La inteligencia artificial (IA) es un campo en rápido crecimiento y, como resultado, el mercado laboral para los profesionales de la IA se está expandiendo. Las entrevistas de trabajo de IA pueden ser particularmente desafiantes debido a la naturaleza técnica del campo. Sin embargo, la experiencia técnica no es el único factor que consideran los entrevistadores. También se valoran los candidatos no técnicos que puedan demostrar comprensión de los conceptos de IA y ganas de aprender.

Los candidatos técnicos deben estar preparados para responder preguntas que pongan a prueba sus conocimientos sobre algoritmos, herramientas y marcos de aprendizaje automático. Se les puede pedir que proporcionen explicaciones detalladas de sus proyectos anteriores y las soluciones técnicas que utilizaron para superar los desafíos. Además, deben estar preparados para responder preguntas sobre el preprocesamiento de datos, la evaluación de modelos y su experiencia con herramientas y marcos relacionados con la IA.

Los candidatos no técnicos deben centrarse en su comprensión del potencial transformador de la IA y su entusiasmo por aprender más sobre el campo. Deberían poder explicar la importancia del preprocesamiento y la limpieza de datos y comprender cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático. Además, deben estar preparados para discutir su capacidad para colaborar y comunicarse con los miembros del equipo y sus métodos para mantenerse actualizados con los últimos avances en IA.

Aquí hay nueve preguntas comunes en las entrevistas para trabajos de IA. Si bien estas son preguntas comunes en las entrevistas para trabajos de IA, es importante tener en cuenta que cada trabajo y empresa es único. Las mejores respuestas a estas preguntas dependerán del contexto específico del puesto y de la organización a la que se postula.

Utilice estas preguntas como punto de partida para la preparación de su entrevista, pero no tema adaptar sus respuestas para que se ajusten a los requisitos laborales específicos y la cultura de la empresa con la que se está entrevistando. Recuerde que el objetivo de la entrevista es demostrar sus habilidades y experiencia, así como su capacidad para pensar de manera crítica y creativa, así que prepárese para brindar respuestas reflexivas y matizadas a cada pregunta.

1. ¿Qué te motivó a seguir una carrera en IA?

Esta pregunta tiene como objetivo comprender la motivación y el interés de un solicitante de empleo en seguir una carrera en IA. Es una oportunidad para mostrar la pasión de uno y cómo se alinea con el trabajo que solicita. La respuesta de un candidato debe resaltar cualquier experiencia o capacitación que haya tenido y que haya despertado su interés en la IA, así como cualquier habilidad o interés específico que tenga en el campo.

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– Bindu Reddy (@bindureddy) 3 de marzo de 2021

Los candidatos técnicos pueden resaltar su interés en los fundamentos matemáticos y estadísticos del aprendizaje automático, mientras que los candidatos no técnicos pueden centrarse en el potencial transformador de la IA y su deseo de aprender más sobre el campo.

2. ¿Qué experiencia tienes con herramientas y marcos relacionados con la IA?

Esta pregunta tiene como objetivo evaluar el conocimiento técnico y la experiencia de un candidato con herramientas y marcos relacionados con la IA. Su respuesta debe resaltar cualquier experiencia que hayan tenido trabajando con herramientas y marcos específicos, como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.

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– Parmida Beigi (@ParmidaBeigi) 19 de abril de 2023

Los candidatos técnicos pueden proporcionar ejemplos específicos de herramientas y marcos con los que han trabajado, mientras que los candidatos no técnicos pueden resaltar su voluntad de aprender y adaptarse a nuevas tecnologías.

3. ¿Puedes describir un proyecto de aprendizaje automático en el que hayas trabajado?

Esta pregunta está diseñada para evaluar la experiencia y la comprensión del candidato sobre los proyectos de aprendizaje automático. El entrevistador está interesado en conocer un proyecto de aprendizaje automático en el que el candidato ha trabajado en el pasado. La respuesta del candidato debe estructurarse para describir el proyecto de principio a fin, incluido el problema que se estaba resolviendo, los datos utilizados, el enfoque adoptado, los modelos desarrollados y los resultados obtenidos.

El candidato debe utilizar términos y conceptos técnicos en su respuesta, pero también explicarlos de una manera que sea fácil de entender para los entrevistadores no técnicos. El entrevistador quiere medir el nivel de comprensión y experiencia del candidato con proyectos de aprendizaje automático, por lo que el candidato debe estar preparado para proporcionar detalles y responder preguntas de seguimiento si es necesario.

Los candidatos técnicos pueden proporcionar una explicación detallada del proyecto, incluidos los algoritmos y técnicas utilizados, mientras que los candidatos no técnicos pueden centrarse en los objetivos y resultados del proyecto y su papel en el mismo.

4. ¿Cómo aborda el preprocesamiento y la limpieza de datos?

Esta pregunta tiene como objetivo evaluar el enfoque del candidato hacia el preprocesamiento y la limpieza de datos en proyectos de aprendizaje automático. El entrevistador quiere saber cómo el candidato identifica y aborda los problemas de calidad, integridad y coherencia de los datos antes de introducirlos en los modelos de aprendizaje automático.

La respuesta debe describir los pasos tomados para garantizar que los datos estén formateados correctamente, estandarizados y libres de errores o valores faltantes. El candidato también debe explicar cualquier técnica o herramienta específica utilizada para preprocesar y limpiar los datos, como métodos de escalado, normalización o imputación. Es importante enfatizar la importancia del preprocesamiento y limpieza de datos para lograr resultados de aprendizaje automático precisos y confiables.

Día 10: #100DaysOfCode: Técnicas de preprocesamiento de datos ¿Por qué se requiere el preprocesamiento de datos? El preprocesamiento de datos son tareas necesarias para limpiar los datos y hacerlos adecuados para un modelo de aprendizaje automático, lo que también aumenta la precisión y eficiencia de un modelo de aprendizaje automático. pic.twitter.com/ilEci6PaVz

– Tarun Jain (@TRJ_0751) 3 de mayo de 2022

Los candidatos técnicos pueden proporcionar una explicación paso a paso de sus técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos, mientras que los candidatos no técnicos pueden explicar su comprensión de la importancia del procesamiento previo y la limpieza de datos.

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

El propósito de esta pregunta es evaluar su conocimiento de las técnicas de evaluación de modelos de aprendizaje automático. El entrevistador quiere saber cómo evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Se puede explicar que están disponibles varias métricas de evaluación, como exactitud, precisión, recuperación, puntuación F1 y AUC-ROC, entre otras. Cada una de estas métricas tiene su propio significado según el problema en cuestión.

Se puede mencionar que para evaluar el rendimiento del modelo, los datos normalmente se dividen en conjuntos de entrenamiento y prueba, y el conjunto de prueba se utiliza para la evaluación. Además, se puede utilizar la validación cruzada para la evaluación del modelo. Finalmente, se debe considerar el contexto del problema y los requisitos específicos al evaluar el desempeño del modelo.

Los candidatos técnicos pueden proporcionar una explicación detallada de las métricas y técnicas utilizadas para evaluar el rendimiento de un modelo, mientras que los candidatos no técnicos pueden centrarse en su comprensión de la importancia de la evaluación del modelo.

6. ¿Puedes explicar la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado?

El entrevistador pretende evaluar qué tan bien comprende las ideas centrales del aprendizaje automático a través de esta pregunta. El entrevistador quiere que le explique la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado.

Puede explicar que el aprendizaje supervisado se usa comúnmente para tareas como clasificación y regresión, mientras que el aprendizaje no supervisado se usa para tareas como agrupación y detección de anomalías. Es importante señalar que también existen otros tipos de aprendizaje, como el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje por refuerzo, que combinan elementos del aprendizaje supervisado y no supervisado.

Los candidatos técnicos pueden proporcionar una explicación técnica de las diferencias entre los dos tipos de aprendizaje, mientras que los candidatos no técnicos pueden proporcionar una explicación simplificada de los conceptos.

7. ¿Cómo se mantiene al día con los últimos avances en IA?

Esta pregunta tiene como objetivo comprender su enfoque para mantenerse actualizado con los últimos avances en el campo de la IA. Tanto los candidatos técnicos como los no técnicos pueden explicar que leen regularmente artículos de investigación, asisten a conferencias y siguen a líderes e investigadores de la industria en las redes sociales.

Además, puede mencionar que participa en comunidades y foros en línea relacionados con la IA, donde pueden aprender de otros y discutir los últimos avances en el campo. En general, es importante demostrar que tiene un interés genuino en el campo y que es proactivo para mantenerse al día con las últimas tendencias y avances.

8. ¿Puedes describir un momento en el que te enfrentaste a un desafío técnico difícil y cómo lo superaste?

Esta pregunta tiene como objetivo comprender las habilidades de resolución de problemas del solicitante de empleo. El entrevistador quiere que el candidato describa un momento en el que se enfrentó a un problema técnico desafiante y cómo lo abordó. El candidato debe proporcionar una descripción detallada del problema, el enfoque que adoptó para resolverlo y el resultado.

Es importante resaltar los pasos tomados para resolver el problema y cualquier habilidad o conocimiento técnico utilizado en el proceso. El candidato también puede mencionar cualquier recurso o colega a quien haya contactado para obtener ayuda. El propósito de esta pregunta es evaluar la capacidad del candidato para pensar críticamente, solucionar problemas y perseverar a través de desafíos técnicos difíciles.

Los candidatos técnicos pueden proporcionar una explicación detallada del desafío y las soluciones técnicas utilizadas para superarlo, mientras que los candidatos no técnicos pueden centrarse en sus habilidades para resolver problemas y su capacidad para aprender y adaptarse a nuevos desafíos.

9. ¿Cómo aborda la colaboración y la comunicación con los miembros del equipo en un proyecto de IA?

Esta pregunta tiene como objetivo evaluar la capacidad del candidato para trabajar en colaboración con miembros del equipo en un proyecto de IA. El entrevistador quiere saber cómo aborda el candidato la colaboración y la comunicación en un proyecto de este tipo. El candidato puede explicar que prioriza la comunicación y la colaboración efectivas comunicándose periódicamente con los miembros del equipo, programando reuniones para discutir el progreso y manteniendo una documentación clara de los objetivos, cronogramas y responsabilidades del proyecto.

El candidato puede mencionar que también se esfuerza por mantener una dinámica de equipo positiva y respetuosa escuchando y valorando activamente las perspectivas de los miembros de su equipo y brindando comentarios constructivos cuando sea necesario. Finalmente, el candidato puede explicar que comprende la importancia de establecer y adherirse a un código de conducta compartido o mejores prácticas de colaboración y comunicación para garantizar el éxito del proyecto.

Tanto los candidatos técnicos como los no técnicos pueden explicar sus métodos de comunicación y colaboración con los miembros del equipo, como proporcionar actualizaciones periódicas, buscar comentarios y aportaciones y estar abiertos a nuevas ideas y perspectivas.