PREGUNTAS
Para evaluar de forma ágil en 2 minutos de respuesta verbal y determinar con claridad el nivel del candidato (Junior, Semi Senior o Senior), las preguntas deben enfocarse en criterio práctico, capacidad conceptual y metodología, evitando requerir sintaxis de código detallada o derivaciones matemáticas complejas.
Banco de 8 Preguntas Técnicas (Formatos de 2 Minutos)
1. Preparación y Calidad de Datos (Tratamiento y data leakage)
Pregunta: "¿Cómo manejas el tratamiento de valores nulos y el desbalance de clases en un dataset amplio, y qué cuidado tomas para evitar el data leakage antes del modelado?"
Criterio de evaluación:
Junior: Imputación básica (media/moda) y eliminación de filas. Aplica sobremuestreo sin mencionar el orden respecto al split de validación.
Semi Senior: Justifica imputaciones avanzadas (por grupo, modelo o KNN), conoce class_weight vs. SMOTE, y remarca que toda transformación debe hacerse post-split para evitar data leakage.
Senior: Conecta el desbalance con el impacto en el negocio,
sugiere arquitecturas de validación robustas y define políticas para monitorear la calidad de la data de entrada.
2. Lenguajes de Programación y Consultas (SQL Avanzado / Python)
Pregunta: "En un dataset masivo, ¿cuándo es preferible procesar las transformaciones de datos directamente en SQL (BigQuery) versus procesarlas con Pandas o PySpark en Python?"
Criterio de evaluación:
Junior: Se limita a sus preferencias personales o menciona limitaciones de memoria básicas de Pandas.
Semi Senior: Distingue el poder del motor analítico distribuido de BigQuery/SQL (pushdown predicate, reducción de I/O) frente al poder de manipulación fina o librerías de ML en Python.
Senior: Considera costos de cómputo, tiempos de ejecución, arquitectura de pipeline (ELT vs. ETL) y mantenibilidad del código en producción.
3. Análisis y Modelado (Selección e interpretabilidad)
Pregunta: "Si un modelo de Gradient Boosting (XGBoost) supera a una Regresión Logística en precisión
📌 Data Scientist (Bogotá)
🏢 Tekton Labs
📍 Bogotá
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