Recientemente trabajé en un nuevo tipo de entrevista para candidatos ML en Quora, y les contaré un poco sobre lo que hicimos, aunque no puedo compartir los detalles por razones obvias.
Un tipo de entrevista técnica que tenemos en Quora se llama “práctica”. Puede leer más sobre esto aquí: ¿Cómo es tener una entrevista práctica en Quora? Básicamente, le damos una base de código y le pedimos que haga algunas cosas con ella, como corregir errores o implementar algo. Consideramos que este tipo de entrevista es bastante útil porque prueba si puede leer código, navegar, depurar, etc., así como escribir un poco de código real. Estas habilidades son importantes, pero pueden ser difíciles de probar en las entrevistas tradicionales de pizarra.
Lo que queríamos hacer para ML es tener también una práctica. Los objetivos son algo similares, pero no del todo. Queremos ver si un candidato simplemente aprendió algunos conceptos de LD en alguna parte, o si tiene una experiencia práctica con la capacitación de modelos de ML y si comprende los problemas típicos que surgen en tales circunstancias. Un buen ingeniero de ML es primero un buen ingeniero (y lo probamos), pero también hay un nivel adicional de conocimiento, tanto teórico como práctico, que buscamos. También estamos buscando personas que exhiban los valores de Quora (¿Cuáles son los valores centrales de Quora, la empresa?).
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La entrevista se configura de manera similar a otras prácticas. Le proporcionamos un código existente que resuelve un problema real que tiene Quora, y le pedimos que nos ayude a avanzar en él. Esta no es una entrevista programada, y los candidatos a menudo se centran en diferentes aspectos del problema, o hacen las cosas en un orden diferente, por lo que es interesante llevarlo a cabo. También hablamos con el candidato e intentamos entender cuáles son los principales problemas y cómo los abordan, y si realmente entienden por qué las cosas son así o simplemente memorizan una receta.
Creo que tuvimos bastante éxito con esta entrevista, da una señal útil sobre el nivel de experiencia y conocimiento para un candidato de ML, y lo hace de una manera divertida. La mayoría de los candidatos lo encuentran más agradable que las entrevistas tradicionales.