Computer-Vision-Einstellungstest
Erfahren Sie, wie erfahrene Fachkräfte an praktische Probleme mit Bildern und Videos herangehen.
- 10 Minuten
- 15 Fragen
- Fortgeschritten
- Multiple Choice
- Fragen auf Englisch
- Smartphone und Desktop
Die kurze Antwort
Der Computer-Vision-Test ist ein fortgeschrittener Einstellungstest für erfahrene Fachkräfte, die mit Bildern oder Videos arbeiten. Er bewertet praxisbezogenes Urteilsvermögen in den Bereichen Bildoperationen, Objekterkennung, Pixelkennzeichnung, Kamerageometrie und Einsatz von Modellen. Die Kandidaten verfolgen kurze Python-Codebeispiele mit NumPy, OpenCV und PyTorch, lösen kleine Rechenaufgaben von Hand und wählen Methoden für konkrete Probleme aus.
Was gemessen wird
Praxisbezogenes Urteilsvermögen in Computer Vision: Bildoperationen, Objekterkennung, Pixelkennzeichnung, Kamerageometrie und Einsatz von Modellen.
Filterung, Transformationen und Vorverarbeitung
Die Kandidaten arbeiten mit Bildfiltern, Transformationen und Vorverarbeitung.
Erkennung und Lokalisierung
Dieser Bereich umfasst die Erkennung von Objekten und die Bestimmung ihrer Position in einem Bild.
Pixelkennzeichnung und Bereichsmasken
Die Kandidaten befassen sich damit, Pixeln Bezeichnungen zuzuweisen und Masken für Bildbereiche zu erstellen.
Kamerageometrie, Bewegung und Einsatz von Modellen
Dieser Bereich umfasst Kamerageometrie, Bewegung und praktische Entscheidungen zum Einsatz von Modellen im Produktivbetrieb.
Frageformate
Multiple Choice
Die Kandidatin oder der Kandidat: Liest eine kurze Situation, Tabelle oder Aussage und wählt die richtige oder alle richtigen Antworten aus.
Sie sehen: Ob die kandidierende Person den Stoff gut genug kennt, um ihn anzuwenden, statt ihn nur wiederzuerkennen.
15 Fragen in 10 Minuten, die nacheinander angezeigt werden.
Passende Rollen für diesen Test
Machine-Learning- und Deep-Learning-Ingenieure, die Modelle mit Bildern oder Videos entwickeln, Ingenieure für Computer Vision und Perzeption in den Bereichen Robotik, Inspektion, Kartierung oder medizinische Bildgebung sowie Data Scientists, deren Arbeit sich auf visuelle Daten konzentriert.
Einblicke durch praktische Aufgaben zu Computer Vision
Denkweise anhand von Codebeispielen erkennen
Kurze Python-Codebeispiele mit NumPy, OpenCV und PyTorch zeigen, wie Kandidaten Bildoperationen interpretieren. So müssen Sie sich nicht nur auf eine Liste von Tools im Lebenslauf verlassen.
Urteilsvermögen bei visuellen Vorhersagen prüfen
Die Fragen decken sowohl Objekterkennung als auch Pixelkennzeichnung ab. So erhalten Sie Hinweise darauf, wie Kandidaten unterschiedliche Arten von Bildvorhersagen angehen.
Aufgaben verständlich darstellen
Bilder werden durch Arrays, Tabellen, Formen und kurze Codebeispiele beschrieben, nicht durch Fotografien. Die Antworten hängen nicht davon ab, Farben visuell unterscheiden zu können.
Was Sie für jede kandidierende Person erhalten
- Während des gesamten Tests im Test-Tab geblieben
- Keine eingefügten Antworten
- In gleichmäßigem Tempo beantwortet
Ergebnisse, Profile und Integritätssignale dienen Ihnen als Anhaltspunkte, die Sie zusammen mit einem Vorstellungsgespräch prüfen können. Sie führen niemals automatisch zu einer Entscheidung.
So wird der Test durchgeführt
Jeder Kandidat erhält eine andere Fragenkombination aus umfangreichen Fragenpools. Bei jedem Versuch erscheinen die Fragen in einer anderen Reihenfolge, und die Antwortoptionen werden neu angeordnet. Im Browser wird jeweils eine Frage angezeigt, und die Lösungsschlüssel bleiben auf den Servern von HireValid. Der 10-Minuten-Timer läuft auf dem Server. Wird die Seite neu geladen, erscheint dieselbe Frage wieder, und es bleibt nur die verbleibende Zeit. Kandidaten können nicht zu vorherigen Fragen zurückkehren. Der Fragetext kann weder kopiert noch markiert werden. Ein blockierter Kopierversuch wird in der Ereignisübersicht festgehalten. HireValid erfasst Hinweise für eine Überprüfung, etwa die Zeit außerhalb des Test-Tabs, und fasst sie für den Arbeitgeber in einem Integrity Score und einer Ereignisübersicht zusammen. Diese Hinweise entscheiden nicht eigenständig. Mit Zustimmung des Kandidaten können zu zufälligen Zeitpunkten Webcam-Fotos aufgenommen werden.
So beugen wir KI-gestützter Täuschung vor · Integritätssignale
Das Ergebnis als Hinweis nutzen
Betrachten Sie den Wert zusammen mit einer Arbeitsprobe und einem strukturierten Vorstellungsgespräch. Bitten Sie Kandidaten, Entscheidungen zu erläutern, die für Ihre Arbeit mit Bildern oder Videos relevant sind. Verwenden Sie den Wert nicht allein oder als Bestehensgrenze. Es liegen noch keine Normwerte vor. Die Reliabilität wird angegeben, sobald 200 Kandidaten den Test abgeschlossen haben. Wenn die Rolle breitere Kenntnisse zu Modellen erfordert, können Sie die Ergebnisse auch mit dem Machine-Learning-Test oder dem Artificial-Intelligence-Test vergleichen.
Fragen für strukturierte Vorstellungsgespräche
Wie würden Sie entscheiden, ob Sie einen Filter oder eine Transformation anwenden, bevor Sie ein Modell auf einen neuen Bilddatenstrom anwenden?
Achten Sie auf eine begründete Entscheidung, die sich auf die betreffenden Bildoperationen und die Vorverarbeitung bezieht, statt auf eine auswendig gelernte Definition.
Wie würden Sie untersuchen, ob ein Verfahren zur Objekterkennung Objekte in einer bestimmten visuellen Aufgabe zuverlässig lokalisiert?
Achten Sie auf praxisbezogene Überlegungen zu Erkennung und Lokalisierung und darauf, wie das Verfahren zur Aufgabe passt.
Was würden Sie berücksichtigen, wenn Sie entscheiden, wie Bildbereiche zu beschriften sind und wie ein Vision-Modell in der Produktion ausgeführt wird?
Achten Sie auf Zusammenhänge zwischen Pixelkennzeichnungen oder Masken, Kamerageometrie und Überlegungen zum Einsatz von Modellen.
Bewertung und Vergleichswerte verstehen
Fairness und angemessene Vorkehrungen
Die Fragen beschreiben Bilder durch Arrays, Tabellen, Formen und kurze Codebeispiele statt durch Fotografien. Daher setzt keine Frage voraus, Szenen, Personen oder Orte aus einer bestimmten Kultur zu erkennen, und keine Antwort hängt davon ab, Farben visuell unterscheiden zu können. Der Code besteht aus kurzen, einfachen Python-Beispielen, in denen die verwendeten Bibliotheken genannt werden. Die Rechenaufgaben sind klein genug, um sie auf einem Notizzettel zu lösen. Die Fragen sind in direktem technischem Englisch ohne Redewendungen formuliert.
Sie können jedem Kandidaten als angemessene Anpassung mehr Zeit geben. Die Ergebnisse dienen der Prüfung durch eine Person, niemals einer automatischen Entscheidung.
Vorläufig: Es liegen noch keine Normwerte vor. Die Reliabilität wird angegeben, sobald 200 Kandidaten den Test abgeschlossen haben.
Testdetails
Ein zehnminütiger Test der praktischen Kenntnisse in Computer Vision für erfahrene Fachkräfte. Die Kandidaten verfolgen kurze Python-Codebeispiele mit NumPy, OpenCV und PyTorch, lösen kleine Rechenaufgaben von Hand und wählen die passende Methode für konkrete Probleme in den Bereichen Filterung, Objekterkennung, Pixelkennzeichnung, Kamerageometrie und Einsatz von Modellen im Produktivbetrieb.
- Die Fragen sind auf Englisch.
- Zulässige Hilfsmittel: Notizpapier.
- Jede Frage wird der Reihe nach einmal beantwortet. Ein Zurückgehen ist nicht möglich.
- 4 Übungsfragen, 3 Minuten, vor dem zeitlich begrenzten Test.
Python, NumPy, OpenCV, PyTorch sind Marken ihrer jeweiligen Inhaber. HireValid ist weder mit ihnen verbunden noch werden sie von ihnen unterstützt.
Häufig gestellte Fragen
Für welche Rollen eignet sich der Computer-Vision-Test?+
Der Test richtet sich an erfahrene Machine-Learning- und Deep-Learning-Ingenieure, die mit Bildern oder Videos arbeiten, an Ingenieure für Computer Vision und Perzeption sowie an Data Scientists, deren Arbeit sich auf visuelle Daten konzentriert. Es handelt sich um einen fortgeschrittenen Test, der nicht für Junior-Positionen gedacht ist. Siehe auch den [Deep-Learning-Test](/tests/role-specific-skills/deep-learning).
Wie berücksichtigt der Computer-Vision-Test Fairness bei Bildaufgaben?+
Die Fragen beschreiben Bilder durch Arrays, Tabellen, Formen und kurze Codebeispiele statt durch Fotografien. Sie setzen nicht voraus, Szenen, Personen oder Orte aus einer bestimmten Kultur zu erkennen oder Farben visuell unterscheiden zu können.
Dürfen Kandidaten beim Computer-Vision-Test Notizzettel verwenden?+
Ja. Schmierpapier ist erlaubt, und die Rechenaufgaben sind einfach genug dafür. Die Fragen verwenden kurzen, einfachen Python-Code mit den genannten Bibliotheken und sind in direktem technischem Englisch ohne Redewendungen formuliert.
Was umfasst der Übungssatz für Computer Vision?+
Kandidaten können einen Übungssatz mit 4 Fragen in 3 Minuten ausprobieren. So lernen sie das Frageformat kennen, bevor sie den Test mit 15 Multiple-Choice-Fragen absolvieren.
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