Conocimientos en IA Generativa

Respuesta: Un perfil senior en IA generativa debe entender los principios que gobiernan a los modelos autoregresivos: predicen el siguiente token en una secuencia basada en contexto, lo que explica su capacidad de generar texto coherente, pero tambien sus limitaciones. La tokenizacion y la ventana de contexto determinan como el modelo ve la informacion, por lo que afectan coherencia, costo y riesgo de omisiones. Es clave comprender el rol del prompt, el rol del sistema y las instrucciones, asi como el impacto de temperatura, top-p y top-k en creatividad vs. consistencia. Tambien se debe entender por que se producen alucinaciones: el modelo genera texto probable, no necesariamente verdadero; por eso se aplican estrategias de grounding, RAG o reglas de verificacion. A nivel senior, se espera conocer los trade-offs entre modelos cerrados (GPT) y abiertos (Llama, Mistral), incluyendo licenciamiento, latencia, costos y riesgos de privacidad. Se debe poder explicar como los embeddings representan semantica, por que el tamaño del modelo importa y como la arquitectura (transformers) habilita escalabilidad. Finalmente, estos fundamentos se traducen a decisiones: cuando usar un LLM generalista, cuando un modelo afinado, y como diseñar guardrails para seguridad, cumplimiento y calidad. Sin esta base, es imposible construir soluciones robustas y confiables en produccion.

Respuesta: Manejar modelos como GPT, Llama o Mistral implica mas que invocarlos por API; requiere seleccionar el modelo adecuado segun contexto, costo, latencia y restricciones de datos. Un senior entiende que GPT ofrece alta calidad y tooling robusto, pero puede tener costos y restricciones de datos, mientras que Llama o Mistral permiten despliegue on-premise, mayor control y personalizacion, a cambio de mayor complejidad operativa. Se debe saber configurar prompts, evaluar diferentes tamaños de modelo y aplicar tecnicas como fine-tuning, LoRA o adapters cuando la tarea exige estilo o dominio especifico. También es crucial manejar aspectos de serving: batch, caching, cuantizacion para reducir costos y latencia, y estrategias de escalado en produccion. La evaluacion de calidad incluye pruebas automatizadas, evaluación humana, comparativas A/B y metricas como win rate o relevancia. Un perfil senior sabe documentar decisiones de modelo, medir impacto en costos mensuales y asegurar que el modelo cumpla politicas de seguridad y cumplimiento. Este dominio es tangible cuando se puede explicar por que se eligio un modelo determinado, como se garantiza la estabilidad del sistema y como se planea el mantenimiento ante nuevas versiones o cambios de API.

Respuesta: El dominio en RAG se evidencia cuando se disena un pipeline que ingesta documentos, los fragmenta con criterio (chunking), genera embeddings con modelos adecuados y realiza retrieval relevante para construir el contexto del prompt. Un senior define estrategias de chunking segun estructura del documento, balancea recall vs. precision y evita sobrecargar el contexto con informacion irrelevante. Tambien sabe elegir una base vectorial adecuada, configurar indices y definir umbrales de similitud. La citacion de fuentes y la respuesta con trazabilidad son esenciales para reducir alucinaciones y generar confianza. Adicionalmente, se implementan controles como filtros de contenido, verificaciones post-respuesta y reglas de fallback cuando no hay evidencia suficiente. Un buen control de contexto incluye normalizacion del texto, eliminacion de ruido, metadatos y segmentacion por secciones. Un senior documenta estos parametros y los ajusta con evaluacion cuantitativa y feedback de usuarios, midiendo tasas de alucinacion, cobertura de respuestas y utilidad percibida. El resultado es un sistema que responde con fundamento, no solo con fluidez, y cuya calidad puede auditarse.

Respuesta: La competencia senior se evidencia en la capacidad de construir sistemas seguros y medibles. Esto incluye guardrails para evitar fuga de datos, prompts maliciosos y contenido no permitido, asi como filtros de entrada/salida. Se aplican pruebas automatizadas y red teaming para detectar vulnerabilidades de prompt injection y fallos de seguridad. La evaluacion debe ser continua, con benchmarks internos, evaluaciones humanas y metricas de calidad por caso de uso. Tambien se monitorean costos, latencia, tasas de rechazo, y señales de drift en el tipo de preguntas o documentos consultados. Un senior define alertas y planes de respuesta ante degradacion de calidad, y establece procesos de reentrenamiento o retuning. En entornos regulados, debe incluir trazabilidad, logging y cumplimiento de politicas de privacidad. La evidencia real de conocimiento es cuando existen dashboards de calidad, politicas documentadas y un plan de mantenimiento que reduce riesgos operativos y legales.

Respuesta: La evidencia mas convincente es un sistema funcional con entregables verificables. Un candidato o equipo senior puede demostrar conocimiento presentando un prototipo con RAG o un asistente conversacional que muestre trazabilidad de fuentes, control de contexto y respuestas consistentes. Debe existir un README con decisiones de arquitectura, costos estimados, modelo elegido y razones de seleccion, ademas de scripts de ingesta y evaluacion. Un portafolio de pruebas incluye benchmarks internos, comparativas entre modelos (GPT vs Llama vs Mistral) y reportes de calidad con metricas claras, no solo ejemplos aislados. Tambien se valora la inclusion de mecanismos de seguridad: filtros, validaciones, politicas de datos, y un plan de monitoreo. La documentacion y la narrativa de negocio son parte de la evidencia: explicar como la solucion reduce tiempos, mejora precision o habilita nuevas capacidades. En resumen, se demuestra conocimiento cuando se combinan fundamentos, implementacion real, medicion objetiva y una historia clara de impacto y riesgos controlados.