{"id":26210,"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":"2024-10-03T13:26:17","modified_gmt":"2024-10-03T13:26:17","slug":"arrasando-nas-entrevistas-para-vagas-nos-times-de-ciencia-de-dados-e-engenharia-de-machine-learning-8-dicas-praticas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/arrasando-nas-entrevistas-para-vagas-nos-times-de-ciencia-de-dados-e-engenharia-de-machine-learning-8-dicas-praticas\/","title":{"rendered":"Arrasando nas entrevistas para vagas nos times de Ci\u00eancia de Dados e Engenharia de Machine Learning: 8 dicas pr\u00e1ticas"},"content":{"rendered":"\n<p><em>Esse post foi <\/em>r<em>evisado por: <em>Luiz Felix, Fernando Santos, Hellen Lima<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Processos seletivos s\u00e3o sempre um assunto muito debatido em qualquer \u00e1rea, pois podem ser longos e intensos. No Nu, discutimos sempre como torn\u00e1-los mais enxutos e focados nas habilidades essenciais para cada fun\u00e7\u00e3o. Nossas entrevistas t\u00eam como objetivo coletar o m\u00e1ximo de informa\u00e7\u00f5es sobre as pessoas candidatas para tomar as melhores decis\u00f5es de contrata\u00e7\u00e3o. Ainda assim, sabemos que \u00e9 imposs\u00edvel resumir todas as experi\u00eancias e habilidades de uma pessoa em apenas algumas perguntas, respostas e exerc\u00edcios durante uma quantidade limitada de entrevistas.<\/p>\n\n\n\n<p>Como o Nubank \u00e9 uma empresa que usa ci\u00eancia de dados desde a sua funda\u00e7\u00e3o em 2013, isso significa que j\u00e1 entrevistamos muitas pessoas para <a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/data-scientist-machine-learning-engineer-roles-how-are-they-different-how-are-they-alike\/\">v\u00e1rios cargos diferentes<\/a>, como Cientistas de Dados, pessoas Engenheiras de Aprendizado de M\u00e1quina e Lideran\u00e7as de Ci\u00eancia de Dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Se voc\u00ea quiser conhecer mais sobre as etapas dos processos seletivos para posi\u00e7\u00f5es de Ci\u00eancia de Dados e Engenharia de Machine learning esse \u00e9 o artigo certo!<\/p>\n\n\n\n<p>Aqui v\u00e3o nossas dicas:<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. Compreenda o problema primeiro<\/h2>\n\n\n\n<p>Em muitas situa\u00e7\u00f5es, pessoas candidatas podem ser questionadas sobre como solucionar um problema espec\u00edfico usando aprendizado de m\u00e1quina. Nos processos seletivos do Nu, \u00e9 comum que as perguntas abordem problemas reais de neg\u00f3cio, exigindo que o candidato considere diferentes possibilidades, suas vantagens e desvantagens, bem como as implica\u00e7\u00f5es dessas decis\u00f5es para o neg\u00f3cio como um todo.<\/p>\n\n\n\n<p>Muitas vezes, compreender o problema \u00e9 mais importante do que a pr\u00f3pria solu\u00e7\u00e3o. Quando o problema \u00e9 claramente definido, identificar e validar as poss\u00edveis solu\u00e7\u00f5es torna-se consideravelmente mais f\u00e1cil.<\/p>\n\n\n\n<p>O ponto principal aqui \u00e9 garantir que a pessoa candidata fa\u00e7a perguntas e compreenda o problema e as possibilidades envolvidas antes de come\u00e7ar a trabalhar na solu\u00e7\u00e3o. Em determinado momento, por exemplo, pode ser pertinente usar t\u00e9cnicas de explora\u00e7\u00e3o de dados para entender alguns padr\u00f5es em eventos passados e, a partir disso, propor o desenvolvimento de um modelo de machine learning. Em resumo, a pessoa candidata deve explorar essas decis\u00f5es e ponderar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. Reconhe\u00e7a quando n\u00e3o usar solu\u00e7\u00f5es de ci\u00eancia de dados ou aprendizado de m\u00e1quina<\/h2>\n\n\n\n<p>Aqui est\u00e3o alguns exemplos do que \u00e9 essencial se preocupar mais com os resultados de neg\u00f3cios do que como esses resultados s\u00e3o alcan\u00e7ados. A ci\u00eancia de dados n\u00e3o \u00e9 um fim em si mesma. Aqui est\u00e3o alguns exemplos de quando solu\u00e7\u00f5es baseadas em aprendizado de m\u00e1quina podem n\u00e3o ser apropriadas:\u00a0<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Quando o custo de implementar uma solu\u00e7\u00e3o baseada em aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 maior que o benef\u00edcio de solucionar o problema, tornando essa abordagem invi\u00e1vel.<\/li>\n\n\n\n<li>Quando o&nbsp; neg\u00f3cio precisa de uma solu\u00e7\u00e3o r\u00e1pida para resolver um problema urgente, enquanto as tarefas de modelagem e treinamento do modelo demorariam demais.<\/li>\n\n\n\n<li>Quando n\u00e3o h\u00e1 dados suficientes dispon\u00edveis. Nesse caso, uma heur\u00edstica criada manualmente pode ser o suficiente at\u00e9 que um volume adequado de dados seja coletado.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3. Compreenda como e onde as aplica\u00e7\u00f5es que utilizam aprendizado de m\u00e1quina diferem do software tradicional<\/h2>\n\n\n\n<p>Sistemas que utilizam aprendizado de m\u00e1quina compartilham muitas caracter\u00edsticas com o software tradicional, mas tamb\u00e9m apresentam desafios \u00fanicos. Al\u00e9m de serem aspectos importantes na decis\u00e3o de usar aprendizado de m\u00e1quina ou n\u00e3o, \u00e9 importante ficar atento a estes desafios.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Sistemas de produ\u00e7\u00e3o com aprendizado de m\u00e1quina precisam estar conectados \u00e0 infraestrutura subjacente de alguma forma. O c\u00f3digo precisa ser reproduz\u00edvel, ter controle de vers\u00e3o e passar por testes rigorosos de unidade e integra\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, deve ser extra\u00eddo para outras bibliotecas e compartilhado entre a equipe. A complexidade do c\u00f3digo deve ser mantida sob controle para que seja f\u00e1cil analis\u00e1-lo e refator\u00e1-lo mais tarde.<\/p>\n\n\n\n<p>Resumindo, tudo o que voc\u00ea aprendeu sobre engenharia de software b\u00e1sica tamb\u00e9m se aplica ao c\u00f3digo de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n<p>Entre as principais diferen\u00e7as entre sistemas de aprendizado de m\u00e1quina e software comum est\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n<p>Rastreamento de dados: se voc\u00ea quer reproduzir o comportamento de um sistema de aprendizado de m\u00e1quina, precisa n\u00e3o s\u00f3 do c\u00f3digo exato que foi usado, mas tamb\u00e9m dos dados utilizados nos momentos de treinamento e predi\u00e7\u00e3o. Se voc\u00ea quiser saber mais sobre este assunto, <a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/melhores-praticas-para-aprendizado-de-maquina-em-tempo-real-alertas\/\">esse post apresenta uma introdu\u00e7\u00e3o ao tema<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Falhas silenciosas: um sistema que utiliza aprendizado de m\u00e1quina pode produzir resultados inesperados sem um alerta claro. Por exemplo, se um recurso importante para o seu modelo falhar devido a problemas nos dados, o sistema continuar\u00e1 realizando previs\u00f5es, sem saber que est\u00e1 recebendo dados inadequados.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4. Reconhecer o ponto de equil\u00edbrio entre desempenho e complexidade do modelo<\/h2>\n\n\n\n<p>Modelos mais complexos geralmente oferecem desempenho superior, mas exigem mais recursos de hardware e demandam um ambiente de deploy mais sofisticado. Na pr\u00e1tica, isso se reflete em maiores custos de execu\u00e7\u00e3o, maior necessidade de manuten\u00e7\u00e3o, monitoramento mais desafiador e uma maior dificuldade em entender como os dados apresentados ao modelo influenciam suas previs\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<p>Por isso, vale a pena considerar os seguintes aspectos ao avaliar se um modelo mais simples ou mais complexo \u00e9 adequado para resolver um determinado problema:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Qual o ganho pr\u00e1tico de substituir um modelo simples, como uma \u00e1rvore de decis\u00e3o, por uma rede neural, por exemplo?<\/li>\n\n\n\n<li>Como ponderar a quantidade de vari\u00e1veis explicativas a serem adicionadas no modelo?<\/li>\n\n\n\n<li>Qual \u00e9 o custo-benef\u00edcio dessa otimiza\u00e7\u00e3o na performance do modelo?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>A resposta para essas perguntas geralmente \u00e9 \u201cdepende da demanda do neg\u00f3cio\u201d. O trabalho da pessoa Cientista de Dados \u00e9 ajudar as partes interessadas a entender onde tra\u00e7ar a linha e avaliar quando a complexidade adicional j\u00e1 n\u00e3o faz mais sentido frente ao retorno esperado.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">5. Considere como os modelos geram resultados de neg\u00f3cios<\/h2>\n\n\n\n<p>Quanto maior seu n\u00edvel de senioridade, maior ser\u00e1 a expectativa que voc\u00ea consiga identificar como os modelos de aprendizado de m\u00e1quina ajudam a resolver problemas de neg\u00f3cio. Portanto, \u00e9 importante saber explicar como o uso de um modelo mais complexo pode se traduzir em satisfa\u00e7\u00e3o do cliente ou menor tempo de espera, e como estes aspectos podem ser avaliados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>A contextualiza\u00e7\u00e3o do papel de um modelo de aprendizado de m\u00e1quina dentro do fluxo de neg\u00f3cios pode depender do seu papel. Aqui est\u00e3o algumas perguntas que podem ajud\u00e1-lo durante esse processo:<\/p>\n\n\n\n<p>Ci\u00eancia de dados&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\u201cComo voc\u00ea mediria o impacto de neg\u00f3cios desse modelo?\u201d.<\/li>\n\n\n\n<li>\u201cSe eu disser que pessoas que n\u00e3o s\u00e3o familiarizadas com t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina usar\u00e3o os resultados desse modelo, como isso mudaria sua escolha de modelo?\u201d.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Engenharia de aprendizado de m\u00e1quina<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\u201cComo uma aplica\u00e7\u00e3o usaria as previs\u00f5es produzidas por este modelo?\u201d.<\/li>\n\n\n\n<li>\u201cPensando no cen\u00e1rio X, quais s\u00e3o as vantagens e desvantagens de executar esse modelo como um servi\u00e7o em tempo real, em vez de uma tarefa di\u00e1ria?\u201d.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">6. N\u00e3o tenha medo de responder \u201ceu n\u00e3o sei\u201d<\/h2>\n\n\n\n<p>\u00c9 quase certo que uma pessoa candidata ser\u00e1 perguntada sobre temas com os quais n\u00e3o tem experi\u00eancia, ent\u00e3o n\u00e3o tenha medo de ser honesto nessas situa\u00e7\u00f5es. Ningu\u00e9m espera que voc\u00ea saiba tudo, mas sim que seja capaz de aprender o que for necess\u00e1rio como parte do seu trabalho di\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n<p>Fingir conhecimento sobre algo que voc\u00ea n\u00e3o sabe \u00e9 muito pior do que expressar desconhecimento. \u00c9 prov\u00e1vel que o entrevistador fa\u00e7a perguntas mais detalhadas sobre os assuntos e perceba sua falta de conhecimento. N\u00e3o h\u00e1 problema algum em admitir a falta de experi\u00eancia em um determinado tema e tentar entender mais sobre ele com o entrevistador.<\/p>\n\n\n\n<p>Ainda assim, \u00e9 poss\u00edvel ter algum conhecimento correlato que ajude a arriscar um palpite informado, deixando claro que trata-se de uma especula\u00e7\u00e3o. Quando perguntado sobre um tema desconhecido, \u00e9 poss\u00edvel responder algo como: \u201cN\u00e3o sei exatamente o que voc\u00ea quer dizer com X, mas com base no contexto e na minha experi\u00eancia anterior, eu acho que \u00e9 algo como\u2026 Isso est\u00e1 certo?&#8221;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">7. Espere receber perguntas sobre assuntos em que voc\u00ea alega ter experi\u00eancia<\/h2>\n\n\n\n<p>\u00c9 interessante destacar as experi\u00eancias em certas \u00e1reas relacionadas \u00e0 ci\u00eancia de dados e aprendizado de m\u00e1quina, especialmente quando elas se conectam com a posi\u00e7\u00e3o \u00e0 qual voc\u00ea est\u00e1 se candidatando. Se voc\u00ea estiver fazendo uma entrevista para uma empresa de vis\u00e3o computacional, por exemplo, vale a pena mencionar que voc\u00ea tem experi\u00eancia trabalhando com redes neurais convolucionais e processamento de imagens em seu trabalho anterior.<\/p>\n\n\n\n<p>Naturalmente, isso atrair\u00e1 perguntas espec\u00edficas sobre essas \u00e1reas. Portanto, \u00e9 importante manter seu curr\u00edculo atualizado e certificar-se de que voc\u00ea consegue responder perguntas sobre esses temas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">8. Considere a vida \u00fatil de uma aplica\u00e7\u00e3o que usa aprendizado de m\u00e1quina<\/h2>\n\n\n\n<p>\u00c9 importante entender como um sistema com aprendizado de m\u00e1quina evolui de uma ideia para um sistema de produ\u00e7\u00e3o real. Vamos falar brevemente sobre as tr\u00eas principais etapas do ciclo de vida de um sistema assim. Nosso blog possui textos dedicados aos problemas pertinentes a cada um destes momentos.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Antes: antes de ter um modelo funcional, \u00e9 preciso entender o problema a ser resolvido e se certificar de que Ci\u00eancia de Dados ou Aprendizado de M\u00e1quina \u00e9 o caminho a ser seguido. Nesse ponto, voc\u00ea provavelmente falar\u00e1 com v\u00e1rias partes interessadas, como gerentes de produto, analistas de neg\u00f3cios e engenheiros de software. Certifique-se de que todas as partes envolvidas compreendem os limites e como o modelo ser\u00e1 utilizado.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Durante: durante a an\u00e1lise e modelagem dos dados, muitas premissas s\u00e3o testadas e, mais uma vez, haver\u00e1 muita comunica\u00e7\u00e3o para validar suposi\u00e7\u00f5es e atualizar as partes interessadas conforme o projeto progride. Nesse ponto, voc\u00ea geralmente precisa pensar em uma camada de regras de neg\u00f3cio, que transformar\u00e1 a sa\u00edda do modelo em decis\u00f5es finais para a aplica\u00e7\u00e3o. A primeira implanta\u00e7\u00e3o \u00e9 um passo crucial do projeto, no qual muitas coisas podem dar errado. \u00c9 nesse momento que o modelo \u00e9 integrado \u00e0 infraestrutura da qual far\u00e1 parte. Ser\u00e1 necess\u00e1rio fazer testes e ajustes antes de estar totalmente preparado para ser usado no ambiente de produ\u00e7\u00e3o.<\/li>\n\n\n\n<li>Depois: Ap\u00f3s a implementa\u00e7\u00e3o do modelo, \u00e9 imprescind\u00edvel<a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/ml-model-monitoring-9-tips-from-the-trenches\/\"> monitorar<\/a> rotinas para garantir que as entradas e sa\u00eddas est\u00e3o funcionando conforme o esperado. Por fim, voc\u00ea precisa considerar se e quando deve treinar o modelo novamente, e se o pr\u00f3prio modelo afetar\u00e1 os pr\u00f3ximos conjuntos de treinamento.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dicas pr\u00e1ticas baseadas no processo seletivo do Nubank para para ajudar voc\u00ea a se preparar para sua pr\u00f3xima entrevista<\/p>\n","protected":false},"author":178110136,"featured_media":24450,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":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":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[2503,2502],"tags":[2504,2818,2540],"ppma_author":[2366],"class_list":["post-26210","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-analytics","category-data-science-machine-learning-pt-br","tag-ciencia-de-dados","tag-interview-process-pt-br","tag-machine-learning-pt-br"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.4 - 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