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 notable, 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
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