Desarrollo de un sistema para la evaluación automáticade cuestiones sobre arquitectura de software

Abstract

[ES] Actualmente, en los procesos de selección para perfiles de nivel medio en el campo de la Ingeniería de Software, se suele incluir al menos una fase dedicada a evaluar los conocimientos del candidato sobre arquitectura de software. Normalmente, el proceso suele requerir de la explicación y el diseño de un sistema para cierto escenario dadas unas premisas técnicas. Una de las principales desventajas que se identifican en el proceso es que el resultado no es determinista, es decir, dos soluciones iguales pueden obtener calificaciones diferentes dependiendo del evaluador, entre otros factores, por tanto, no se puede garantizar la igualdad de condiciones entre los candidatos. Otro de los problemas identificados es la gran cantidad de recursos técnicos que se destinan al proceso de entrevistar y evaluar al candidato. Identificados los principales problemas se propone investigar y tratar de implementar una solución al problema de la calificación automática de este tipo de cuestiones. La aplicación de los últimos avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático puede reducir o eliminar el componente humano en esta fase del proceso de selección y aumentar así la fiabilidad, eficiencia e igualdad en los procesos de selección, además de reducir los costes asociados a los recursos técnicos empleados en el proceso.

[EN] Nowadays, on most of Software Engineering interview processes for mid-level individuals and above there is at least a Software Architecture question included. This question usually requires the design and explanation of a System Architecture for a given scenario. One of the main disadvantages of this process is that the result isn’t deterministic, two identical solutions might be differently evaluated. Therefore, it’s impossible to guarantee that the same terms and conditions apply to every candidate. Another problem is the number of technical resources that the process requires, usually engineers that interview, and then evaluate the candidate. Having the main problems identified, an investigation process will be carried out to implement a solution to automatically evaluate these questions. Applying state of the art artificial intelligence and machine learning technologies to reduce and possibly eliminate human participation in the evaluation process. This will increase the reliability, efficiency and fairness of the selection processes and will also reduce the technical resources’ cost on the process.