Machine Learning / AI
¿Qué es el problema de inicio en frío? ¿Cómo resolverlo para un nuevo artículo que aún no tiene clics?
¿Fuiste el principal en Data Science en el equipo [empresa]? ¿Qué enfoques y tecnologías provienen de ti, y cuáles fueron definidos por el líder técnico?
¿Qué línea base y qué candidato final de modelo elegiría para esta tarea?
¿Cómo rastrearon todo el sistema multiagente: en qué etapas surgen errores, latencia, etc.?
¿No te importa intentar hacer una entrevista con IA?
¿Has tenido experiencia con RecSys o LLM?
¿Cómo realizaría un experimento: solo con datos históricos o mediante una prueba A/B en producción?
¿Han probado otros modelos de embedding?
Cuéntame sobre la regularización: qué es, para qué sirve, qué tipos hay.
¿Qué es un gradiente desde el punto de vista matemático y cómo se aplica en el aprendizaje automático?
¿Con qué frecuencia programas en Python, en el backend? (en el contexto de futuras tareas en la empresa)
¿Qué significan los parámetros M, ef_construct, ef_search en HNSW?
¿Cómo interpretar los resultados del modelo de regresión lineal?
¿Qué más es importante para ti ahora (además de tareas difíciles e interesantes)?
¿Qué se enviaba al usuario final en su sistema?
¿Hubo paralelismo en la ejecución de los agentes o todo fue secuencial?
¿Cuál será el valor de la métrica ROC-AUC para un clasificador que siempre da un valor de 0.9 en un conjunto de datos compuesto por 90 ejemplos positivos y 10 negativos?
¿Cómo funciona el algoritmo de clustering K-medias? Por favor, proporcione una respuesta oral a esta pregunta.
¿Cómo se entrenan los modelos de incrustación? ¿Cómo escribirías tu propio incrustador?
¿Cómo evaluar a un agente que implementa RAG?