Machine Learning / AI

¿Por qué se seleccionaron precisamente estas características?

¿Cómo eligió el umbral de 0.6?

¿Por qué se utilizó CatBoost?

¿Se comparó toda la conversación o solo algunas partes de ella?

¿Cómo comenzaste a actuar con el proyecto de evaluación de la calidad de los diálogos? ¿Qué datos tenías, qué enfoque elegiste?

¿ Hacían soluciones para los clientes del empleador, las tomaban y las mantenían ellos mismos?

¿Los diálogos tenían diferentes longitudes, cómo manejaste eso? ¿Todas las conversaciones cabían en la ventana de contexto?

¿Cómo recopilaste los datos y qué enfoque elegiste para la tarea de retención?

¿Cuáles fueron las características del empleado?

¿Cómo se evaluaba? ¿Qué métrica determinaba si era un buen o mal diálogo?

¿Cuáles son los proyectos y tareas que enfrenta el equipo?

¿Hubo alguna línea base con la que se comparara?

¿Por qué se eligió ese enfoque (SentenceTransformer + similitud coseno)?

¿Hubo preparación de datos, limpieza de caracteres especiales o simplemente todo lo que decía el operador?

Cuéntame sobre un proyecto de aprendizaje automático clásico: predicción de la rotación de empleados. ¿Cuál era el problema de negocio?

Comprensión de la tarea del asistente inteligente: clasificación en dos etapas

¿Cuál de los proyectos te resulta más interesante y del que quieres hablar?

Cuéntame sobre tu experiencia laboral