Preguntas de Entrevista: Pronóstico de Anuncios

Avanzando en Roles de Ciencia de Datos para el Pronóstico de Anuncios

La trayectoria profesional para un Científico de Datos en el Pronóstico de Anuncios generalmente comienza con una base sólida en la construcción y validación de modelos predictivos. Los profesionales en las primeras etapas de su carrera se centran en dominar el análisis de series temporales, comprender la estacionalidad y limpiar conjuntos de datos complejos. A medida que avanzan a un nivel senior, el alcance se expande para incluir modelos de machine learning más sofisticados, diseñar e interpretar pruebas A/B a gran escala y liderar la investigación de nuevas metodologías de pronóstico. El principal desafío en esta etapa suele ser traducir las mejoras en el rendimiento del modelo en un impacto empresarial medible. Un avance clave implica pasar de contribuciones puramente técnicas a influir en la estrategia empresarial. Esto requiere desarrollar sólidas habilidades de comunicación para explicar modelos complejos a partes interesadas no técnicas y dominar técnicas de inferencia causal para distinguir la correlación de la causalidad en el rendimiento de los anuncios. Para alcanzar el nivel de principal o staff, uno debe demostrar liderazgo de pensamiento, mentorizar a científicos junior e impulsar la visión a largo plazo para las plataformas de pronóstico y experimentación de la empresa, a menudo navegando por la ambigüedad y estableciendo la agenda de investigación para todo el equipo.

Interpretación de Habilidades Laborales para Científico de Datos de Pronóstico de Anuncios

Interpretación de Responsabilidades Clave

Un Científico de Datos especializado en Pronóstico de Anuncios está en el núcleo del motor de ingresos de una empresa. Su responsabilidad principal es desarrollar y mantener modelos robustos que predigan métricas clave de publicidad como las tasas de clics (CTR), las tasas de conversión y el inventario de anuncios. Este rol es crítico para la planificación estratégica, permitiendo a los equipos de ventas establecer objetivos realistas y a los departamentos de finanzas gestionar los presupuestos de manera efectiva. Más allá de la predicción pura, se les encarga diseñar y analizar experimentos (pruebas A/B) para medir el impacto de los cambios en la plataforma de anuncios. Su valor radica en su capacidad para proporcionar pronósticos precisos y fiables que guíen las decisiones empresariales y para ofrecer conocimientos causales profundos que impulsen la innovación y optimización del producto. Actúan como un enlace crucial entre los datos y la estrategia, trabajando de manera interfuncional con los equipos de ingeniería, producto y ventas para asegurar que los conocimientos basados en datos se traduzcan en resultados empresariales accionables. Una parte significativa de su rol implica comunicar hallazgos complejos de manera clara y concisa a las partes interesadas en todos los niveles.

Habilidades Indispensables

Análisis de Series Temporales: Esta es la base del pronóstico. Debes ser capaz de descomponer datos de series temporales en componentes de tendencia, estacionalidad y residuos, y aplicar modelos como ARIMA, SARIMA y Suavizado Exponencial para hacer predicciones precisas. Comprender conceptos como la estacionariedad es crucial para construir modelos estables.
Modelado de Machine Learning: Necesitas competencia en la construcción de modelos predictivos utilizando algoritmos como Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM), Random Forests y redes neuronales (LSTMs, RNNs) para tareas de pronóstico más complejas. Esto incluye la ingeniería de características, el entrenamiento de modelos y el ajuste de hiperparámetros para optimizar el rendimiento.
Competencia en Python o R: Una profunda experiencia en al menos uno de estos lenguajes de programación no es negociable. Lo usarás para la manipulación de datos (pandas, dplyr), análisis estadístico (statsmodels, SciPy) y la construcción de modelos de machine learning (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
SQL para Extracción de Datos: Debes ser capaz de escribir consultas SQL complejas para extraer y agregar conjuntos de datos masivos de almacenes de datos. Esta habilidad es fundamental para recopilar los datos brutos necesarios para cualquier análisis o tarea de modelado.
Conocimiento Estadístico: Un sólido dominio de los conceptos estadísticos es esencial para el rol. Esto incluye distribuciones de probabilidad, pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y análisis de regresión, que son críticos para la evaluación de modelos y el diseño experimental.
Experimentación y Pruebas A/B: Debes ser capaz de diseñar, implementar y analizar pruebas A/B para medir el impacto causal de nuevas características o cambios en el sistema de anuncios. Esto implica definir métricas, calcular tamaños de muestra e interpretar resultados para hacer recomendaciones basadas en datos.
Visualización de Datos y Comunicación: Ser capaz de contar una historia convincente con los datos es crucial. Se necesita competencia con herramientas como Tableau, Power BI o librerías como Matplotlib/Seaborn para crear visualizaciones claras y comunicar eficazmente los hallazgos a audiencias tanto técnicas como no técnicas.
Visión de Negocio: Comprender el ecosistema de la publicidad digital es vital. Necesitas conectar tus modelos y análisis con métricas de negocio clave como ingresos, participación del usuario y retorno de la inversión publicitaria (ROAS) para demostrar el valor de tu trabajo.

Cualificaciones Preferidas

Inferencia Causal: La experiencia con técnicas avanzadas de inferencia causal (por ejemplo, Diferencia en Diferencias, Regresión Discontinua, Modelado de Uplift) es una ventaja significativa. Esto te permite ir más allá de la correlación y proporcionar estimaciones robustas del verdadero impacto de las iniciativas publicitarias, lo cual es muy valorado por las empresas.
Experiencia con Tecnologías de Big Data: La competencia con herramientas como Spark, Hadoop o plataformas de datos basadas en la nube (AWS, GCP, Azure) es un gran plus. El enorme volumen de datos publicitarios requiere soluciones escalables, y la experiencia con estas tecnologías demuestra tu capacidad para trabajar con sistemas a nivel de producción.
Deep Learning para Pronósticos: El conocimiento de arquitecturas avanzadas de deep learning, como Transformers o mecanismos de atención, para el pronóstico de series temporales es un diferenciador fuerte. Estos modelos de vanguardia pueden capturar patrones complejos en los datos que los métodos tradicionales podrían pasar por alto, lo que lleva a pronósticos más precisos.

Más Allá de la Precisión: Midiendo el Impacto Empresarial

En el pronóstico de anuncios, lograr un bajo Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE) es solo el comienzo. La verdadera medida de un científico de datos exitoso en este campo es su capacidad para traducir la precisión del modelo en un impacto empresarial tangible. Un pronóstico que es 99% preciso pero no conduce a mejores decisiones es menos valioso que un modelo 90% preciso que ayuda al equipo de ventas a establecer cuotas alcanzables o evita que la empresa invierta en exceso en inventario de anuncios. Por lo tanto, el enfoque debe pasar de métricas puramente técnicas a KPIs orientados al negocio. Esto implica trabajar en estrecha colaboración con las partes interesadas para comprender sus necesidades y cómo utilizan los pronósticos. Por ejemplo, una contribución clave podría ser desarrollar un modelo que no solo prediga los ingresos, sino que también proporcione intervalos de confianza, permitiendo al equipo de finanzas realizar análisis de riesgos y planificar diferentes escenarios. Los conocimientos más valiosos a menudo provienen de comprender los impulsores del pronóstico, no solo el número final. Al utilizar técnicas como SHAP (SHapley Additive exPlanations) para explicar las predicciones del modelo, un científico de datos puede proporcionar información accionable a los equipos de producto y marketing sobre qué factores están influyendo en el rendimiento de los anuncios, guiando así la estrategia y los esfuerzos de optimización futuros.

Dominando la Estacionalidad y los Eventos Externos

Un desafío crítico en el pronóstico de anuncios es modelar con precisión la compleja interacción de la estacionalidad, los días festivos y los eventos externos inesperados. Los modelos simples a menudo no logran capturar los matices del comportamiento del usuario, que puede variar significativamente según el día de la semana, el mes o durante ocasiones especiales como el Black Friday o el Super Bowl. Un científico de datos sofisticado debe ser experto en la ingeniería de características para modelar explícitamente estos efectos. Esto puede implicar la creación de variables ficticias para los días festivos, términos de Fourier para capturar la estacionalidad de múltiples capas (por ejemplo, semanal y anual) y la incorporación de regresores externos como el gasto en marketing o la actividad de la competencia. La pandemia de COVID-19 sirvió como un crudo recordatorio de la importancia de manejar robustamente los choques exógenos. Los modelos que eran demasiado rígidos y dependían únicamente de patrones históricos se volvieron obsoletos de la noche a la mañana. Por lo tanto, un enfoque moderno implica construir modelos que puedan adaptarse dinámicamente a las rupturas estructurales en los datos. Esto podría incluir el uso de modelos de series temporales estructurales bayesianas (BSTS) o la incorporación de algoritmos de detección de puntos de cambio para identificar y reaccionar a cambios repentinos en las tendencias, asegurando que los pronósticos sigan siendo fiables incluso en un entorno volátil.

La Creciente Importancia de la Inferencia Causal

La industria publicitaria se está moviendo cada vez más allá del modelado predictivo hacia la inferencia causal. Las empresas ya no solo quieren saber qué sucederá; necesitan entender por qué sucede y cuál es el impacto incremental de su gasto publicitario. Aquí es donde técnicas como el modelado de uplift se vuelven invaluables. En lugar de solo predecir qué usuarios son propensos a convertir, los modelos de uplift identifican a los usuarios que están en el margen, aquellos que solo convertirán si se les muestra un anuncio. Dirigirse a estos usuarios "persuadibles" es mucho más eficiente y conduce a un mayor retorno de la inversión. Además, con el creciente énfasis en la privacidad y la depreciación de las cookies de terceros, la experimentación robusta y la medición causal se están volviendo esenciales para la supervivencia. Los científicos de datos que puedan diseñar experimentos inteligentes y aplicar métodos cuasi-experimentales para medir el verdadero efecto causal de las campañas publicitarias en un mundo consciente de la privacidad tendrán una demanda extremadamente alta. Este conjunto de habilidades representa un cambio de una comprensión correlacional a una causal del negocio, que es el sello distintivo de un científico de datos de primer nivel en el dominio de los anuncios.

10 Preguntas Típicas de Entrevista para Científico de Datos de Pronóstico de Anuncios

Pregunta 1: Tienes la tarea de construir un modelo para pronosticar los ingresos diarios por anuncios para los próximos 90 días. Guíame a través de tu proceso de principio a fin.

Puntos de Evaluación:
- Evalúa tu pensamiento estructurado y tu proceso de resolución de problemas.
- Evalúa tu comprensión de todo el ciclo de vida de un proyecto de machine learning.
- Prueba tu capacidad para considerar aspectos prácticos como fuentes de datos, selección de modelos y evaluación.
Respuesta Estándar: Mi proceso comenzaría con una inmersión profunda en el contexto del negocio y la exploración de datos. Primero, colaboraría con las partes interesadas para comprender los impulsores clave de los ingresos por anuncios e identificar todas las fuentes de datos relevantes, como datos históricos de ingresos, recuentos de impresiones, tasas de clics y factores de estacionalidad como los días festivos. Luego, realizaría un análisis exploratorio de datos (EDA) para identificar tendencias, estacionalidad y cualquier anomalía o valor atípico en los datos. Para la fase de modelado, comenzaría con modelos de referencia más simples como SARIMA o Prophet para capturar los componentes principales de la serie temporal. Luego exploraría modelos de machine learning más complejos, como XGBoost, creando características como el día de la semana, el mes y los indicadores de días festivos. Usaría una estrategia de validación de origen de pronóstico móvil para evaluar los modelos basándome en métricas como MAPE y RMSE. Finalmente, después de seleccionar el mejor modelo, lo desplegaría, configuraría el monitoreo para la degradación del rendimiento y planificaría reentrenamientos regulares.
Errores Comunes:
- Saltar directamente a modelos complejos sin establecer primero una línea de base simple.
- Olvidar mencionar la limpieza de datos, la ingeniería de características o la validación del modelo.
- No discutir la colaboración con las partes interesadas del negocio para comprender el contexto.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo manejarías una caída repentina e inesperada en los ingresos en tus datos históricos?
- ¿Qué métrica de evaluación priorizarías y por qué?
- ¿Cómo explicarías las predicciones de tu modelo al equipo de ventas?

Pregunta 2: ¿Cuáles son los principales desafíos en el pronóstico de anuncios y cómo los mitigas?

Puntos de Evaluación:
- Evalúa tu experiencia práctica y tu conciencia de los problemas del mundo real.
- Prueba tus habilidades para resolver problemas y tu creatividad para manejar problemas de datos.
- Evalúa tu comprensión de conceptos como la deriva de datos (data drift) y los problemas de arranque en frío (cold start).
Respuesta Estándar: Uno de los mayores desafíos es lidiar con la no estacionariedad y las rupturas estructurales, donde los patrones de datos subyacentes cambian debido a choques externos como una pandemia o un cambio importante en la política de la plataforma. Mitigo esto incorporando la detección de puntos de cambio y utilizando modelos que pueden adaptarse, o incluyendo variables exógenas que pueden explicar estos cambios. Otro desafío es el alto nivel de ruido y las múltiples capas de estacionalidad (diaria, semanal, anual). Abordo esto a través de una cuidadosa ingeniería de características, utilizando términos de Fourier o métodos de descomposición como STL para aislar estos patrones. Finalmente, el problema de "arranque en frío" para nuevos productos publicitarios sin datos históricos es difícil. Para manejar esto, usaría datos de productos existentes similares como proxy o emplearía modelos basados en características que se basan en los atributos del nuevo producto en lugar de su historial.
Errores Comunes:
- Dar respuestas genéricas sin ejemplos específicos del dominio de los anuncios.
- Mencionar solo problemas relacionados con los datos e ignorar los desafíos relacionados con el negocio o la plataforma.
- No ofrecer estrategias de mitigación concretas para los desafíos mencionados.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Puedes dar un ejemplo de una vez que encontraste deriva de datos y qué hiciste?
- ¿Cómo diferenciarías entre ruido y un cambio genuino en la tendencia?
- ¿Cómo tienes en cuenta el lanzamiento de una importante campaña de marketing en tu pronóstico?

Pregunta 3: Explica la diferencia entre ARIMA y Prophet. ¿Cuándo elegirías uno sobre el otro?

Puntos de Evaluación:
- Prueba tu conocimiento fundamental de los modelos clásicos de series temporales.
- Evalúa tu capacidad para comparar y contrastar diferentes enfoques de modelado.
- Evalúa tu juicio práctico para seleccionar la herramienta adecuada para un problema dado.
Respuesta Estándar: ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) es un modelo estadístico clásico que es muy efectivo para series temporales con estructuras de tendencia y estacionales claras, pero requiere que los datos sean estacionarios. Modela la relación entre una observación y un número de observaciones rezagadas y errores residuales. Prophet, desarrollado por Facebook, es un modelo de series temporales descomponible que es más flexible y robusto a datos faltantes y valores atípicos. Modela la serie temporal como una combinación de tendencia, estacionalidad y días festivos. Elegiría ARIMA cuando tengo una serie temporal larga y estable con patrones de autocorrelación claros y necesito un modelo estadísticamente riguroso. Elegiría Prophet cuando necesito producir pronósticos rápidamente, cuando los datos tienen múltiples estacionalidades, o cuando necesito incorporar fácilmente los efectos de los días festivos y eventos especiales, ya que está diseñado para ser más automatizado y fácil de usar para los analistas.
Errores Comunes:
- Definir incorrectamente los componentes de ARIMA (AR, I, MA).
- Afirmar que Prophet siempre es mejor sin explicar las concesiones.
- No mencionar el requisito de estacionariedad para ARIMA.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo determinas los parámetros p, d y q para un modelo ARIMA?
- ¿Cómo maneja Prophet los cambios en las tendencias?
- ¿Podrías usar ambos modelos y combinar sus resultados (ensemble)? ¿Cómo?

Pregunta 4: ¿Cómo mides la precisión de tus modelos de pronóstico? ¿Qué métricas son más importantes y por qué?

Puntos de Evaluación:
- Evalúa tu conocimiento de las métricas de evaluación comunes para tareas de regresión y pronóstico.
- Prueba tu capacidad para razonar sobre los pros y los contras de diferentes métricas.
- Evalúa tu enfoque en criterios de evaluación relevantes para el negocio.
Respuesta Estándar: Utilizo un conjunto de métricas para obtener una visión completa del rendimiento del modelo. Las más comunes son el Error Absoluto Medio (MAE), el Error Cuadrático Medio (MSE) y la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE), que miden la magnitud promedio de los errores. También me baso mucho en el Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE) porque es independiente de la escala y fácilmente interpretable para las partes interesadas del negocio como un error porcentual. Sin embargo, el MAPE puede ser problemático cuando los valores reales están cerca de cero. La métrica más importante a menudo depende del objetivo del negocio. Si los errores grandes son particularmente costosos, me centraría en el RMSE, ya que penaliza más los errores más grandes. Si al negocio le preocupa más el sesgo general del pronóstico, monitorearía el Error Medio (ME) para ver si el modelo está sobreestimando o subestimando consistentemente.
Errores Comunes:
- Solo nombrar una o dos métricas sin explicar qué miden.
- No ser capaz de articular las debilidades de ciertas métricas (por ejemplo, el problema de MAPE con los valores cero).
- No conectar la elección de la métrica con el problema de negocio.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Qué es el sMAPE (MAPE simétrico) y cuándo podrías usarlo?
- ¿Cómo evaluarías la precisión del intervalo de confianza de un pronóstico?
- Si el Modelo A tiene un MAE más bajo pero el Modelo B tiene un RMSE más bajo, ¿cuál eliges?

Pregunta 5: Describe cómo diseñarías una prueba A/B para evaluar el impacto de un nuevo algoritmo de clasificación de anuncios en la participación del usuario.

Puntos de Evaluación:
- Prueba tu comprensión de los principios del diseño experimental.
- Evalúa tu capacidad para definir hipótesis y elegir métricas apropiadas.
- Evalúa tu conciencia del poder estadístico y los posibles escollos en las pruebas.
Respuesta Estándar: Primero, definiría claramente la hipótesis. La hipótesis nula sería que el nuevo algoritmo no tiene efecto en la participación del usuario, mientras que la alternativa es que sí lo tiene. A continuación, definiría la métrica de éxito primaria, que podría ser la tasa de clics (CTR) o la duración promedio de la sesión. También identificaría métricas secundarias de control (guardrail metrics), como los ingresos por anuncios por usuario, para asegurar que no impactemos negativamente en otras áreas. Luego, calcularía el tamaño de muestra requerido basándome en el poder estadístico deseado (por ejemplo, 80%) y el efecto mínimo detectable. El experimento implicaría dividir aleatoriamente a los usuarios en dos grupos: un grupo de control que ve el algoritmo antiguo y un grupo de tratamiento que ve el nuevo. Después de ejecutar la prueba durante un período predeterminado, analizaría los resultados utilizando una prueba t o una prueba estadística similar para determinar si la diferencia observada es estadísticamente significativa.
Errores Comunes:
- Olvidar mencionar la hipótesis o las métricas de control.
- No discutir la importancia de la aleatorización y el cálculo del tamaño de la muestra.
- No mencionar la verificación de la significancia estadística al final.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Qué es el "efecto de novedad" y cómo podría afectar tus resultados?
- ¿Cómo procederías si la métrica primaria mejorara pero una métrica de control clave disminuyera?
- ¿Qué es un p-valor y cómo lo interpretas en el contexto de esta prueba A/B?

Pregunta 6: Imagina que tu pronóstico estuvo significativamente equivocado en el último período. ¿Cuál es tu proceso para diagnosticar el problema?

Puntos de Evaluación:
- Evalúa tus habilidades de depuración y resolución de problemas en un escenario del mundo real.
- Prueba tu capacidad para analizar sistemáticamente las posibles fuentes de error.
- Evalúa tu comprensión del monitoreo y mantenimiento de modelos.
Respuesta Estándar: Mi primer paso sería realizar un análisis detallado de errores. Segmentaría los datos para ver si el error se concentraba en una región, dispositivo o tipo de anuncio específico. Esto ayuda a aislar el problema. A continuación, verificaría si hay problemas en el pipeline de datos para asegurar que no hubiera problemas de calidad o integridad de los datos que alimentaron el modelo. Luego, analizaría los residuos del modelo a lo largo del tiempo para ver si había algún patrón que el modelo no logró capturar. También investigaría si hubo una ruptura estructural en los datos causada por un evento externo no observado o un cambio importante en el producto que mi modelo no tuvo en cuenta. Finalmente, compararía el rendimiento de mi modelo de producción con modelos de referencia más simples para ver si la complejidad de mi modelo era la fuente del problema, lo que podría sugerir sobreajuste (overfitting).
Errores Comunes:
- Culpar inmediatamente al modelo sin verificar primero los datos.
- Carecer de un enfoque estructurado y sistemático para el diagnóstico.
- No considerar factores externos o cambios en el negocio como una causa potencial.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Qué herramientas usarías para este tipo de análisis de diagnóstico?
- ¿Cómo diferencias entre un error del modelo y un cambio real en el comportamiento subyacente del usuario?
- ¿Qué pasos tomarías para hacer que tu sistema de pronóstico sea más resistente a tales fallos en el futuro?

Pregunta 7: ¿Qué es la estacionariedad en una serie temporal y por qué es importante? ¿Cómo la probarías?

Puntos de Evaluación:
- Prueba el conocimiento estadístico fundamental relacionado con el análisis de series temporales.
- Evalúa tu comprensión de las suposiciones detrás de muchos modelos de pronóstico.
- Evalúa tu conocimiento de las pruebas estadísticas comunes.
Respuesta Estándar: Estacionariedad significa que las propiedades estadísticas de una serie temporal, como su media, varianza y autocorrelación, son constantes a lo largo del tiempo. Es una suposición crucial para muchos modelos de pronóstico clásicos, como ARIMA, porque estos modelos están diseñados para funcionar con datos donde los patrones subyacentes no están cambiando. Si aplicas estos modelos a datos no estacionarios, puedes obtener resultados poco fiables y espurios. Por ejemplo, un modelo podría aprender incorrectamente una tendencia que en realidad no persiste. Para probar la estacionariedad, primero inspeccionaría visualmente el gráfico de la serie temporal para buscar tendencias obvias o cambios en la varianza. Luego, usaría una prueba estadística como la prueba de Dickey-Fuller Aumentada (ADF). La hipótesis nula para la prueba ADF es que la serie temporal es no estacionaria, por lo que un p-valor pequeño sugeriría que los datos son estacionarios.
Errores Comunes:
- Definir incorrectamente la estacionariedad (por ejemplo, solo decir "la media es constante").
- No ser capaz de explicar por qué es una suposición importante.
- No conocer ninguna prueba estadística específica para verificar la estacionariedad.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- Si una serie temporal no es estacionaria, ¿qué técnicas puedes usar para hacerla estacionaria?
- ¿Cuál es la diferencia entre estacionariedad de tendencia y estacionariedad de diferencia?
- ¿Los modelos basados en árboles como XGBoost se ven afectados por la no estacionariedad?

Pregunta 8: Explica el concepto de modelado de uplift y su aplicación en la publicidad.

Puntos de Evaluación:
- Prueba tu conocimiento de técnicas de inferencia causal más avanzadas.
- Evalúa tu capacidad para pensar en la optimización del impacto incremental.
- Evalúa tu visión de negocio para conectar una técnica con un problema del mundo real.
Respuesta Estándar: El modelado de uplift, también conocido como modelado incremental o modelado de verdadero impacto, es una técnica de modelado predictivo que estima el impacto incremental de una acción, como mostrar un anuncio, en el comportamiento de un individuo. En lugar de predecir la probabilidad de conversión, predice el cambio en la probabilidad de conversión si el usuario es objetivo de la campaña. Esto permite segmentar a los usuarios en cuatro grupos: "Persuadibles" (que solo convierten si son contactados), "Casos Seguros" (que convierten de todos modos), "Causas Perdidas" (que no convertirán de ninguna manera) y "Perros Durmientes" (que son menos propensos a convertir si son contactados). En publicidad, esto es increíblemente poderoso porque te permite enfocar tu gasto publicitario solo en los "Persuadibles", maximizando el retorno de la inversión y evitando gastar dinero en usuarios que habrían convertido de todos modos o que nunca convertirán.
Errores Comunes:
- Confundir el modelado de uplift con el modelado de propensión estándar (conversión).
- No ser capaz de explicar los cuatro segmentos de usuarios.
- No articular claramente el valor comercial de usar modelos de uplift.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo construirías y evaluarías un modelo de uplift?
- ¿Qué tipo de datos necesitas para entrenar un modelo de uplift?
- ¿En qué se diferencia esto de una prueba A/B estándar?

Pregunta 9: ¿Cómo manejas la ingeniería de características para modelos de pronóstico de series temporales?

Puntos de Evaluación:
- Prueba tu creatividad y habilidades prácticas en la preparación de datos para el modelado.
- Evalúa tu comprensión de cómo codificar información basada en el tiempo.
- Evalúa tu conocimiento de técnicas como la creación de rezagos (lags) y características móviles (rolling features).
Respuesta Estándar: La ingeniería de características es crítica para el pronóstico de series temporales. Mi enfoque incluye varias técnicas clave. Primero, creo características basadas en el tiempo, como el día de la semana, la semana del año, el mes y el trimestre, para capturar la estacionalidad. También creo indicadores binarios para días festivos o eventos especiales. Segundo, creo características de rezago (lag features), que son los valores de la variable objetivo de pasos de tiempo anteriores (por ejemplo, los ingresos de ayer o de hace 7 días). Estas son cruciales para los modelos autorregresivos. Tercero, creo características de ventana móvil (rolling window features), como una media móvil de 7 días o una desviación estándar móvil de la variable objetivo. Estas ayudan a suavizar el ruido y capturar tendencias recientes. Finalmente, si estuvieran disponibles, incorporaría variables exógenas, como el gasto en marketing o los precios de la competencia, como características adicionales.
Errores Comunes:
- Mencionar solo características basadas en el tiempo (por ejemplo, día de la semana) y olvidar los rezagos o las características móviles.
- No explicar por qué estas características son útiles para los modelos.
- No mencionar el riesgo de fuga de datos (data leakage) al crear estas características.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo decides el tamaño de ventana adecuado para una media móvil?
- ¿Cómo manejas los valores faltantes creados por las características de rezago o móviles al principio del conjunto de datos?
- ¿Cómo seleccionarías las características más importantes para tu modelo?

Pregunta 10: ¿Hacia dónde crees que se dirige el futuro del pronóstico de anuncios en los próximos 3-5 años?

Puntos de Evaluación:
- Evalúa tu pasión por el campo y tu conciencia de las tendencias de la industria.
- Prueba tu capacidad de pensamiento a futuro y tu comprensión de las tecnologías emergentes.
- Evalúa tu comprensión del impacto de los principales cambios de la industria, como las regulaciones de privacidad.
Respuesta Estándar: Veo dos tendencias principales que darán forma al futuro del pronóstico de anuncios. La primera es el uso creciente de modelos de IA y deep learning más sofisticados, como los Transformers, para capturar patrones e interdependencias más complejas en los datos. Es probable que estos modelos conduzcan a pronósticos más precisos y granulares. La segunda tendencia, y quizás más significativa, es la creciente importancia del machine learning que preserva la privacidad y la inferencia causal. Con la depreciación de las cookies de terceros, la capacidad de pronosticar y medir la efectividad de los anuncios con menos datos a nivel de usuario será crucial. Esto significa un mayor enfoque en técnicas como el modelado de uplift, los métodos cuasi-experimentales y el análisis de datos agregados. Los científicos de datos necesitarán ser no solo modeladores, sino también en parte economistas y estrategas, enfocándose en medir el verdadero impacto causal en un mundo donde la privacidad es lo primero.
Errores Comunes:
- Dar una respuesta genérica sobre "más IA" sin ser específico.
- No mencionar el impacto significativo de los cambios de privacidad en la industria.
- Sonar como si solo estuvieras repitiendo palabras de moda sin un entendimiento real.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo podría usarse la IA generativa en el espacio del pronóstico de anuncios?
- ¿Qué habilidades crees que se volverán más importantes para los científicos de datos en este campo?
- ¿Cómo te mantienes actualizado con las últimas tendencias e investigaciones?

Entrevista Simulada con IA

Se recomienda utilizar herramientas de IA para entrevistas simuladas, ya que pueden ayudarte a adaptarte a entornos de alta presión con antelación y proporcionar retroalimentación inmediata sobre tus respuestas. Si yo fuera un entrevistador de IA diseñado para este puesto, te evaluaría de las siguientes maneras:

Evaluación Uno: Competencia Técnica en Modelos de Pronóstico

Como entrevistador de IA, evaluaré tu profundo conocimiento de los modelos de series temporales y de machine learning. Por ejemplo, podría preguntarte: "¿Explica las suposiciones estadísticas de un modelo de regresión lineal y qué sucede si se violan en un contexto de pronóstico?" o "Describe cómo funciona un modelo de Gradient Boosting como XGBoost y por qué a menudo es efectivo para tareas de pronóstico" para evaluar tu idoneidad para el rol.

Evaluación Dos: Resolución Práctica de Problemas y Visión de Negocio

Como entrevistador de IA, evaluaré tu capacidad para conectar soluciones técnicas con problemas de negocio. Por ejemplo, podría preguntarte: "Tu modelo predice una caída del 20% en el inventario de anuncios el próximo mes. ¿Cómo validarías esta predicción y qué acciones recomendarías al negocio basándote en esta información?" para evaluar tu idoneidad para el rol.

Evaluación Tres: Diseño Experimental y Razonamiento Causal

Como entrevistador de IA, evaluaré tu conocimiento de las pruebas A/B y la inferencia causal. Por ejemplo, podría preguntarte: "¿Cómo diseñarías un experimento para medir el verdadero ingreso incremental generado por un nuevo formato de anuncio y qué posibles sesgos necesitarías controlar?" para evaluar tu idoneidad para el rol.

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Autoría y Revisión

Este artículo fue escrito por el Dr. Michael Johnson, Científico de Datos Principal, AdTech Solutions,
y revisado para su precisión por Leo, Director Senior de Reclutamiento de Recursos Humanos.
Última actualización: 2025-07

Referencias

Descripciones de Puestos y Habilidades

Preguntas de Entrevista y Preparación