Machine Learning / AI
Describe su agente analítico: ¿qué hacía, para quién, cómo era el flujo de trabajo del usuario?
¿Has trabajado con gráficos?
¿Cómo realizaste el despliegue Blue-Green?
¿De qué exactamente surge la dispersión en la estimación IPS?
¿Cómo entrenamos el modelo de clasificación de fonemas? ¿Qué hay en el objetivo?
¿Cómo manejar la tabla en el documento al preparar datos para RAG?
¿Has tenido modelos tabulares en producción?
¿Cuáles son los proyectos y tareas que enfrenta el equipo?
¿Cuál es tu configuración al trabajar con un nuevo proyecto que utiliza IA (por ejemplo, Claude Code o Codex)?
¿Eres realmente especializado en ML? ¿Cuál es tu formación y es una licenciatura?
¿Qué formato de trabajo considera y en qué ciudad vive?
Proporcione un ejemplo en el que el uso incorrecto de BatchNorm en modo `eval()` condujo a errores en las predicciones.
¿Tienes experiencia trabajando con Spark?
¿Hubo una verificación de duplicados en el sistema en caso de fallo después de una escritura exitosa (idempotencia)?
Cuéntame sobre ti: ¿en qué proyectos has trabajado, qué tecnologías has utilizado?
Sus modelos, ¿dónde estaban ubicados (infraestructura de despliegue)?
¿Cómo se puede lograr que un modelo de respuestas siga una estructura estricta, por ejemplo, en JSON?
¿Qué sucede en Python cuando se concatenan cadenas (por ejemplo, current += char)? ¿Por qué este enfoque puede ser problemático en esta tarea y cómo se puede optimizar el código para evitar concatenaciones frecuentes de cadenas?
¿Cuáles son las principales diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo?
¿En qué se diferencia la arquitectura GPT de la arquitectura BERT?