Descripción de Puestos: Experto en Aprendizaje Automático
Descripción de Trabajo:
Buscamos un Experto en Aprendizaje Automático para unirse a nuestro equipo en el área 11. Esta es una oportunidad emocionante para ayudar a liderar el desarrollo y aplicación de soluciones de aprendizaje automático en nuestra organización. Si eres un apasionado del análisis de datos y de la programación, y además eres capaz de aplicar tus conocimientos de aprendizaje automático en proyectos innovadores, esta es la posición para ti.Funciones del Trabajo:
- Diseñar, desarrollar y poner en marcha algoritmos y modelos de aprendizaje automático.- Identificar y recopilar datos relevantes y estructurarlos para poder ser usados en los modelos de aprendizaje automático.
- Trabajar en estrecha colaboración con otros miembros del equipo en temas de investigación, desarrollo y aplicación de soluciones de aprendizaje automático en áreas clave.
- Ser un líder técnico y mentor para otros miembros del equipo.
Requisitos:
- Licenciatura o maestría en ciencias de la computación, ingeniería o cualquier otra disciplina relacionada.- Experiencia trabajando en proyectos de aprendizaje automático de principio a fin.
- Conocimiento y experiencia en el uso de herramientas de aprendizaje automático como R, Python, TensorFlow, etc.
- Excelentes habilidades analíticas y de solución de problemas.
- Gran capacidad de comunicación, tanto verbal como escrita, y habilidades de trabajo en equipo.
Si te apasiona el aprendizaje automático, y estás buscando una oportunidad desafiante y emocionante para trabajar en un ambiente de trabajo dinámico y tecnológico, ¡postula a esta vacante ahora mismo!
Preguntas para entrevista para el cargo de: Experto en Aprendizaje Automático
¿Cuál es su experiencia trabajando con modelos de aprendizaje profundo?
Esperamos que el candidato tenga experiencia en el desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje profundo y pueda dar ejemplos de proyectos que hayan trabajado en el pasado. Una buena respuesta debería incluir detalles sobre su experiencia en la selección de arquitecturas de modelos, técnicas de optimización, ajuste de hiperparámetros, y cómo preparan los datos para su uso en este tipo de modelos.¿Cuál es su nivel de experiencia en el uso de técnicas de aprendizaje no supervisado?
Esperamos que el candidato tenga experiencia en el desarrollo de modelos de aprendizaje no supervisado y pueda dar ejemplos de proyectos que hayan trabajado. Una buena respuesta debería incluir detalles sobre el tipo de técnicas de aprendizaje no supervisado que han utilizado y su experiencia en la selección de modelos y preparación de datos para estos modelos. También esperamos que el candidato pueda explicar por qué eligieron distintas técnicas, cuando las utilizó y si funcionaron bien.¿Cómo han implementado el monitoreo del rendimiento y ajuste de estos modelos?
Esperamos que el candidato tenga experiencia en el monitoreo del rendimiento de los modelos y en el ajuste de los hiperparámetros y preguntaremos sobre distintos aspectos en términos de benchmarks, entrenamiento a través de dispositivos remotos, etc. Una buena respuesta debería incluir detalles sobre cómo han implementado esta monitorización de manera automatizada y sus técnicas para evitar la degradación del rendimiento de estos modelos.¿Podría compartir algunos de los proyectos más relevantes de aprendizaje automático en los que haya trabajado anteriormente?
Esperamos que el candidato sea capaz de explicar en términos generales algunos proyectos en los que haya trabajado y el impacto que hayan tenido. Una buena respuesta podría incluir detalles específicos sobre técnicas de aprendizaje automático que haya utilizado en proyectos relevantes, por ejemplo aplicar el aprendizaje por transferencia para una tarea específica.¿Qué metodologías has utilizado para garantizar la calidad y confiabilidad de los modelos siguiendo buenas prácticas de aprendizaje automático?
Esperamos que el candidato tenga destrezas y experiencia en el desarrollo de modelos de aprendizaje automatizado y aseguramiento de calidad. Una buena respuesta debería incluir detalles sobre cómo han verificado que los modelos sean precisos y robustos en su rendimiento, la realización de pruebas unitarias para garantizar la funcionalidad del código, así como los métodos para asegurar que el modelo sea escalable y configurable para poder manejar conjuntos de datos más grandes.¿Puede explicar en detalle cómo abordaría un problema de clasificación en particular aplicando técnicas de aprendizaje supervisado?
Esperamos que el candidato tenga experiencia en la aplicación de técnicas de aprendizaje supervisado y pueda describir el proceso de cómo aborda un problema de clasificación en particular. Una buena respuesta debería incluir detalles sobre la selección de datos adecuados para el modelo, el preprocesamiento de los datos, que modelos y técnicas utilizó y cómo evaluaron su precisión frente a los datos de prueba.¿Cómo mide el desempeño del modelo y cómo evita el sobreajuste en sus proyectos de aprendizaje automático?
Esperamos que el candidato pueda describir cómo mide el desempeño del modelo y cómo evita el sobreajuste en sus proyectos de aprendizaje automático. Una buena respuesta podría incluir detalles sobre el uso de técnicas de validación cruzada y la configuración de parámetros para optimizar el modelo. Además, les pediremos indicar tanto la sensibilidad como la especificidad del modelo, junto con las medidas del área bajo la curva (AUC) para poder medir los aspectos tanto de velocidad como de capacidad de los modelos.