Machine Learning Tech Screening
La entrevista es un intercambio. No esperamos respuestas perfectas, sino claridad de razonamiento, buenas elecciones y una actitud constructiva. Aquí tienes consejos valiosos para que te vaya bien:
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Qué esperamos:
En esta primera conversación, vamos a discutir su experiencia y algunos conceptos de machine learning. La idea es usar un caso simplificado para entender cómo piensa. Si nos va bien aquí, ¡usted avanza a las próximas etapas!
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Cómo prepararse – Tech Screening
- Portafolio: Esté listo para detallar su trayectoria profesional, centrándose especialmente en los proyectos de Machine Learning y Datos, incluyendo detalles técnicos si son relevantes.
- Resolución de problemas de negocio: Practique traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas. Al abordar un problema, haga preguntas claras y estructure sus hipótesis de forma lógica.
- Discusión de datos y modelado: Reflexione sobre los tipos de datos útiles para resolver problemas de negocio y cómo abordaría el modelado, tanto para datos estructurados como no estructurados.
- Desafíos técnicos: Considere desafíos comunes en proyectos de ML e IA, como el ciclo de MLOps, ingeniería de contexto, búsqueda y recomendación.
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📌 Checklist – Tech Screening
¿Quiere asegurarse de que no olvidó nada? Use esta lista de verificación para guiar su enfoque:
✅ Estoy listo para detallar mi trayectoria profesional y proyectos de ML/Datos.
✅ Practiqué la traducción de necesidades de negocio en soluciones técnicas.
✅ Reflexioné sobre tipos de datos y enfoques de modelado (estructurados y no estructurados) para problemas de negocio.
✅ Estudié desafíos técnicos de ML e IA, como MLOps, ingeniería de contexto, búsqueda y recomendación. -
📑Materiales de apoyo – Tech Screening
Coding
En esta entrevista, usted necesitará usar algoritmos y SQL para resolver uno o más problemas de programación en un contexto de Machine Learning. ¡Este es el momento de mostrar sus habilidades de codificación en la práctica!
Importante: La etapa se realizará en Codility, y solo soporta los lenguajes descritos en este tema. Entienda que elegir otro lenguaje eliminará el acceso a ciertos recursos, como el resaltado de sintaxis, el autocompletado de código y el acceso a un entorno de ejecución, lo que puede afectar su desempeño.
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✅ Buenas prácticas en la entrevista:
- Lea y valide el problema con la persona entrevistadora.
- Tómese un momento para entender el problema y esbozar su abordaje (planificación).
- Comience con una solución básica y optimice después.
- Pruebe su código con diferentes entradas.
- Nombre variables de forma clara.
- Pida un minuto para pensar si lo necesita — ¡esto es completamente común y necesario!
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📚 Cómo se preparar – Coding:
El objetivo es evaluar su capacidad de aplicar lógica y programación para construir la base de un proyecto de datos.
Lenguajes de Programación: Siéntase cómodo con al menos una lenguaje de programación de su elección. Es importante conocer Orientación a Objetos (Object-Oriented Design) y saber cómo probar su código.
Estructuras de Datos: Familiarícese con arrays (listas), listas enlazadas (linked lists), pilas (stacks), colas (queues), sets, mapas (maps/diccionarios), árboles y grafos.
Complejidad: Demuestre que usted consigue razonar sobre la complejidad de tiempo y espacio de un algoritmo y cómo mejorarla. Es esencial conocer la notación Big-O ($O(n)$).
Clasificación y recursión: Revise algoritmos de clasificación comunes, como insertion sort, quicksort y mergesort. Muchos problemas también exigen recursión, esté preparado para usarla.
Corrección: Usted usará una IDE online con recursos básicos, como autocompletado de código (code completion) y resaltado de sintaxis (syntax highlight), así como la capacidad de ejecutar y probar su código. Aproveche estos recursos.
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📌 Checklist – Coding
Para ayudarlo a prepararse con más confianza, montamos una lista de verificación con todo lo que vale revisar antes de la entrevista. Marque los ítems a medida que avance en los estudios y prácticas:
✅ Entiendo y consigo aplicar lógica de bucles, condicionales y recursión.
✅ Sé estructurar mi código con buenas prácticas (legibilidad, modularidad).
✅ Domino las funciones de JOINs y Window Functions en SQL.
✅ Probé mi código con casos diferentes (válidos y de borde).
✅ Tengo proyectos de Machine Learning para discutir en profundidad.
✅ Consigo centrarme en la solución del problema, y no en un método específico.
✅ Consigo demostrar mi proceso de pensamiento y mi línea de razonamiento.
✅ Consigo empezar con una solución simple y, en seguida, optimizarla. -
📑Materiales de apoyo – Coding
Machine Learning Interview
En esta entrevista, vamos a sumergirnos en tópicos de Machine Learning, Deep Learning y GenAI. Prepárese para responder a preguntas técnicas y resolver un caso de negocio sin codificar.
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¿Qué esperamos?
- Capacidad de Estructuración y Comunicación (Break Down the Problem);
- Análisis Crítico y Elección de Componentes (Trade-Offs);
- Estimaciones y Dimensionamiento.
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📚 Cómo se preparar – Machine Learning Interview
Estar afilado sobre las sugerencias a continuación puede ayudarle a tener éxito en nuestro proceso selectivo. Conceptos importantes:
Descomposición del Problema (Problem Decomposition): La habilidad fundamental de dividir un problema grande y complejo en módulos o componentes menores y más fáciles de gestionar. Es el primer paso para lidiar con la naturaleza de alcance abierto de las cuestiones de diseño. El candidato debe guiar al entrevistador haciendo preguntas para definir el alcance y los requisitos (ej: ¿Cuántos usuarios? ¿Cuál es el volumen de datos? ¿Cuál es la tolerancia a fallas?).
Análisis de Trade-Offs: No existe una solución perfecta. Este es el concepto de justificar una elección tecnológica comparando sus pros y contras en relación a otras opciones. Por ejemplo: «Usar una base de datos NoSQL (como Cassandra) es bueno para escalabilidad horizontal, pero implica un trade-off en la consistencia de los datos (sacrificando ACID por BASE).» El candidato debe demostrar que entiende las implicaciones de sus elecciones.
Pensamiento en Escala y Dimensionamiento (Scalability & Dimensioning): La capacidad de cuantificar los requisitos del sistema para garantizar que pueda manejar la carga esperada (millones de usuarios, Picos de RPS – Peticiones por Segundo). Este concepto involucra la aplicación de Cálculos Rápidos (Napkin Math) para estimar el volumen de almacenamiento, la tasa de transferencia y el número de servidores necesarios. Es la prueba de que el candidato piensa más allá del prototipo y considera el mundo real.
Diseño Iterativo y Pragmatismo (Iterative Design): El abordaje de comenzar con la solución más simple y funcional (el Mínimo Producto Viable Arquitectural) y mejorarla en etapas, añadiendo complejidad solo cuando sea necesario (por ejemplo, introducir un caché después de identificar un cuello de botella de latencia). El candidato demuestra madurez técnica al evitar el Over-Engineering, centrándose en la simplicidad y eficacia inicial.
Conocimiento de los Fundamentos (Fundamentals & Data Structures): Aunque el foco no sea el código en sí, se espera que el candidato entienda cómo las estructuras de datos y algoritmos subyacentes funcionan en los componentes del sistema. Por ejemplo, saber por qué una hash table es ideal para caching o cómo un Árbol B funciona en una base de datos. Este punto muestra una base sólida en Ciencia de la Computación.
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📑Materiales de apoyo – Machine Learning Interview
- Conozca sobre cómo hacemos las cosas por aquí
- Herramienta para probar la construcción de diagramas
- Designing Data-Intensive Applications – Martin Kleppmann
- Designing Machine Learning Systems – Chip Huyen
