Modelos de machine learning transformam entrevistas de ciência de dados
São Paulo — InkDesign News — No atual cenário de avanços em machine learning e deep learning, as metodologias de recrutamento para cientistas de dados estão se adaptando para incorporar habilidades relacionadas à IA, mantendo a relevância na avaliação de candidatos.
Arquitetura de modelo
A arquitetura dos modelos de machine learning utilizada nas entrevistas para cientistas de dados deve incluir uma opção para uso de ferramentas de IA, garantindo que os candidatos consigam demonstrar suas habilidades de forma prática e aplicável. Em vez de perguntas tradicionais que avaliam a sintaxe, as entrevistas podem explorar situações mais complexas, onde candidatos devem interagir com IA e refletir sobre o processo de tomada de decisões.
“Acredito que primeira mudança significativa será permitir o uso de ferramentas de IA durante as entrevistas, em vez de tentar evitar seu uso.”
(“I believe the first significant change will be to allow the use of AI tools during interviews instead of trying to prevent their use.”)— Especialista em Dados, Universidade de São Paulo
Treinamento e otimização
Embora algoritmos pré-treinados sejam comumente utilizados, o conhecimento sobre como otimizar esses modelos para um problema específico é crucial. A capacidade de entender as nuances do conjunto de dados se tornou um diferencial, especialmente em um contexto onde ferramentas de IA podem gerar soluções rapidamente. A ênfase deve ser colocada na habilidade do candidato em interpretar resultados e transformar dados em ações.
“O foco deve ser menos teórico e mais voltado para a aplicação prática das estatísticas e métodos, especialmente em contextos de negócios.”
(“The focus should be less theoretical and more on the practical application of statistics and methods, especially in business contexts.”)— Pesquisador, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Resultados e métricas
As métricas de sucesso em processos de recrutamento agora incluem a capacidade dos candidatos de integrar análises de negócios com conhecimento técnico. A verdadeira eficácia de um modelo gerado por IA é avaliada em termos de seu impacto na operação e na estratégia de negócios, o que exige uma visão holística do processo de análise de dados.
Com a evolução do uso de machine learning nas entrevistas, é esperado que as empresas adotem práticas de seleção que não apenas validem as competências técnicas, mas também a habilidade de colaborarem com a IA de forma produtiva. O futuro poderá trazer um ambiente de inovação contínua, onde a adaptabilidade a novas tecnologias será essencial para o sucesso.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
