American Express busca 20 científicos de datos: estos son los 2 ejercicios de lógica que decidirán quién consigue el trabajo

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  • American Express contratará a 20 científicos de datos el próximo año.
  • Los nuevos empleados trabajarán en una configuración de aprendizaje automático que es una de las mayores del sector financiero.
  • Los entrevistadores quieren candidatos que muestren competencia y rapidez de aprendizaje en la resolución de problemas.
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Si tengo 2 hijos y uno de ellos es una niña, ¿cuál es la probabilidad de que ambos sean niñas?

Para la mayoría de la gente, esta pregunta es un reto. Pero, si te parece una obviedad, puede que tengas lo que hace falta para ocupar uno de los 20 puestos de científico de datos que American Express cubrirá en los próximos 6 a 12 meses.

"Resolver este problema no es diferente de cómo construimos un modelo de aprendizaje automático y de cómo construimos el modelo matemático para abordar un problema real", dice Di Xu, vicepresidente de Laboratorios de inteligencia artificial (IA) y gobernanza de IA en American Express.

La apuesta de la compañía por los científicos de datos se produce tras un aumento de la demanda de funciones similares en todo el sector. 

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Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EEUU, se prevé que el empleo en ciencia de datos y ocupaciones relacionadas aumente un 31,4% de 2020 a 2030. 

La propia transición de American Express en la última década de los modelos tradicionales de aprendizaje estadístico al aprendizaje automático coincide con el uso más amplio de la IA en los procesos empresariales.

American Express empezó a invertir en IA en 2010, según Anjali Dewan, vicepresidenta de Marketing de consumo y ciencia de decisiones de personalización empresarial, con la esperanza de ver si el modelo ayudaría mejor a procesar los cerca de 8.000 millones de transacciones de la empresa

Así fue y, a partir de 2014, el 100% de las respuestas de crédito y fraude de la empresa se trasladaron a la IA. 

Cuando se entrevista a los científicos de datos, Xu dice que los entrevistadores intentan comprender la competencia, la agilidad de aprendizaje y la adaptabilidad de los candidatos para que puedan hacer que la IA sea más inteligente y eficiente. 

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Las entrevistas se dividen en 2 apartados para comprobar las habilidades técnicas y las de comportamiento. Xu explica que las preguntas son más abiertas para que los entrevistadores puedan observar cómo el candidato pasa por el proceso de resolución de problemas. 

"La respuesta final, correcta o incorrecta, importa menos", comenta Xu. "Nos importa más el proceso; cómo el candidato resuelve el problema".

Algunas preguntas no tienen respuestas definitivas, pero las que sí las tienen pueden resolverse de diferentes maneras, explica Xu. "Podemos diseñar preguntas adicionales a lo largo del proceso para sondear cómo el candidato enmarcará el problema y abordará la pregunta".

Por ejemplo, los candidatos suelen empezar abordando una pregunta más sencilla, como la mencionada anteriormente.

Si tengo 2 hijos y uno de ellos es una niña, ¿cuál es la probabilidad de que ambos sean niñas?

Algunos candidatos abordan esta pregunta basada en la probabilidad utilizando una teoría matemática para llegar a una fórmula; también pueden utilizar un código informático que pueda resolver el problema. Pero Xu dice que el proceso es más complejo.

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"Hay una manera de plantear este problema de forma muy concisa y sencilla", explica Xu. "Si pueden hacer eso, no es muy diferente de crear un pequeño modelo matemático en torno al problema".

El siguiente paso a esta pregunta añade otra dimensión. 

Si tengo 2 hijos, uno de ellos es una niña nacida el martes. ¿Cuál es la probabilidad de que ambos hijos sean niñas?

Si los candidatos son capaces de plantear correctamente este problema más complejo, Xu afirma que ello les resultará útil para entender su forma de abordar los problemas.

Otras preguntas del proceso de entrevista son más hipotéticas. Algunas incluyen diseñar algún tipo de producto de datos para un restaurante: necesitamos saber los precios de los entrantes del menú de un restaurante determinado, ¿cómo podemos utilizar los datos transaccionales para inferirlo?

Los datos transaccionales son algunos de los datos más importantes de American Express, dice Xu, porque pueden mostrar mucha información y permiten al gigante de los servicios financieros seguir innovando y mejorando la experiencia del cliente.

Xu aclara que él mismo no conoce las respuestas perfectas a las preguntas hipotéticas. La idea, más bien, es ver qué proponen los candidatos.

"Pueden darnos ideas y tal vez la respuesta perfecta pueda salir un día de ese proceso", espera Xu.

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En la parte conductual de la entrevista, Dewan afirma que los entrevistadores quieren ver si los candidatos tienen competencias de liderazgo

Esto es porque se espera que los candidatos sean colaboradores eficaces y que trabajen en diferentes grupos para comprender mejor los problemas.

Lo más importante, según Dewan y Xu, es la rapidez con la que un candidato aprende y su fuerza de voluntad para mejorar.

"La competencia es solo un aspecto, pero la agilidad del aprendizaje es el otro elemento importante", explica Xu. "Es crítico para nuestro éxito futuro".

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