{"id":26213,"date":"2022-09-02T18:54:28","date_gmt":"2022-09-02T18:54:28","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/acing-the-data-science-interview-8-practical-tips-with-examples\/"},"modified":"2024-10-02T14:32:28","modified_gmt":"2024-10-02T14:32:28","slug":"tener-exito-en-las-entrevistas-para-puestos-en-los-equipos-de-data-science-y-machine-learning-engineering-8-consejos-practicos-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/es\/tener-exito-en-las-entrevistas-para-puestos-en-los-equipos-de-data-science-y-machine-learning-engineering-8-consejos-practicos-2\/","title":{"rendered":"Tener \u00e9xito en las entrevistas para puestos en los equipos de Data Science y Machine Learning Engineering: 8 consejos pr\u00e1cticos"},"content":{"rendered":"\n<p><em>Esta publicaci\u00f3n fue <\/em>r<em>evisada por: <em>&nbsp;Luiz Felix, Fernando Santos, Hellen Lima<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Los procesos de selecci\u00f3n siempre son un tema muy debatido en cualquier \u00e1rea, ya que pueden ser largos e intensos. En Nu, siempre discutimos c\u00f3mo hacerlos m\u00e1s enfocados en las habilidades esenciales para cada funci\u00f3n. Nuestras entrevistas tienen como objetivo recopilar la mayor cantidad de informaci\u00f3n sobre las personas candidatas para tomar las mejores decisiones de contrataci\u00f3n. Aun as\u00ed, sabemos que es imposible resumir todas las experiencias y habilidades de una persona en solo unas pocas preguntas, respuestas y ejercicios durante una cantidad limitada de entrevistas.<\/p>\n\n\n\n<p>Como Nubank es una empresa que ha utilizado la ciencia de datos desde su fundaci\u00f3n en 2013, eso significa que ya hemos entrevistado a muchas personas para <a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/es\/funciones-de-cientifico-de-datos-x-ingeniero-de-aprendizaje-automatico-en-que-se-diferencian-en-que-se-parecen\/\">diferentes roles<\/a>, como Cient\u00edficos de Datos, Ingenieros de Machine Learning y Managers de Ciencia de Datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Si deseas conocer m\u00e1s sobre las etapas de los procesos de selecci\u00f3n para posiciones de Ciencia de Datos e Ingenier\u00eda de Machine Learning, este es el art\u00edculo indicado!<\/p>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed van nuestros consejos:<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. Entiende el problema primero<\/h2>\n\n\n\n<p>En muchas situaciones, las personas candidatas pueden ser cuestionadas sobre c\u00f3mo resolver un problema espec\u00edfico utilizando machine learning. En los procesos de selecci\u00f3n de Nu, es com\u00fan que las preguntas aborden problemas reales de negocio, exigiendo que la persona candidata considere diferentes posibilidades, sus ventajas y desventajas, as\u00ed como las implicaciones de esas decisiones para el negocio en general.<\/p>\n\n\n\n<p>Muchas veces, comprender el problema es m\u00e1s importante que la propia soluci\u00f3n. Cuando el problema est\u00e1 claramente definido, identificar y validar las posibles soluciones se vuelve considerablemente m\u00e1s f\u00e1cil.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>El punto principal aqu\u00ed es asegurar que la persona candidata haga preguntas y entienda el problema y las posibilidades involucradas antes de comenzar a trabajar en la soluci\u00f3n. En alg\u00fan momento, por ejemplo, puede ser pertinente utilizar t\u00e9cnicas de exploraci\u00f3n de datos para entender algunos patrones en eventos pasados y, a partir de eso, proponer el desarrollo de un modelo de machine learning. En resumen, la persona candidata debe explorar estas decisiones y sopesarlas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. Reconoce cu\u00e1ndo no usar soluciones de Ciencia de Datos o Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n<p>Estos son algunos ejemplos de cu\u00e1nEs esencial preocuparse m\u00e1s por los resultados del negocio que por c\u00f3mo se logran estos resultados. La ciencia de datos no es un fin en s\u00ed misma. Aqu\u00ed hay algunos ejemplos de cu\u00e1ndo las soluciones basadas en machine learning pueden no ser apropiadas:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Cuando el costo de implementar una soluci\u00f3n basada en machine learning es mayor que el beneficio de resolver el problema, haciendo que este enfoque sea inviable.<\/li>\n\n\n\n<li>Cuando el negocio necesita una soluci\u00f3n r\u00e1pida para resolver un problema urgente, mientras que las tareas de modelado y entrenamiento del modelo tardar\u00edan demasiado.<\/li>\n\n\n\n<li>Cuando no hay suficientes datos disponibles. En este caso, una heur\u00edstica creada manualmente puede ser suficiente hasta que se recopile un volumen adecuado de datos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3. Comprender c\u00f3mo y d\u00f3nde las aplicaciones que utilizan machine learning difieren del software tradicional&nbsp;&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Los sistemas que utilizan machine learning comparten muchas caracter\u00edsticas con el software tradicional, pero tambi\u00e9n presentan desaf\u00edos \u00fanicos. Adem\u00e1s de ser aspectos importantes en la decisi\u00f3n de usar o no machine learning, es importante estar atento a estos desaf\u00edos.<\/p>\n\n\n\n<p>Los sistemas de producci\u00f3n con machine learning necesitan estar conectados a la infraestructura subyacente de alguna manera. El c\u00f3digo debe ser reproducible, tener control de versiones y pasar por rigurosas pruebas unitarias y de integraci\u00f3n. Adem\u00e1s, debe ser extra\u00eddo para otras bibliotecas y compartido entre el equipo. La complejidad del c\u00f3digo debe mantenerse bajo control para que sea f\u00e1cil analizarlo y refactorizarlo m\u00e1s tarde.<\/p>\n\n\n\n<p>Resumiendo, todo lo que has aprendido sobre ingenier\u00eda de software b\u00e1sica tambi\u00e9n se aplica al c\u00f3digo de machine learning.<\/p>\n\n\n\n<p>Entre las principales diferencias entre los sistemas de machine learning y el software com\u00fan se encuentran:<\/p>\n\n\n\n<p>Seguimiento de datos: si deseas reproducir el comportamiento de un sistema de machine learning, necesitas no solo el c\u00f3digo exacto que se utiliz\u00f3, sino tambi\u00e9n los datos empleados en los momentos de entrenamiento y predicci\u00f3n. Si deseas saber m\u00e1s sobre este tema, <a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/es\/mejores-practicas-para-el-aprendizaje-automatico-en-tiempo-real-alertando\/\">este post presenta una introducci\u00f3n al tema<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Fallas silenciosas: un sistema que utiliza machine learning puede producir resultados inesperados sin una alerta clara. Por ejemplo, si un recurso importante para tu modelo falla debido a problemas con los datos, el sistema continuar\u00e1 haciendo predicciones sin saber que est\u00e1 recibiendo datos inadecuados.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4. Reconocer el equilibrio entre rendimiento y complejidad del modelo<\/h2>\n\n\n\n<p>Los modelos m\u00e1s complejos generalmente ofrecen un rendimiento superior, pero requieren m\u00e1s recursos de hardware y demandan un entorno de implementaci\u00f3n m\u00e1s sofisticado. En la pr\u00e1ctica, esto se refleja en mayores costos de ejecuci\u00f3n, mayor necesidad de mantenimiento, monitoreo m\u00e1s desafiante y una mayor dificultad para entender c\u00f3mo los datos presentados al modelo influyen en sus predicciones.<\/p>\n\n\n\n<p>Por eso, vale la pena considerar los siguientes aspectos al evaluar si un modelo m\u00e1s simple o m\u00e1s complejo es adecuado para resolver un determinado problema:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\u00bfCu\u00e1l es la ganancia pr\u00e1ctica de sustituir un modelo simple, como un \u00e1rbol de decisi\u00f3n, por una red neuronal, por ejemplo?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfC\u00f3mo ponderar la cantidad de variables explicativas a a\u00f1adir en el modelo?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfCu\u00e1l es el costo-beneficio de esta optimizaci\u00f3n en el rendimiento del modelo?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>La respuesta a estas preguntas suele ser \u201cdepende de la demanda del negocio\u201d. El trabajo del Cient\u00edfico de Datos es ayudar a las partes interesadas a entender d\u00f3nde trazar la l\u00ednea y cu\u00e1ndo comenzamos a ver rendimientos decrecientes.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">5. Considera c\u00f3mo los modelos generan resultados de negocio<\/h2>\n\n\n\n<p>Cuanto mayor sea tu nivel de experiencia, mayor ser\u00e1 la expectativa de que puedas identificar c\u00f3mo los modelos de machine learning ayudan a resolver problemas de negocio. Por lo tanto, es importante saber explicar c\u00f3mo el uso de un modelo m\u00e1s complejo puede traducirse en satisfacci\u00f3n del cliente, menor tiempo de espera o mayor tasa de satisfacci\u00f3n, y c\u00f3mo estos aspectos pueden ser evaluados.<\/p>\n\n\n\n<p>La contextualizaci\u00f3n del papel de un modelo de machine learning dentro del flujo de negocios puede depender de tu rol. Aqu\u00ed hay algunas preguntas que pueden ayudarte durante este proceso:<\/p>\n\n\n\n<p>Ciencia de datos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\u201c\u00bfC\u00f3mo medir\u00edas el impacto de negocio de este modelo?\u201d.<\/li>\n\n\n\n<li>\u201cSi te digo que personas no familiarizadas con t\u00e9cnicas de machine learning usar\u00e1n los resultados de este modelo, \u00bfc\u00f3mo cambiar\u00eda tu elecci\u00f3n de modelo?\u201d.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Ingenier\u00eda de machine learning:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\u201c\u00bfC\u00f3mo utilizar\u00eda una aplicaci\u00f3n las predicciones producidas por este modelo?\u201d.<\/li>\n\n\n\n<li>\u201cPensando en el escenario X, \u00bfcu\u00e1les son las ventajas y desventajas de ejecutar este modelo como un servicio en tiempo real en lugar de una tarea diaria?\u201d.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">6. No tengas miedo de responder \u201cno lo s\u00e9\u201d<\/h2>\n\n\n\n<p>Es casi seguro que una persona candidata ser\u00e1 preguntada sobre temas con los que no tiene experiencia, as\u00ed que no tengas miedo de ser honesto en estas situaciones. Nadie espera que sepas todo, sino que seas capaz de aprender lo que sea necesario como parte de tu trabajo diario.<\/p>\n\n\n\n<p>Pretender conocimiento sobre algo que no sabes es mucho peor que expresar desconocimiento. Es probable que el entrevistador haga preguntas m\u00e1s detalladas sobre los temas y note tu falta de conocimiento. No hay ning\u00fan problema en admitir la falta de experiencia en un determinado tema y tratar de aprender m\u00e1s sobre \u00e9l con el entrevistador.<\/p>\n\n\n\n<p>Aun as\u00ed, es posible tener alg\u00fan conocimiento correlato que ayude a arriesgar una suposici\u00f3n informada, dejando claro que se trata de una especulaci\u00f3n. Cuando te pregunten sobre un tema desconocido, es posible responder algo como: \u201cNo s\u00e9 exactamente a qu\u00e9 te refieres con X, pero bas\u00e1ndome en el contexto y mi experiencia anterior, creo que es algo como\u2026 \u00bfEs correcto?<span class=\"quotes\">\u2033<\/span>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">7. Espera recibir preguntas sobre temas en los que afirmas tener experiencia<\/h2>\n\n\n\n<p>Es interesante destacar las experiencias en ciertas \u00e1reas relacionadas con la ciencia de datos\/machine learning, especialmente cuando se conectan con el puesto al que est\u00e1s postulando. Si est\u00e1s entrevist\u00e1ndote para una empresa de visi\u00f3n computacional, por ejemplo, vale la pena mencionar que tienes experiencia trabajando con redes neuronales convolucionales y procesamiento de im\u00e1genes en tu trabajo anterior.<\/p>\n\n\n\n<p>Naturalmente, esto atraer\u00e1 preguntas espec\u00edficas sobre esas \u00e1reas. Por lo tanto, es importante mantener tu curr\u00edculum actualizado y asegurarte de que puedes responder preguntas sobre esos temas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">8.Considera la vida \u00fatil de una aplicaci\u00f3n que utiliza machine learning&nbsp;&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Es importante entender c\u00f3mo un sistema con machine learning evoluciona de una idea a un sistema de producci\u00f3n real. Hablemos brevemente sobre las tres principales etapas del ciclo de vida de un sistema as\u00ed. Nuestro blog cuenta con textos dedicados a los problemas pertinentes a cada uno de estos momentos.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Antes: antes de tener un modelo funcional, es necesario entender el problema a resolver y asegurarse de que DS\/ML es el camino a seguir. En este punto, probablemente hablar\u00e1s con varias partes interesadas, como gerentes de producto, analistas de negocios e ingenieros de software. Aseg\u00farate de que todas las partes involucradas comprendan los l\u00edmites y c\u00f3mo se utilizar\u00e1 el modelo.<\/li>\n\n\n\n<li>Durante: durante el an\u00e1lisis y modelado de los datos, se prueban muchas suposiciones y, una vez m\u00e1s, habr\u00e1 mucha comunicaci\u00f3n para validar suposiciones y actualizar a las partes interesadas a medida que el proyecto avanza. En este punto, generalmente necesitas pensar en una capa de reglas de negocio que transformar\u00e1 la salida del modelo en decisiones finales para la aplicaci\u00f3n. La primera implementaci\u00f3n es un paso crucial del proyecto, en el que muchas cosas pueden salir mal. Es en este momento cuando el modelo se integra a la infraestructura de la que formar\u00e1 parte. Ser\u00e1 necesario hacer pruebas y ajustes antes de estar completamente preparado para ser utilizado en el entorno de producci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li>Despu\u00e9s: despu\u00e9s de la implementaci\u00f3n del modelo, es imprescindible <a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/es\/monitoreo-de-modelos-de-aprendizaje-automatico-9-consejos-desde-las-trincheras\/\">monitorear<\/a> las rutinas para asegurarse de que las entradas y salidas est\u00e9n funcionando como se espera. Por \u00faltimo, debes considerar si y cu\u00e1ndo debes entrenar el modelo nuevamente, y si el propio modelo afectar\u00e1 los pr\u00f3ximos conjuntos de entrenamiento.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Consejos pr\u00e1cticos basados en el proceso de selecci\u00f3n de Nubank para ayudarte a prepararte para tu pr\u00f3xima entrevista<\/p>\n","protected":false},"author":178110136,"featured_media":24451,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[2509,2508],"tags":[2510,2819,2543],"ppma_author":[2366],"class_list":["post-26213","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-analytics-es","category-data-science-machine-learning-es","tag-ciencia-de-los-datos","tag-interview-process-es","tag-machine-learning-es"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - 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