¿Qué suelen preguntar en la entrevista final?

En la entrevista final en el campo de Machine Learning / AI, generalmente se hacen preguntas destinadas a verificar:

• Conocimientos técnicos: algoritmos de aprendizaje automático, su aplicación, características y limitaciones.
• Experiencia práctica: descripción de proyectos en los que el candidato ha trabajado, selección de modelos, procesamiento de datos.
• Comprensión de infraestructura: trabajo con grandes datos, pipelines, optimización de modelos.
• Preguntas de programación: codificación, optimización, trabajo con bibliotecas (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch).
• Preguntas conductuales y de recursos humanos: motivación, trabajo en equipo, resolución de conflictos.

Ejemplos de preguntas:

• ¿Cómo eliges un modelo para una tarea específica?
• Cuéntame sobre una ocasión en la que un modelo no funcionó como esperabas. ¿Qué hiciste?
• ¿Cómo evalúas la calidad de un modelo?
• Describe tu experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos.

La entrevista final a menudo incluye la discusión de casos y problemas reales para entender la profundidad de conocimientos y la capacidad de aplicarlos en la práctica.