Planificando tu Preparación para Entrevistas de Aprendizaje Automático

En este artículo, el autor comparte su experiencia personal de enfrentar múltiples rechazos durante las entrevistas de trabajo al principio de su carrera y cómo eventualmente consiguió su trabajo soñado como Ingeniero de Aprendizaje Automático (ML) en Meta. La clave de su éxito no fue el talento o la suerte, sino el aprendizaje constante y la preparación dirigida. El autor destaca la importancia de comprender el amplio espectro de roles de ML, lo que puede refinar significativamente la estrategia de entrevista, aumentar la confianza y ayudar a minimizar las incertidumbres. Los roles de ML pueden variar ampliamente según sus responsabilidades técnicas principales y área de especialización. El autor proporciona un ejemplo de títulos de trabajo a lo largo del espectro de roles de ML, destacando que cada empresa define estos títulos de manera diferente, y que revisar las descripciones de trabajo es crucial. Comprender los requisitos del trabajo es crucial por dos razones principales: ayuda a eliminar roles que no se ajustan a los objetivos y proporciona pistas sobre el dominio específico al que se relaciona el trabajo. El autor comparte ejemplos de cómo identifica palabras clave en las descripciones de trabajo para asignar roles al espectro de ML. Luego, el artículo cubre las rondas de entrevista más comunes en ML, incluyendo Fundamentos/Breadth de ML, Estudio de Caso/Profundidad de ML, Diseño de Sistema de ML y Codificación de ML. El autor ofrece una estrategia para desarrollar un plan de preparación adaptado a roles específicos, comenzando con los fundamentos y luego identificando la estrategia según el enfoque del rol. Para roles de datos/modelado, el autor destaca la importancia de comprender los fundamentos específicos de la empresa/trabajo, así como prepararse para el conocimiento específico del dominio. Para roles de servicios e infraestructura de ML, el enfoque se desplaza hacia comprender la pila tecnológica específica de la empresa y las compensaciones específicas del dominio. El autor también recomienda investigar en blogs y documentos de la empresa para obtener insights sobre los desafíos del equipo o del dominio y posibles preguntas de entrevista, lo que puede generar conversaciones valiosas con el entrevistador. En conclusión, el autor destaca la importancia de la preparación adaptada para las entrevistas de ML, ya que ayuda a abordar demandas específicas de roles y empresas, comprender matices específicos del dominio y aumentar las posibilidades de éxito. El autor también sugiere seguir el progreso y los aprendizajes a lo largo del camino de preparación, ya que la investigación de ML avanza rápidamente y nuevos avances pueden cambiar las preguntas de entrevista.