Realización de una prueba técnica centrada en la construcción de una pequeña plataforma de aprendizaje automático (ML) empleando tecnologías avanzadas como Apache Airflow, MLflow y Docker. Esta prueba incluirá el desarrollo e implementación de un flujo de trabajo automatizado para la gestión de experimentos de machine learning, el seguimiento de los modelos y la configuración de contenedores para asegurar la reproducibilidad y escalabilidad del proyecto. Posteriormente, se llevará a cabo una exposición detallada en la que se explicará la metodología utilizada, incluyendo las fases de planificación, desarrollo y ejecución, así como los resultados obtenidos y las lecciones aprendidas a lo largo del proceso.

Primera toma de contacto con RRHH, una llamada con las preguntas típicas y revisión de tu CV. Luego una entrevista con líderes del equipo técnico, se revisa tu experiencia en más detalle. Si va bien, te proponen una prueba técnica para realizar en un par de semanas. Un caso de uso de Data Science para el procesado de datos, entrenamiento de un algoritmo, y despliegue en alguna plataforma. Se presentan al equipo los resultados en una reunión final, tras la cual te dan una respuesta. El proceso fue largo, pero la prueba fue muy interesante y pude aprender de ella, así como del feedback que me dieron.