende los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, utiliza estas preguntas cuidadosamente seleccionadas. Estas preguntas te ayudarán a identificar a los candidatos que poseen el conocimiento fundamental necesario para crecer y prosperar en tu organización.

1. ¿Puedes explicar la diferencia entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo?

IA, o Inteligencia Artificial, es el concepto más amplio de que las máquinas sean capaces de realizar tareas de una manera que consideraríamos 'inteligente'. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que implica el uso de algoritmos y modelos estadísticos para permitir que las máquinas mejoren su rendimiento en una tarea con la experiencia. El aprendizaje profundo es un subconjunto adicional del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas (de ahí 'profundo') para analizar varios factores de los datos.

Los candidatos deben demostrar una clara comprensión de estas distinciones y ser capaces de dar ejemplos. Una respuesta ideal resaltaría la relación jerárquica entre estos conceptos y proporcionaría casos de uso para cada uno.

2. ¿Cuál es la importancia de los datos de entrenamiento en el aprendizaje automático?

Los datos de entrenamiento son cruciales en el aprendizaje automático porque se utilizan para enseñar al modelo cómo hacer predicciones o tomar decisiones. La calidad y la cantidad de los datos de entrenamiento impactan directamente en la precisión y el rendimiento del modelo. Los datos de entrenamiento deficientes o insuficientes pueden conducir a modelos inexactos.

Busque candidatos que enfaticen la importancia de tener un conjunto de datos diverso y completo. Deberían mencionar pasos de preprocesamiento de datos como la limpieza y la normalización para garantizar datos de entrenamiento de alta calidad.

3. ¿Cómo evalúa el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático?

El rendimiento de un modelo de aprendizaje automático se evalúa típicamente utilizando métricas como exactitud, precisión, recall, puntuación F1 y AUC-ROC. La elección de la métrica depende del problema específico y de los objetivos del modelo.

Los candidatos deben explicar el contexto en el que cada métrica es útil. Por ejemplo, la precisión y el recall son cruciales en conjuntos de datos desequilibrados, mientras que la exactitud puede ser más adecuada para conjuntos de datos equilibrados. Un candidato ideal también discutiría la importancia de la validación cruzada y las técnicas de prevención del sobreajuste.

Obtenga más información sobre las métricas de evaluación

4. ¿Qué pasos tomaría para manejar un conjunto de datos desequilibrado?

Manejar un conjunto de datos desequilibrado implica varias estrategias, como el remuestreo (sobremuestreo de la clase minoritaria o submuestreo de la clase mayoritaria), el uso de diferentes métricas de evaluación y el empleo de algoritmos que sean robustos a los desequilibrios.

Los candidatos deben mencionar técnicas como la Técnica de sobremuestreo de minorías sintéticas (SMOTE) y discutir los pros y los contras de cada método. También deben hablar sobre la importancia de mantener la distribución original del conjunto de datos tanto como sea posible.

5. ¿Por qué es importante la ingeniería de características en el aprendizaje automático?

La ingeniería de características es crucial porque impacta directamente el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Implica crear nuevas características o modificar las existentes para mejorar la precisión del modelo. Una buena ingeniería de características puede marcar una diferencia significativa, a veces incluso más que la elección del algoritmo.

Busque candidatos que puedan proporcionar ejemplos de técnicas de ingeniería de características como la normalización, la codificación de variables categóricas y la creación de términos de interacción. También deben enfatizar la naturaleza iterativa de este proceso y su dependencia del conocimiento del dominio.

6. ¿Puede describir una vez que tuvo que depurar o mejorar un modelo de aprendizaje automático?

Al depurar o mejorar un modelo de aprendizaje automático, es esencial verificar sistemáticamente cada componente, desde el preprocesamiento de datos hasta la selección de características y el propio modelo. Uno podría comenzar examinando los datos en busca de errores o inconsistencias, luego pasar a ajustar los hiperparámetros o probar diferentes algoritmos.

Los candidatos deben proporcionar un ejemplo específico de su experiencia, detallando el problema al que se enfrentaron, los pasos que tomaron para solucionarlo y el resultado. Esta pregunta ayuda a evaluar las habilidades de resolución de problemas y la experiencia práctica.

7. ¿Cómo asegura la reproducibilidad de sus experimentos de aprendizaje automático?

Asegurar la reproducibilidad implica varias prácticas, como el uso de control de versiones para el código, el seguimiento de las versiones de los datos, la documentación exhaustiva de los experimentos y el uso de semillas aleatorias para cualquier proceso estocástico.

Los candidatos deben enfatizar la importancia de la reproducibilidad en entornos colaborativos y cómo ayuda a verificar los resultados y depurar. También podrían hablar de herramientas como Jupyter Notebooks, MLflow o DVC.

8. ¿Cuáles son algunas consideraciones éticas a tener en cuenta al implementar modelos de IA?

Las consideraciones éticas incluyen garantizar la imparcialidad, la transparencia y la responsabilidad en los modelos de IA. Es crucial evitar sesgos en los datos de entrenamiento, proporcionar explicaciones de las decisiones del modelo y garantizar la privacidad de los datos.

Busque candidatos que comprendan las implicaciones más amplias de su trabajo y puedan discutir medidas específicas que tomarían para abordar estas preocupaciones éticas. Una respuesta ideal incluiría ejemplos de posibles sesgos y cómo mitigarlos.

12 preguntas y respuestas intermedias de entrevista de Inteligencia Artificial para hacer a ingenieros de nivel medio

Para evaluar la competencia de los ingenieros de IA de nivel medio, considere usar estas preguntas intermedias de entrevistas sobre inteligencia artificial. Estas preguntas están diseñadas para profundizar en su conocimiento práctico y sus habilidades de resolución de problemas, lo que le ayudará a identificar a los candidatos que realmente se destacan. Para obtener más detalles sobre las descripciones de trabajo relevantes, visite nuestro sitio.

1. ¿Puede describir cómo implementaría un modelo de aprendizaje automático desde cero?
2. ¿Qué técnicas utiliza para el ajuste de hiperparámetros y por qué es importante?
3. Explique la diferencia entre bagging y boosting en los métodos de conjunto.
4. ¿Cómo aborda el escalado de características y por qué es necesario?
5. Describa un escenario en el que utilizó algoritmos de clustering. ¿Cuál fue el resultado?
6. ¿Cuáles son algunos métodos para manejar el desequilibrio de clases en un conjunto de datos?
7. ¿Puede explicar el concepto de una curva ROC y su importancia en la evaluación del modelo?
8. ¿Cómo optimizaría un modelo de aprendizaje automático tanto para precisión como para recall?
9. ¿Qué medidas tomaría para garantizar la seguridad y privacidad de los datos en las aplicaciones de IA?
10. ¿Puede hablar de un momento en el que tuvo que usar técnicas de reducción de dimensionalidad?
11. ¿Cómo maneja el procesamiento de datos en tiempo real en proyectos de IA?
12. Describa el proceso de implementación de un modelo de aprendizaje automático en un entorno de producción.

6 preguntas y respuestas de entrevista sobre Inteligencia Artificial relacionadas con los algoritmos de aprendizaje automático

¿Listo para sumergirte en el mundo de los algoritmos de aprendizaje automático? Estas preguntas cuidadosamente elaboradas te ayudarán a evaluar la comprensión de un candidato sobre conceptos clave sin ser demasiado técnico. Úsalas para generar discusiones perspicaces y medir qué tan bien los solicitantes pueden explicar ideas complejas en términos simples. Después de todo, un gran profesional de IA ¡debería ser capaz de comunicar su conocimiento de manera efectiva!

1. ¿Puedes explicar el concepto de 'aprendizaje de conjunto' y proporcionar un ejemplo de cuándo podría ser útil?

El aprendizaje de conjunto es una técnica de aprendizaje automático que combina múltiples modelos para crear un modelo predictivo más poderoso. La idea es que al usar un grupo de modelos, podemos superar las limitaciones de los modelos individuales y producir predicciones más precisas y sólidas.

Un ejemplo común de aprendizaje de conjunto es el Bosque Aleatorio (Random Forest), que combina múltiples árboles de decisión. Este método es particularmente útil cuando se trata de conjuntos de datos complejos con muchas características, ya que puede ayudar a reducir el sobreajuste y mejorar la generalización.

Busque candidatos que puedan explicar el concepto con claridad y proporcionar aplicaciones del mundo real. Las respuestas sólidas podrían analizar cómo los métodos de conjunto pueden mejorar el rendimiento del modelo en tareas como la detección de fraude o la predicción de la rotación de clientes.

2. ¿Cómo manejaría un conjunto de datos con un gran número de características? ¿Qué técnicas podría usar?

Al tratar con un conjunto de datos que tiene un gran número de características, hay varias técnicas que se pueden emplear:

1. Selección de características: Identifique y seleccione las características más relevantes utilizando métodos como el análisis de correlación, la información mutua o la importancia de las características de los modelos basados en árboles.
2. Reducción de dimensionalidad: Use técnicas como el Análisis de Componentes Principales (PCA) o t-SNE para reducir el número de características, conservando la información importante.
3. Regularización: Aplique regularización L1 (Lasso) o L2 (Ridge) para reducir automáticamente el impacto de las características menos importantes.
4. Ingeniería de características: Cree características nuevas y más significativas combinando o transformando las existentes.

Un candidato fuerte debería ser capaz de explicar estas técnicas y discutir cuándo cada una podría ser la más apropiada. Busque respuestas que demuestren una comprensión de las compensaciones entre diferentes enfoques y la capacidad de elegir la técnica correcta en función del problema específico y las características del conjunto de datos.

3. ¿Cuál es la diferencia entre un modelo generativo y uno discriminativo en el aprendizaje automático?

Los modelos generativos y los modelos discriminativos son dos enfoques diferentes para resolver problemas de clasificación en el aprendizaje automático:

1. Modelos Generativos: Estos modelos aprenden la distribución de probabilidad conjunta P(X,Y) de las características de entrada X y la variable objetivo Y. Intentan entender cómo se generan los datos y pueden crear nuevas muestras. Ejemplos incluyen Naive Bayes y Modelos Ocultos de Markov.
2. Modelos Discriminativos: Estos modelos se enfocan en aprender la distribución de probabilidad condicional P(Y|X), mapeando directamente las entradas a las salidas. Por lo general, están más preocupados por los límites de decisión entre clases. Ejemplos incluyen Regresión Logística y Máquinas de Vectores de Soporte.

Una respuesta ideal debería resaltar que los modelos generativos a menudo pueden funcionar bien con menos datos de entrenamiento y son más flexibles, mientras que los modelos discriminativos a menudo logran una mejor precisión para las tareas de predicción cuando hay suficientes datos disponibles. Busque candidatos que puedan proporcionar ejemplos y discutir escenarios donde un enfoque podría ser preferible sobre el otro.

4. Explica el concepto de 'descenso de gradiente' en términos sencillos. ¿Cómo ayuda en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático?

El descenso de gradiente es un algoritmo de optimización utilizado para encontrar el mínimo de una función. En el aprendizaje automático, se usa comúnmente para minimizar el error o la función de pérdida de un modelo durante el entrenamiento.

Piensa en ello como intentar encontrar el fondo de un valle con los ojos vendados. Das pasos en la dirección donde el suelo desciende más pronunciadamente. En el aprendizaje automático, el 'valle' es el panorama de errores, y cada paso ajusta los parámetros del modelo para reducir el error.

Busca candidatos que puedan explicar este concepto sin depender de jerga técnica. Deben ser capaces de discutir cómo el descenso de gradiente actualiza iterativamente los parámetros del modelo, el concepto de tasa de aprendizaje y los posibles desafíos como los mínimos locales. Las respuestas sólidas también podrían mencionar variantes como el descenso de gradiente estocástico o el descenso de gradiente por mini-lotes.

5. ¿Qué es la 'maldición de la dimensionalidad' y cómo afecta a los modelos de aprendizaje automático?

La maldición de la dimensionalidad se refiere a varios fenómenos que surgen al analizar y organizar datos en espacios de alta dimensión. A medida que aumenta el número de características o dimensiones, la cantidad de datos necesarios para generalizar con precisión crece exponencialmente.

En el aprendizaje automático, esto puede llevar a varios problemas:

1. Mayor complejidad computacional
2. Sobreajuste debido a la escasez de datos
3. Dificultad para visualizar y comprender los datos
4. Reducción de la efectividad de los métodos basados en la distancia

Un candidato sólido debería ser capaz de explicar cómo este concepto impacta el rendimiento del modelo y sugerir estrategias para mitigar sus efectos, como la selección de características, la reducción de la dimensionalidad o el uso de modelos que sean menos susceptibles a la alta dimensionalidad (como los árboles de decisión). Busque respuestas que demuestren una comprensión de las implicaciones prácticas en proyectos de aprendizaje automático del mundo real.

6. ¿Cómo abordaría la construcción de un sistema de recomendación? ¿Qué factores consideraría?

La construcción de un sistema de recomendación implica varias consideraciones clave:

1. Recopilación de datos: Recopilación de datos de comportamiento del usuario, características de los elementos e información contextual.
2. Selección del enfoque: Elección entre métodos basados en contenido, filtrado colaborativo o híbridos.
3. Ingeniería de características: Creación de características relevantes que capturen las preferencias del usuario y los atributos del elemento.
4. Selección del modelo: Decidir sobre algoritmos como la factorización de matrices, las redes neuronales o los métodos de vecindad.
5. Métricas de evaluación: Determinación de métricas apropiadas como NDCG, precisión@k o participación del usuario.

Los factores a considerar incluyen la escalabilidad, el problema de inicio en frío (para nuevos usuarios o elementos), el procesamiento en tiempo real frente al procesamiento por lotes y el manejo de la retroalimentación explícita frente a la implícita.

Busque candidatos que puedan discutir estos aspectos en profundidad y proporcionar ejemplos de cómo han abordado desafíos similares. Las respuestas sólidas también podrían tocar consideraciones éticas, como las burbujas de filtro o las preocupaciones de privacidad en los sistemas de recomendación.

10 preguntas de entrevista de inteligencia artificial sobre redes neuronales

Para determinar si sus candidatos tienen una sólida comprensión de las redes neuronales, use estas preguntas de entrevista de IA. Estas preguntas le ayudarán a evaluar sus conocimientos técnicos y habilidades de resolución de problemas, asegurando que sean la opción correcta para sus roles de ingeniero de aprendizaje automático o equipo de IA.

1. ¿Puede explicar el concepto de una red neuronal convolucional (CNN) y sus aplicaciones?
2. ¿Qué es la retropropagación y por qué es importante en el entrenamiento de redes neuronales?
3. ¿Cómo selecciona el número de capas y neuronas en una red neuronal?
4. ¿Puede describir la diferencia entre una red neuronal de avance (feedforward) y una red neuronal recurrente (RNN)?
5. ¿Qué son las funciones de activación y por qué se utilizan en las redes neuronales?
6. ¿Cómo aborda el problema de la desaparición del gradiente en las redes neuronales profundas?
7. ¿Puede explicar qué es una función de pérdida y cómo influye en el proceso de entrenamiento?
8. ¿Cuál es el papel del dropout en el entrenamiento de redes neuronales y cómo funciona?
9. ¿Cómo abordaría la optimización del rendimiento de un modelo de red neuronal?
10. ¿Puede describir un proyecto del mundo real en el que implementó con éxito una red neuronal?

9 preguntas situacionales de entrevista de Inteligencia Artificial para contratar a los mejores ingenieros

Para identificar y contratar a los mejores ingenieros de IA, necesitas hacer preguntas situacionales perspicaces que vayan más allá del conocimiento teórico. Esta lista te ayudará a evaluar cómo los candidatos abordan los desafíos del mundo real y sus habilidades para resolver problemas. Utiliza estas preguntas durante las entrevistas para evaluar la experiencia práctica y la preparación para proyectos complejos de IA. Para obtener información más detallada, también puedes consultar la descripción del puesto de científico de datos.

1. Describe una situación en la que tuviste que mejorar el rendimiento de un modelo de IA existente. ¿Qué pasos tomaste?
2. ¿Cómo manejarías un escenario en el que las predicciones de tu modelo de IA están sesgadas?
3. ¿Puedes explicar cómo abordarías la implementación de un modelo de IA que necesita procesamiento en tiempo real?
4. ¿Alguna vez te has enfrentado a una situación en la que los datos que necesitabas no estaban disponibles? ¿Cómo lo manejaste?
5. ¿Qué harías si tu modelo de IA no funcionara bien en un entorno de producción?
6. Describe una ocasión en la que tuviste que elegir entre dos algoritmos de aprendizaje automático diferentes. ¿Qué factores consideraste?
7. ¿Cómo abordarías la explicación de un concepto de IA complejo a una parte interesada no técnica?
8. ¿Puedes proporcionar un ejemplo de una ocasión en la que tuviste que depurar un modelo de aprendizaje automático? ¿Qué herramientas y técnicas utilizaste?
9. ¿Qué pasos tomarías para garantizar el uso ético de un sistema de IA en un entorno de alto riesgo?

¿Qué habilidades de Inteligencia Artificial deberías evaluar durante la fase de entrevista?

Si bien es imposible medir completamente las capacidades de un candidato en una sola entrevista, enfocarse en las habilidades clave de Inteligencia Artificial puede ofrecer profundas perspectivas. Identificar estas habilidades principales es imperativo para evaluar qué tan bien se adapta un candidato al rol de IA.

Machine Learning

El aprendizaje automático (Machine Learning) es la columna vertebral de la IA, permitiendo a los sistemas aprender y mejorar a partir de la experiencia sin programación explícita. El dominio en esta área es fundamental, ya que impulsa la funcionalidad de las aplicaciones de IA.

Para una evaluación inicial, considera usar una prueba de evaluación de aprendizaje automático. Adaface ofrece una prueba en línea de aprendizaje automático que filtra a los candidatos competentes en este dominio indispensable de la IA.

Para examinar más a fondo la comprensión de un candidato sobre el aprendizaje automático, plantea preguntas específicas que revelen su profundidad de comprensión y habilidades prácticas.

¿Puedes explicar la diferencia entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado, y proporcionar ejemplos de cada uno?

Busca claridad en la comprensión de los conceptos básicos y la capacidad de proporcionar aplicaciones del mundo real. Es revelador si pueden discutir las fortalezas y limitaciones de cada tipo de aprendizaje.

Redes Neuronales

Las redes neuronales imitan el cerebro humano y son esenciales para resolver patrones y predicciones complejas en IA. Comprender este concepto es fundamental para roles que involucran aprendizaje profundo y modelado de IA.

Antes de la entrevista, evalúa el conocimiento teórico y práctico de los candidatos sobre las redes neuronales a través de la prueba de redes neuronales de Adaface.

En la entrevista, haga preguntas que permitan a los candidatos demostrar su conocimiento operativo de las redes neuronales.

¿Cómo selecciona el número de capas ocultas y neuronas en una red neuronal para un problema de clasificación de texto?

Evalúe su razonamiento detrás de la decisión de la arquitectura de la red, que debe incluir consideraciones de la complejidad del problema y el tipo de datos.

Procesamiento del Lenguaje Natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es fundamental para los sistemas de IA que interactúan con los idiomas humanos. La competencia en PLN indica la capacidad de un candidato para conectar la IA con la comunicación humana.

Una forma estructurada de medir la experiencia en PLN es a través de la Prueba de Procesamiento del Lenguaje Natural de Adaface. Esta prueba ayuda a identificar a los candidatos que están bien versados en las técnicas de PLN.

Para profundizar en sus habilidades prácticas de PLN, presénteles una pregunta de entrevista relevante.

¿Cuáles son los pasos principales involucrados en el desarrollo de un modelo de PLN para el análisis de sentimientos de publicaciones en redes sociales?

Los candidatos deben ser capaces de detallar metódicamente cada paso, desde la recopilación de datos hasta la implementación del modelo, destacando cualquier desafío específico asociado con el texto de las redes sociales.

Contratando a los mejores candidatos de Inteligencia Artificial con Adaface

Si busca contratar a alguien con habilidades de Inteligencia Artificial, necesita asegurarse de que posea estas habilidades con precisión.

La mejor manera de hacerlo es utilizar pruebas de habilidades. Considere usar nuestras Pruebas de Inteligencia Artificial o Prueba en línea de aprendizaje automático.

Una vez que implemente estas pruebas, puede preseleccionar a los mejores solicitantes e invitarlos a entrevistas.

A continuación, diríjase a nuestra página de registro para comenzar a usar nuestras herramientas de evaluación de inmediato.

Prueba de evaluación de aprendizaje automático

30 minutos | 12 MCQs

La prueba de evaluación de aprendizaje automático previa al empleo evalúa la comprensión de un candidato de los fundamentos del aprendizaje automático, como la ingeniería de características, la regresión, la varianza, la probabilidad condicional, el clustering, los árboles de decisión, los vecinos más cercanos, Naïve Bayes, el sesgo y el sobreajuste. La prueba también los evalúa en su capacidad para recopilar y preparar el conjunto de datos, entrenar un modelo, evaluar el modelo e iterativamente mejorar el rendimiento del modelo.

Probar la prueba de evaluación de aprendizaje automático

Descargar la plantilla de preguntas de entrevista de Inteligencia Artificial en múltiples formatos

Preguntas frecuentes sobre entrevistas de Inteligencia Artificial

Las preguntas de la entrevista de IA deben cubrir conceptos fundamentales, algoritmos, aprendizaje automático, redes neuronales y escenarios de resolución de problemas situacionales.

Para evaluar las habilidades de un ingeniero de IA junior, haga preguntas relacionadas con conceptos básicos de IA, habilidades de programación e implementaciones de algoritmos simples.

Para ingenieros de IA de nivel intermedio, son apropiadas preguntas de nivel intermedio sobre aprendizaje automático, redes neuronales y resolución de problemas prácticos.

Las preguntas de la entrevista de IA situacionales ayudan a evaluar las habilidades de resolución de problemas de un candidato y cómo aplica los conceptos de IA en escenarios del mundo real.

Las buenas preguntas sobre algoritmos de aprendizaje automático podrían incluir temas como clasificación, regresión, agrupamiento y conceptos básicos de redes neuronales.

Una entrevista de IA debe estar estructurada para evaluar el conocimiento teórico, las habilidades prácticas, las capacidades de resolución de problemas y las respuestas situacionales.