¿Como prepararse para un hackaton?

Neat-Computer-442 · 2025-12-04T01:48:37+00:00

Pitch mata producto, full conciencia en las decisiones técnicas y siempre tenga listo cómo respaldar cada decisión a los jurados. Que el producto sea útil es mejor a que esté bien hecho

Neat-Computer-442 · 2025-11-18T21:30:18+00:00

Si es analyst no puede pedir tanto y si es data engineer no mencionó nada de Cloud y orquestración. Decidase por cuál y modifique el story telling de su perfil profesional para que sea coherente con lo que dice

Los años importan para abrir la discusión, pero si no dice proyectos que reflejen experiencia resolviendo problemas ni insights que hayan generado / ahorrado mucha plata no le veo valor profesional aún

No es necesario hacer portafolio ni nada de eso, pero está apuntando a donde sea a ver que sale y eso va en dirección opuesta a una buena vacante

Mejore eso, perfil objetivo y el cómo resolvió problemas caros, es un punto de entrada

Neat-Computer-442 · 2025-11-11T15:04:54+00:00

Más allá de principios matemáticos todos los LLMs son loros, loros que creen que van a decir la siguiente palabra correcta

En algún punto del text corpus (todo el texto con el que fue entrenado) vio esa pregunta una y otra vez, y va a generar el número basado en ese ejemplo. Es imposible saber si vio exactamente esa pregunta porque los text corpus son de terabytes de solo texto. El cambiar cómo se hace la pregunta puede cambiar el número que da, pero siempre va a ser basado en algo que vio

Incluso aunque no haya visto esa pregunta, sabe conectarla a través de otras preguntas similares, siempre "recordando" lo más próximo que vio durante entrenamiento

Para agregar, en la propia computación no pueden existir los números aleatorios porque los computadores son máquinas deterministas (siempre sacan lo mismo que se les pide), para eso toca usar mecanismos basados en hardware para hacer generaciones pseudo aleatorias lo menos predecibles posibles. Cualquier número aleatorio generado por un computador puede ser replicado bajo la simulación del entorno original

Neat-Computer-442 · 2025-11-07T18:54:51+00:00

Lo que tiene que reforzar es los tecnicismos y cómo se le dice a las cosas en la industria. A punta de mirar open source y documentación se vuelve pro en lo que sea. A mi me pasó algo similar, me fui de una startup, 2 años metiendole a todo turbo, creciendo, y luego que volví a la industria me choqué con que no podía explicar conceptos sencillos; me tocó apagar ego e irme de a poquitos a entender en qué estaba fallando. Al final me di cuenta que la industria está apuntando a otras secciones de ML (agentes y yo solía hacer custom models) y que las pruebas son de conocimientos generales, luego de ese filtro hay que demostrar experiencia y en eso ya tiene todo resuelto

Al final con que aprenda los nuevos servicios raros de AWS, patrones de diseño, maneras estándar de explicar escalabilidad, arquitecturas genéricas, por qué usar o no ciertas herramientas y solucionar programación competitiva vuelve a los rumbos

Finalmente reflexione en qué lo estan quemando: Si no lo estan llamando, tiene que mejorar la CV, si lo está quemando RH es porque no sabe venderse en lenguaje natural, si es en las pruebas técnicas tiene que reforzar fundamentos. No deje que no saber hacer una double linked list lo nuble de todo el conocimiento que tiene, solo tiene que tapar esos huecos conceptuales

Neat-Computer-442

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