46 Preguntas de la entrevista de aprendizaje automático para contratar a los mejores ingenieros

En el competitivo campo del Aprendizaje Automático, encontrar el talento adecuado puede ser una tarea desalentadora para los reclutadores y gerentes de contratación. Un proceso de entrevista bien estructurado con preguntas cuidadosamente elaboradas es clave para identificar a los candidatos que poseen tanto conocimientos teóricos como habilidades prácticas.

Esta entrada de blog ofrece una lista completa de preguntas de entrevista de Aprendizaje Automático, categorizadas para ayudarlo a evaluar a los candidatos en varios niveles y etapas del proceso de contratación. Desde la selección inicial hasta la evaluación de ingenieros junior y la evaluación de conceptos técnicos, habilidades de preprocesamiento de datos y habilidades de resolución de problemas situacionales, lo tenemos cubierto.

Al usar estas preguntas, estará mejor equipado para identificar el mejor talento en Aprendizaje Automático para su organización. Considere emparejar estas preguntas de entrevista con una evaluación de Aprendizaje Automático previa a la selección para optimizar su proceso de contratación y asegurarse de que está entrevistando a los candidatos más calificados.

Tabla de contenido

10 preguntas de entrevista de Aprendizaje Automático para iniciar la entrevista

8 preguntas y respuestas de entrevista de Aprendizaje Automático para evaluar a ingenieros junior

12 preguntas de Aprendizaje Automático relacionadas con conceptos técnicos

7 preguntas y respuestas de entrevistas de aprendizaje automático relacionadas con el preprocesamiento de datos

9 preguntas de entrevistas situacionales de aprendizaje automático con respuestas para contratar a los mejores ingenieros

¿Qué habilidades de aprendizaje automático deberías evaluar durante la fase de la entrevista?

Maximizando la eficacia de las preguntas de la entrevista de aprendizaje automático

Utiliza preguntas de entrevista de aprendizaje automático y pruebas de habilidades para contratar a ingenieros talentosos

Descarga la plantilla de preguntas de entrevista de aprendizaje automático en múltiples formatos

10 preguntas de entrevista de aprendizaje automático para iniciar la entrevista

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Para evaluar si tus candidatos poseen las habilidades fundamentales para un puesto en aprendizaje automático, considera preguntarles algunas de estas preguntas específicas. Esta lista te ayudará a medir su experiencia técnica y sus habilidades de resolución de problemas de manera efectiva.

1. ¿Puede explicar la diferencia entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado?
2. Describa un proyecto de aprendizaje automático en el que haya trabajado. ¿Cuál era el problema que intentaba resolver?
3. ¿Cómo gestiona los datos faltantes o corruptos en un conjunto de datos?
4. ¿Qué es el sobreajuste y cómo puede prevenirlo?
5. ¿Puede explicar el concepto de validación cruzada y su importancia?
6. ¿Cuáles son algunas métricas comunes utilizadas para evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático?
7. ¿Cómo elige el algoritmo correcto para un problema dado?
8. ¿Qué es el equilibrio entre sesgo y varianza y por qué es importante en el aprendizaje automático?
9. Describa una situación en la que tuvo que optimizar un modelo de aprendizaje automático. ¿Qué pasos siguió?
10. ¿Puede explicar la diferencia entre un árbol de decisión y un bosque aleatorio?

8 Preguntas y respuestas de entrevista de aprendizaje automático para evaluar a ingenieros junior

Para evaluar si sus candidatos a ingenieros junior tienen los conocimientos necesarios de aprendizaje automático, utilice estas preguntas prácticas de entrevista. Están diseñadas para provocar respuestas reflexivas y ayudarle a determinar su preparación para los desafíos del mundo real.

1. ¿Cómo aborda la selección de características para un modelo de aprendizaje automático?

La selección de características implica identificar las variables más importantes que contribuyen al resultado que desea predecir. Este proceso puede mejorar el rendimiento del modelo y reducir la complejidad.

Los candidatos podrían mencionar métodos como la eliminación de características irrelevantes, el uso de pruebas estadísticas y el empleo de técnicas algorítmicas de importancia de características como los clasificadores de árboles de decisión.

Busque candidatos que puedan explicar la justificación de su elección de características y cómo evalúan el impacto de cada característica en el rendimiento del modelo.

2. ¿Puede explicar el concepto de normalización de datos y por qué es importante?

La normalización de datos es el proceso de escalar datos a un rango estándar, típicamente de 0 a 1, para asegurar que ninguna característica individual domine el entrenamiento del modelo.

La normalización ayuda a hacer que diferentes características sean comparables y mejora la velocidad de convergencia de los algoritmos basados en gradientes.

Los candidatos ideales deberían ser capaces de discutir diferentes técnicas de normalización y cómo las aplican dependiendo de la tarea específica de aprendizaje automático.

3. ¿Qué pasos sigue para asegurar que su modelo de aprendizaje automático sea interpretable?

Los modelos interpretables permiten a las partes interesadas comprender cómo se hacen las predicciones, lo cual es crucial para la confianza y la transparencia.

Los candidatos pueden hablar sobre el uso de modelos más simples como la regresión lineal o los árboles de decisión, el empleo de técnicas agnósticas al modelo como LIME o SHAP, y la visualización de la importancia de las características.

Busque candidatos que entiendan el equilibrio entre la complejidad del modelo y la interpretabilidad, y que puedan proporcionar ejemplos de cómo han asegurado la interpretabilidad en proyectos anteriores.

4. ¿Cómo aborda el desequilibrio de clases en un conjunto de datos?

El desequilibrio de clases ocurre cuando algunas clases están subrepresentadas, lo que puede sesgar el modelo hacia la clase mayoritaria.

Los métodos para abordar el desequilibrio de clases incluyen técnicas de remuestreo como el sobremuestreo de la clase minoritaria o el submuestreo de la clase mayoritaria, el uso de diferentes métricas de rendimiento y el empleo de algoritmos diseñados para datos desequilibrados.

Los candidatos deben demostrar una comprensión de las diferentes técnicas y discutir cómo deciden qué método utilizar en función del problema específico.

5. ¿Cómo implementaría un modelo de aprendizaje automático en producción?

La implementación de un modelo de aprendizaje automático implica moverlo del entorno de desarrollo a un entorno de producción donde pueda ofrecer predicciones en tiempo real.

Los candidatos podrían hablar sobre el uso de APIs, la contenedorización del modelo utilizando Docker y la monitorización del modelo para su rendimiento y deriva.

Busque candidatos que puedan describir el proceso de extremo a extremo, incluidos los pasos de prueba y validación, y que entiendan la importancia de mantener el modelo después de la implementación.

6. ¿Cuál es su enfoque para el ajuste de hiperparámetros?

El ajuste de hiperparámetros implica seleccionar el mejor conjunto de parámetros para un modelo de aprendizaje automático con el fin de optimizar su rendimiento.

Entre los métodos comunes se incluyen la búsqueda en cuadrícula, la búsqueda aleatoria y técnicas más avanzadas como la optimización bayesiana.

Los candidatos deben explicar sus métodos preferidos y discutir las compensaciones entre diferentes enfoques, particularmente en términos de costo computacional y tiempo.

7. ¿Cómo asegura la calidad y confiabilidad de los datos que utiliza para modelar?

Asegurar la calidad de los datos implica limpiar, preprocesar y validar los datos para asegurarse de que sean precisos y confiables.

Los candidatos pueden mencionar técnicas como el manejo de valores faltantes, la eliminación de duplicados y la normalización de datos.

Busque candidatos que enfaticen la importancia de comprender la fuente y el contexto de los datos, y que puedan discutir estrategias específicas que utilizan para validar la calidad de los datos.

8. ¿Puede describir una situación en la que utilizó un modelo de aprendizaje automático para resolver un problema de negocio? ¿Cuál fue el resultado?

Los candidatos deben proporcionar un ejemplo detallado de un proyecto en el que utilizaron el aprendizaje automático para abordar un problema de negocio específico. Esto debe incluir el planteamiento del problema, el enfoque que tomaron, el modelo que utilizaron y los resultados que lograron.

Deben discutir el impacto de su solución en el negocio, incluyendo cualquier métrica o KPI que mejoró como resultado.

Una respuesta ideal demostrará la capacidad del candidato para aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas del mundo real y demostrar el valor de su trabajo a la organización.

12 preguntas de aprendizaje automático relacionadas con conceptos técnicos

Para evaluar si los candidatos poseen la experiencia técnica necesaria en aprendizaje automático, considere usar estas 12 preguntas exhaustivas durante sus entrevistas. Perfectas para evaluar su comprensión de conceptos clave y habilidades prácticas, estas preguntas le ayudarán a identificar el mejor talento para roles como científico de datos.

1. ¿Puede explicar la diferencia entre un modelo generativo y un modelo discriminativo?
2. ¿Qué son las máquinas de vectores de soporte y cómo funcionan?
3. ¿Cómo funciona el descenso de gradiente y cuáles son algunas de sus variaciones?
4. ¿Puede explicar el concepto de una red neuronal convolucional (CNN) y sus aplicaciones?
5. ¿Cuál es el propósito de una matriz de confusión y cómo la interpreta?
6. ¿Cómo aplicaría el Análisis de Componentes Principales (PCA) en un proyecto de aprendizaje automático?
7. ¿Qué es el aprendizaje por conjunto y cómo mejora el rendimiento del modelo?
8. ¿Puede explicar la diferencia entre el aprendizaje por lotes y el aprendizaje en línea?
9. ¿Cómo maneja los valores atípicos en su conjunto de datos?
10. ¿Cuáles son las diferencias clave entre la regularización L1 y L2?
11. ¿Cómo explicaría el concepto de aprendizaje por refuerzo?
12. ¿Puede describir los pasos involucrados en una canalización típica de aprendizaje automático?

7 preguntas y respuestas de entrevistas de aprendizaje automático relacionadas con el preprocesamiento de datos

Cuando entrevista a candidatos para un puesto de aprendizaje automático, las habilidades de preprocesamiento de datos son cruciales. Las siguientes preguntas pueden ayudarlo a identificar si los solicitantes tienen el conocimiento y el enfoque adecuados para manejar los desafíos de datos del mundo real de manera efectiva.

1. ¿Cómo maneja los valores faltantes en un conjunto de datos?

Manejar los valores faltantes es crucial para mantener la integridad de un conjunto de datos. Los métodos comunes incluyen eliminar filas o columnas con valores faltantes, rellenarlos usando métodos estadísticos como la media o la mediana, o usar algoritmos que admiten valores faltantes directamente.

Cada método tiene sus pros y contras. Borrar datos puede llevar a la pérdida de información valiosa, mientras que rellenar datos podría introducir sesgos. El método ideal depende de la naturaleza de los datos y del problema específico que se intenta resolver.

Busque respuestas que demuestren una comprensión de múltiples técnicas y la capacidad de elegir la más apropiada según el contexto.

2. ¿Qué técnicas utiliza para la normalización de datos?

La normalización de datos es esencial para asegurar que cada característica tenga la misma importancia. Las técnicas incluyen el escalado min-max, que escala los datos a un rango fijo, usualmente de 0 a 1, y la normalización z-score, que estandariza los datos en base a la media y la desviación estándar.

Otro método es el escalado decimal, que mueve el punto decimal de los valores para llevarlos a un rango estándar. Cada método tiene sus casos de uso y limitaciones.

Los candidatos deben demostrar comprensión de estas técnicas y la capacidad de elegir la correcta en función del conjunto de datos y el problema específicos.

3. ¿Cómo maneja los datos categóricos en un modelo de aprendizaje automático?

Los datos categóricos se pueden manejar de varias maneras, como la codificación de etiquetas, que asigna un número único a cada categoría, y la codificación one-hot, que crea columnas binarias para cada categoría.

Otros métodos incluyen la codificación ordinal para categorías ordenadas y el uso de algoritmos que pueden manejar directamente datos categóricos.

Los candidatos fuertes discutirán los pros y los contras de cada método y explicarán cómo eligen el más adecuado en función del conjunto de datos específico y los requisitos del modelo.

4. ¿Qué es la aumento de datos y cuándo lo usaría?

El aumento de datos implica la creación de puntos de datos adicionales a partir de datos existentes para mejorar el rendimiento del modelo. Esto se usa comúnmente en datos de imágenes y texto.

Las técnicas incluyen voltear, rotar y recortar imágenes, o agregar ruido e incrustar variaciones en el texto.

Los candidatos deben explicar que el aumento de datos ayuda a mejorar la robustez del modelo y previene el sobreajuste, particularmente en escenarios donde la adquisición de nuevos datos es difícil o costosa.

5. ¿Puede describir el proceso de extracción de características y por qué es importante?

La extracción de características implica convertir datos sin procesar en un conjunto de características que pueden ser utilizadas por un modelo de aprendizaje automático. Este proceso es crítico ya que impacta directamente el rendimiento del modelo.

Las técnicas varían según el tipo de datos, como texto, imagen o datos numéricos, y pueden incluir métodos como PCA, TF-IDF para texto, o SIFT para imágenes.

Busque candidatos que puedan explicar diferentes técnicas y comprender la importancia de elegir las características correctas para mejorar la precisión y la eficiencia del modelo.

6. ¿Cómo asegura la calidad y confiabilidad de sus datos antes del modelado?

Asegurar la calidad de los datos implica varios pasos, incluida la limpieza de datos para eliminar imprecisiones, comprobaciones de consistencia para asegurar la uniformidad y la validación para confirmar que los datos cumplen con los estándares requeridos.

Técnicas como la validación cruzada, la detección de anomalías y el análisis de valores atípicos se utilizan comúnmente para garantizar la fiabilidad de los datos.

Un candidato ideal tendrá un enfoque sistemático de la calidad de los datos, incluyendo controles y equilibrios regulares, y enfatizará la importancia de datos fiables para construir modelos de aprendizaje automático precisos.

7. ¿Qué es la reducción de la dimensionalidad y por qué es importante?

La reducción de la dimensionalidad es el proceso de reducir el número de variables de entrada en un conjunto de datos. Esto es importante para simplificar los modelos, reducir el costo computacional y mejorar el rendimiento del modelo.

Las técnicas incluyen el Análisis de Componentes Principales (PCA) y el t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), entre otras.

Los candidatos deben explicar los beneficios de la reducción de la dimensionalidad, como la reducción del riesgo de sobreajuste y la mejora de la interpretabilidad del modelo, y demostrar una comprensión de cuándo y cómo aplicar estas técnicas de manera efectiva.

9 preguntas situacionales de entrevista de Aprendizaje Automático con respuestas para contratar a los mejores ingenieros

Para contratar a los mejores ingenieros de aprendizaje automático, es necesario ir más allá de las preguntas teóricas y profundizar en las situacionales. Estas preguntas le ayudarán a evaluar cómo piensan los candidatos sobre la marcha, abordan los problemas del mundo real y aplican sus habilidades en escenarios prácticos.

1. ¿Cómo abordaría una situación en la que necesita construir un modelo pero solo tiene un conjunto de datos pequeño?

Ante un conjunto de datos pequeño, primero me centraría en los métodos de aumento de datos para aumentar artificialmente el tamaño del conjunto de datos. Técnicas como el sobremuestreo, el submuestreo y la generación de datos sintéticos pueden ser útiles.

También consideraría el uso de modelos más simples que sean menos propensos al sobreajuste y emplearía la validación cruzada para aprovechar al máximo los datos limitados. El aprendizaje de transferencia, donde un modelo preentrenado en un gran conjunto de datos se ajusta finamente al pequeño conjunto de datos, también puede ser eficaz.

Busque candidatos que mencionen técnicas creativas de aumento de datos, la selección adecuada de modelos y la garantía de la solidez del modelo a través de la validación cruzada. Haga un seguimiento de los ejemplos específicos que hayan encontrado.

2. Describa una vez que tuvo que explicar un concepto complejo de aprendizaje automático a una parte interesada no técnica. ¿Cómo lo manejó?

Recuerdo un proyecto en el que tuve que explicar el concepto de una red neuronal a un ejecutivo de negocios. Utilicé analogías simples, como comparar las neuronas con nodos de toma de decisiones que aprenden colectivamente patrones de datos, de manera similar a como los humanos toman decisiones basadas en experiencias.

También visualicé el proceso con diagramas y me aseguré de evitar la jerga. La clave era relacionar los detalles técnicos con el impacto comercial, como la forma en que la red neuronal podría mejorar la segmentación de clientes.

Los candidatos deben demostrar su capacidad para simplificar conceptos complejos y comunicarse eficazmente con partes interesadas no técnicas. Busque ejemplos en los que hayan salvado con éxito la brecha entre la técnica y el negocio.

3. ¿Cómo aborda una situación en la que las predicciones de su modelo de aprendizaje automático se desvían significativamente de los resultados reales?

Comenzaría por analizar la tubería de datos para asegurarme de que no haya problemas de calidad de datos, como valores faltantes o formatos de datos incorrectos. Luego, evaluaría las suposiciones y los parámetros del modelo, verificando cualquier configuración incorrecta o sesgos.

También consideraría si el modelo está sobreajustando o subajustando, y podría probar diferentes algoritmos o técnicas de ingeniería de características. Finalmente, validaría el modelo utilizando diferentes conjuntos de datos para ver si el problema persiste.

Busque candidatos que sigan un proceso de depuración estructurado y estén abiertos a explorar múltiples vías para identificar la causa raíz del problema. Pregunte cómo verifican la calidad de los datos y los supuestos del modelo.

4. Imagine que está trabajando en un proyecto donde los datos son altamente confidenciales. ¿Cómo garantizaría la privacidad de los datos mientras desarrolla su modelo?

Para garantizar la privacidad de los datos, usaría técnicas como la anonimización y el cifrado de datos. La anonimización implica eliminar la información de identificación personal, mientras que el cifrado garantiza que los datos se almacenen y transmitan de forma segura.

También implementaría controles de acceso estrictos y usaría técnicas de privacidad diferencial siempre que sea posible. La privacidad diferencial me permite introducir 'ruido' a los datos, asegurando que los puntos de datos individuales no puedan ser identificados.

Los candidatos ideales deben mencionar métodos específicos para proteger los datos confidenciales y demostrar una comprensión de los principios de la privacidad de los datos. Pregunte sobre cualquier ejemplo del mundo real que proporcionen.

5. ¿Cómo manejaría una situación en la que su equipo no está de acuerdo sobre la elección del algoritmo de aprendizaje automático para un proyecto?

Primero, recopilaría todos los datos y métricas relevantes que respalden las fortalezas y debilidades de cada algoritmo. Luego, organizaría una reunión para presentar estos hallazgos, fomentando una discusión abierta sobre los pros y los contras de cada opción.

También propondría realizar algunos experimentos para comparar empíricamente el rendimiento de los diferentes algoritmos en nuestro conjunto de datos específico. Este enfoque basado en la evidencia generalmente ayuda a llegar a un consenso.

Busque candidatos que enfaticen la colaboración, la toma de decisiones basada en evidencia y la capacidad de mediar discusiones. Investigue cómo se aseguran de que todos los miembros del equipo se sientan escuchados y valorados.

6. Describa una situación en la que tuvo que lidiar con datos desequilibrados. ¿Qué enfoque tomó?

En un proyecto con datos desequilibrados, utilicé técnicas como el remuestreo (sobremuestreando la clase minoritaria o submuestreando la clase mayoritaria) y métodos de generación de datos sintéticos como SMOTE (Técnica de sobremuestreo de minorías sintéticas).

También experimenté con diferentes algoritmos que manejan mejor los datos desequilibrados, como los árboles de decisión o los métodos de conjunto. Además, utilicé métricas de evaluación que son más adecuadas para conjuntos de datos desequilibrados, como la puntuación F1, las curvas de precisión-exhaustividad y ROC-AUC.

Los candidatos deben mostrar una clara comprensión de los desafíos planteados por los datos desequilibrados y varias estrategias para abordarlos. Investigue el impacto que estos métodos tuvieron en los resultados de sus proyectos.

7. ¿Cómo se asegura de que su modelo de aprendizaje automático se mantenga actualizado con nuevos datos y tendencias?

Implemento un sistema de monitoreo continuo para rastrear el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo. Si las métricas de rendimiento se degradan, puede indicar que el modelo necesita ser reentrenado con nuevos datos.

También programo actualizaciones periódicas donde el modelo se vuelve a entrenar con los datos más recientes. El uso de técnicas como el aprendizaje en línea puede ayudar al modelo a adaptarse a los nuevos datos de forma incremental sin necesidad de un reentrenamiento completo.

Busque candidatos que enfaticen la importancia de la evaluación y las actualizaciones continuas del modelo. Haga un seguimiento de cómo monitorean el rendimiento del modelo y gestionan las tuberías de datos.

8. ¿Alguna vez ha tenido que convencer a las partes interesadas para que aprueben un proyecto de aprendizaje automático? ¿Cómo lo hizo?

Sí, en una ocasión, tuve que convencer a las partes interesadas sobre el valor de un modelo de mantenimiento predictivo. Preparé una presentación detallada que incluía el potencial de ahorro de costos y las mejoras en la eficiencia.

También mostré un pequeño proyecto piloto que demostró un éxito inicial, proporcionando evidencia tangible de los beneficios. Al alinear los objetivos del proyecto con los objetivos del negocio, pude obtener su aprobación.

Los candidatos deben ilustrar su capacidad para alinear los proyectos técnicos con los objetivos del negocio y comunicar eficazmente la propuesta de valor a las partes interesadas. Haga un seguimiento de los resultados logrados después de la aprobación.

9. ¿Cómo manejaría una situación en la que las predicciones de su modelo están sesgadas contra un grupo en particular?

En primer lugar, investigaría los datos para comprender si existen sesgos subyacentes. Esto podría implicar verificar la representación desequilibrada de diferentes grupos en el conjunto de datos y examinar la importancia de las características.

Luego consideraría técnicas para mitigar el sesgo, como el remuestreo de los datos, el uso de algoritmos que tengan en cuenta la equidad o la transformación de las características. Además, me aseguraría de que las métricas de evaluación reflejen las consideraciones de equidad.

Busque candidatos que reconozcan las implicaciones éticas de los modelos sesgados y demuestren pasos proactivos para abordar el sesgo. Haga un seguimiento de cómo garantizan la equidad en sus modelos.

¿Qué habilidades de aprendizaje automático debe evaluar durante la fase de entrevista?

En una sola entrevista, los evaluadores pueden no capturar todos los aspectos de las habilidades de un candidato, particularmente en el campo complejo del aprendizaje automático. Sin embargo, centrarse en algunas habilidades básicas puede proporcionar información sobre el potencial de un candidato para tener éxito en este puesto, lo que garantiza una decisión de contratación más informada.

Habilidades de programación

Para medir las habilidades de programación de manera efectiva, considere utilizar una prueba de evaluación que incluya preguntas de opción múltiple relevantes. Este enfoque puede agilizar el proceso de selección inicial y ayudar a identificar candidatos con sólidas capacidades de codificación. Por ejemplo, puede explorar la prueba de Python en nuestra biblioteca.

Además, las preguntas de la entrevista dirigida pueden revelar información más profunda sobre la competencia de programación de un candidato. Una pregunta eficaz podría ser:

¿Puede describir un proyecto en el que implementó un algoritmo de aprendizaje automático y los desafíos de programación que enfrentó?

Al hacer esta pregunta, busque ejemplos específicos que destaquen las habilidades de resolución de problemas del candidato y su comprensión de la complejidad del código. Preste atención a cómo articulan su proceso de pensamiento y si pueden demostrar adaptabilidad cuando se enfrentan a desafíos.

Conocimientos Estadísticos

Para evaluar esta habilidad, considere usar preguntas de opción múltiple (MCQ) que prueben conceptos estadísticos relevantes para el aprendizaje automático. Esto puede ayudar a filtrar a los candidatos que poseen una sólida comprensión de estos principios.

También podría pedirles a los candidatos que expliquen cómo abordarían un problema estadístico específico. Una pregunta adecuada podría ser:

¿Cómo evaluaría si un conjunto de datos tiene una distribución normal?

Busque respuestas que demuestren familiaridad con pruebas estadísticas (como la prueba de Shapiro-Wilk) y una clara comprensión de las implicaciones de la normalidad en los supuestos del modelo.

Preprocesamiento de Datos

Utilizar una evaluación que incluya preguntas de opción múltiple (MCQ) sobre el preprocesamiento de datos puede ayudar a filtrar a los candidatos que son proficientes en estas prácticas. Evaluar los conocimientos en esta área es esencial para identificar a los candidatos adecuados.

Para explorar más a fondo esta sub-habilidad, puede que desee preguntar a los candidatos lo siguiente:

¿Puede guiarme a través de su proceso para manejar datos faltantes en un conjunto de datos?

Se espera que los candidatos discutan varias estrategias, como los métodos de imputación o el descarte de valores faltantes, y que justifiquen sus elecciones basándose en el contexto del conjunto de datos.

Maximizando la Eficacia de las Preguntas de Entrevista de Aprendizaje Automático

Antes de poner en práctica sus nuevos conocimientos, considere estos consejos para mejorar su proceso de entrevista de Aprendizaje Automático. Estas estrategias le ayudarán a aprovechar al máximo sus entrevistas y a seleccionar a los mejores candidatos.

1. Implementar pruebas de habilidades antes de las entrevistas

Las pruebas de habilidades proporcionan una medida objetiva de las habilidades de un candidato antes de la etapa de la entrevista. Este enfoque ahorra tiempo y asegura que está entrevistando a candidatos con las habilidades técnicas requeridas.

Para los puestos de Machine Learning, considere el uso de pruebas que evalúen el pensamiento algorítmico, el análisis de datos y las habilidades de programación. Nuestra Prueba en línea de Machine Learning y la Prueba de Ciencia de Datos están diseñadas para evaluar estas áreas clave.

Al usar estas pruebas, puede preseleccionar candidatos de manera más efectiva y enfocar sus entrevistas en discusiones técnicas más profundas y la adaptación cultural. Este proceso le permite tomar decisiones de contratación más informadas y mejora la calidad general de su grupo de candidatos.

2. Seleccione cuidadosamente las preguntas de la entrevista

El tiempo es limitado durante las entrevistas, por lo que elegir las preguntas correctas es clave. Concéntrese en preguntas que evalúen el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la aplicación práctica de los conceptos de Machine Learning.

Considere incluir preguntas sobre campos relacionados como estructuras de datos, algoritmos y estadística. Estas áreas son fundamentales para Machine Learning y pueden proporcionar información sobre la competencia técnica general de un candidato.

No olvides evaluar las habilidades blandas como la comunicación y el trabajo en equipo. Estas son cruciales para el éxito en cualquier función técnica, especialmente en proyectos colaborativos de Aprendizaje Automático.

3. Haz preguntas de seguimiento perspicaces

Las preguntas preparadas son un buen punto de partida, pero las preguntas de seguimiento revelan la verdadera profundidad de conocimiento de un candidato. Te ayudan a distinguir entre respuestas memorizadas y comprensión genuina.

Por ejemplo, si preguntas sobre los métodos de selección de características, una pregunta de seguimiento podría ser: "¿Cómo manejarías la selección de características en un conjunto de datos de alta dimensión?" Esto evalúa las habilidades de resolución de problemas prácticas del candidato y su experiencia con los desafíos de Aprendizaje Automático del mundo real.

Utiliza preguntas de entrevista de Aprendizaje Automático y pruebas de habilidades para contratar ingenieros talentosos

Si buscas contratar a alguien con fuertes habilidades de Aprendizaje Automático, es importante asegurarte de que posea la experiencia necesaria. La forma más precisa de verificar estas habilidades es utilizando pruebas de habilidades, como la Prueba en línea de Aprendizaje Automático.

Después de utilizar esta prueba, podrás preseleccionar a los mejores solicitantes e invitarlos a entrevistas. Para dar el siguiente paso, considera registrarte en nuestra plataforma a través de Adaface para acceder a una amplia gama de evaluaciones.

Prueba de Evaluación de Aprendizaje Automático

30 minutos | 12 preguntas de opción múltiple

La prueba de evaluación de aprendizaje automático previa al empleo evalúa la comprensión de un candidato sobre los fundamentos del aprendizaje automático, como la ingeniería de características, la regresión, la varianza, la probabilidad condicional, el agrupamiento, 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.

Prueba el Test de Evaluación de Machine Learning

Descarga la plantilla de preguntas para entrevistas de Machine Learning en múltiples formatos

Preguntas frecuentes sobre entrevistas de Machine Learning

Las preguntas comunes incluyen temas sobre algoritmos, preprocesamiento de datos, conceptos técnicos y escenarios situacionales.

Haga preguntas que cubran conceptos fundamentales y habilidades para la resolución de problemas en Machine Learning.

Estas preguntas presentan escenarios hipotéticos para evaluar cómo los candidatos abordarían y resolverían problemas del mundo real.

El preprocesamiento de datos es crucial para limpiar y preparar los datos, lo que afecta significativamente el rendimiento de los modelos de Machine Learning.

Combine preguntas técnicas con preguntas situacionales y de comportamiento para obtener una evaluación completa del candidato.

Busque una sólida comprensión de los conceptos, claras habilidades para la resolución de problemas y la capacidad de aplicar el conocimiento a situaciones prácticas.