Last updated on 11 jul 2024

A continuación, te explicamos cómo puedes hablar de tu experiencia con los algoritmos de aprendizaje automático en una entrevista.

Con tecnología de la IA y la comunidad de LinkedIn

Navegar por una entrevista de trabajo puede ser una experiencia desalentadora, especialmente cuando se trata de discutir su competencia con el aprendizaje automático (ML) algoritmos, un subconjunto de la minería de datos. Tanto si eres un científico de datos experimentado como si eres un recién graduado, articular tu experiencia con algoritmos de ML es crucial para mostrar tu experiencia y conseguir el trabajo de tus sueños. A continuación, te explicamos cómo puedes hablar con confianza de tus habilidades y experiencias de aprendizaje automático durante una entrevista, asegurándote de dejar una impresión duradera en tus posibles empleadores.

Expertos destacados en este artículo

Elección de la comunidad a partir de 5 contribuciones. Más información

Ala Blidi

Data Scientist | Cloud MLOps | Specialised in Forecast

1 Definición de ML

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que consiste en entrenar a los ordenadores para que aprendan de los datos, identifiquen patrones y tomen decisiones con una mínima intervención humana. Cuando analice su experiencia de aprendizaje automático, comience por definir claramente el aprendizaje automático con sus propias palabras. Esto demuestra que entiendes los conceptos fundamentales y puedes comunicarlos de manera efectiva. Destaque cómo los algoritmos de ML pueden mejorar su rendimiento de forma autónoma a medida que se exponen a más datos a lo largo del tiempo, que es una característica clave que los distingue de los algoritmos estáticos tradicionales.

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Ala Blidi

Data Scientist | Cloud MLOps | Specialised in Forecast
The ML is about teaching a machine to do something that someone could do but is so mechanical that it isn't interesting to let this person do it. Now you could say that this definition is too vast. Well, it is because the issues that ML is capable of tackling are as vast. So in any situation, there could be a more precise definition but unless you define the context, you're stuck to one of this kind.

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Cevi Herdian

Data Scientist | MLOps | 3x Kaggle Expert
The best key point on ML are: 1. data will growth each time on the company, 2. Choosing the one algorithm will be not optimal, 3. Choosing one workflow will be not optimal, 4. Deploying several scenario with several algorithm will be better. 5. In the end, we have a parameter which workflow will be choose based on certain criteria like MAE for regression or Accuracy for classification.

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2 Discutir proyectos

Su experiencia práctica con proyectos de ML es invaluable. Comparta ejemplos específicos en los que haya aplicado algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real. Discute los objetivos del proyecto, los datos con los que trabajaste y los algoritmos que elegiste, como árboles de decisión o redes neuronales. Explique por qué seleccionó esos algoritmos en particular y cómo contribuyeron al éxito del proyecto. Esto demuestra su conocimiento práctico y su capacidad para aplicar técnicas de ML de manera efectiva.

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Ala Blidi

Data Scientist | Cloud MLOps | Specialised in Forecast
An ML project that could be interesting is an NLP project where you collect posts speaking about ML that have positive impressions, you train a model to generate the same kind of messages using Python, SQL, and GCP because why not (you will learn how to train a model on the Cloud ☁️). Then, you post using this model, you will gain some traffic on your page where previously you described this project. People will be convinced about it because the reason they're on your page is precisely it. Is there a better way to show others your skills? 😁

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3 Explique los desafíos

Cada proyecto de ML viene con su propio conjunto de desafíos. Discutirlos con franqueza puede resaltar tus habilidades para resolver problemas. Hable sobre problemas como el sobreajuste, donde un algoritmo funciona bien con los datos de entrenamiento pero mal con los datos nuevos, o el desafío de trabajar con datos no estructurados. Explique cómo abordó estos desafíos, tal vez mediante el uso de técnicas de regularización o métodos de preprocesamiento de datos. Esto demuestra su resiliencia y adaptabilidad frente a las dificultades técnicas.

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4 Mostrar resultados

Los resultados de sus proyectos de ML son tan importantes como el proceso. Comparte los resultados que lograste con los algoritmos que implementaste. Si es posible, cuantifique estos resultados para tener una imagen clara de su impacto, como un aumento en la precisión predictiva o una reducción en el tiempo de procesamiento. Relacione estos resultados con los beneficios comerciales, lo que puede ayudar a los entrevistadores a comprender el valor que puede aportar a su organización.

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Ala Blidi

Data Scientist | Cloud MLOps | Specialised in Forecast
Gathering data, cleansing it, training models, developing pipelines... All of that is great, really. However, if you do not know how to valorize your work, people will not quantify your value and your work. Learn to present your accomplishments, to emphasize what you've done. Get rid of your shyness by training yourself in front of people you trust, who will tell you that it is good when it is and will not hesitate to criticize it when it is necessary.

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5 Herramientas de conversación

Prepárate para hablar sobre las herramientas y tecnologías que has usado en tus proyectos de ML. Ya sea que se trate de un lenguaje de programación como Python o un marco como TensorFlow, explique cómo ha utilizado estas herramientas para desarrollar e implementar algoritmos de AA. Si has utilizado herramientas o plataformas especializadas en minería de datos, menciónalas también. Esto no solo demuestra su competencia técnica, sino también su capacidad para trabajar con tecnologías estándar de la industria.

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6 Aprendizaje continuo

El aprendizaje automático es un campo que evoluciona rápidamente, así que exprese su compromiso con el aprendizaje continuo. Analice cómo mantenerse actualizado con las últimas tendencias y algoritmos de ML, ya sea a través de cursos en línea, asistiendo a conferencias o leyendo trabajos de investigación. Esto transmite su pasión por el campo y su dedicación al crecimiento profesional, cualidades que son muy valoradas en los candidatos potenciales.

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7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más te gustaría añadir?

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1 Definición de ML

2 Discutir proyectos

3 Explique los desafíos

4 Mostrar resultados

5 Herramientas de conversación

6 Aprendizaje continuo

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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1 Definición de ML

2 Discutir proyectos

3 Explique los desafíos

4 Mostrar resultados

5 Herramientas de conversación

6 Aprendizaje continuo

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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