Preguntas de la entrevista al ingeniero de aprendizaje automático

Para garantizar el éxito del proceso de contratación, los responsables de contratación deben formular las preguntas adecuadas durante las entrevistas. Estas preguntas deben evaluar la comprensión del candidato de los conceptos de aprendizaje automático, sus habilidades para resolver problemas y su capacidad para trabajar en equipo. En este artículo, le proporcionaremos una plantilla completa de preguntas de entrevista para ingenieros de aprendizaje automático que le ayudarán a identificar a los mejores talentos en este campo de rápido crecimiento.

El aprendizaje automático se ha convertido en una palabra de moda en el sector tecnológico, y las empresas se apresuran a adoptar esta tecnología para obtener una ventaja competitiva. Como resultado, la demanda de ingenieros de aprendizaje automático se ha disparado. Sin embargo, encontrar al candidato adecuado que no solo posea conocimientos técnicos, sino que también encaje bien en su organización , puede ser todo un reto.

Preguntas de la entrevista al ingeniero de aprendizaje automático

Preguntas por competencias

1. ¿Puede explicar el concepto de sobreajuste en el aprendizaje automático?
2. Evaluación de la respuesta: Busque una explicación clara y concisa del sobreajuste, que demuestre la comprensión del concepto por parte del candidato. Debe mencionar que se produce cuando un modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento y obtiene malos resultados con los datos no vistos.
3. ¿Cómo gestionaría los datos que faltan en un conjunto de datos de aprendizaje automático?
4. Evaluación de la respuesta: El candidato debe mencionar técnicas como la imputación, en la que los valores que faltan se sustituyen por valores estimados, o la eliminación de las muestras incompletas. Busque su capacidad para explicar los pros y los contras de los distintos enfoques y su comprensión del impacto en el modelo general.
5. Describa la diferencia entre algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
6. Evaluación de la respuesta: El candidato debe articular claramente la distinción entre ambos tipos de aprendizaje. Deberá mencionar que el aprendizaje supervisado requiere datos de entrenamiento etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado trabaja con datos no etiquetados y se centra en encontrar patrones o estructuras en los datos.

Preguntas conductuales o situacionales

1. ¿Puede describir algún proyecto de aprendizaje automático en el que haya trabajado y cómo superó los obstáculos?
2. Evaluar la respuesta: Busque la capacidad del candidato para comunicar los retos específicos a los que se enfrentó, el enfoque que adoptó para abordarlos y el resultado de sus esfuerzos. Su respuesta debe demostrar su capacidad para resolver problemas y su resistencia a la hora de abordar proyectos complejos.
3. ¿Cómo se gestionan los desacuerdos o conflictos dentro de un equipo mientras se trabaja en un proyecto de aprendizaje automático?
4. Evaluación de la respuesta: El candidato debe mencionar su capacidad para comunicarse eficazmente, escuchar diferentes perspectivas y encontrar puntos en común. Busque su comprensión de la importancia de la colaboración y su voluntad de compromiso en beneficio del proyecto.
5. Ponga un ejemplo de una ocasión en la que haya tenido que explicar un concepto complejo de aprendizaje automático a una parte interesada no técnica. ¿Cómo te aseguraste de que lo entendían?
6. Evaluación de la respuesta: El candidato debe demostrar una gran capacidad de comunicación explicando conceptos técnicos de forma clara y concisa. Fíjate en su capacidad para adaptar sus explicaciones al nivel de comprensión de las partes interesadas y en su paciencia a la hora de abordar preguntas o dudas.

Cuestiones generales

1. ¿Qué le entusiasma del aprendizaje automático?
2. Evaluar la respuesta: Busque la pasión y el entusiasmo del candidato por este campo. Deben mencionar avances o aplicaciones específicas que les interesen, mostrando sus conocimientos y curiosidad por los desarrollos en curso en el aprendizaje automático.
3. ¿Cómo se mantiene al día de las últimas tendencias e investigaciones en aprendizaje automático?
4. Evaluación de la respuesta: El candidato debe mencionar diversas fuentes que utiliza, como trabajos de investigación, foros en línea o asistencia a conferencias. Fíjese en su afán por aprender continuamente y ampliar sus conocimientos en la materia.
5. ¿Puede describir un proyecto de aprendizaje automático que le interesaría llevar a cabo en el futuro?
6. Evaluación de la respuesta: El candidato debe demostrar su capacidad para pensar de forma crítica y creativa sobre posibles proyectos. Busque su comprensión de las aplicaciones en el mundo real y su capacidad para articular el impacto potencial de su proyecto propuesto.

Conclusión

En conclusión, llevar a cabo una entrevista exhaustiva con los candidatos a ingeniero de aprendizaje automático es crucial para encontrar la persona adecuada para su organización. Las preguntas proporcionadas en este artículo sirven como base sólida para evaluar sus conocimientos técnicos, su capacidad para resolver problemas y su experiencia con herramientas y algoritmos clave. Sin embargo, es importante tener en cuenta que cada organización tiene necesidades y prioridades únicas. Se anima a los responsables de contratación a modificar o añadir preguntas a la lista existente para adaptarla a sus requisitos específicos. Al adaptar las preguntas de la entrevista, los responsables de la contratación pueden conocer mejor las cualificaciones del candidato y determinar si posee las habilidades necesarias para contribuir al éxito de los proyectos de aprendizaje automático de su organización.