Einstellungstest für Machine Learning in Amazon Web Services
Erfahren Sie, wie Kandidatinnen und Kandidaten die praktische Arbeit beim Entwickeln und Betreiben von Machine-Learning-Workloads auf AWS beurteilen.
- 10 Minuten
- 15 Fragen
- Mittelstufe
- Multiple Choice
- Fragen auf Englisch
- Smartphone und Desktop
Die kurze Antwort
Der Einstellungstest für Machine Learning in Amazon Web Services ist ein Test auf mittlerem Niveau für Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure, Data Scientists, die ihre eigenen Modelle bereitstellen, MLOps-Ingenieurinnen und -Ingenieure sowie Cloud-Architektinnen und -Architekten, die ML-Plattformen planen. Kurze Szenarien prüfen das praktische Urteilsvermögen zu Daten und Berechtigungen, Training und Bereitstellung in SageMaker, der Betreuung produktiver Modelle und verwalteten ML-Diensten.
Was gemessen wird
Praktisches Urteilsvermögen beim Entwickeln, Bereitstellen und Betreiben von Machine-Learning-Workloads auf Amazon Web Services.
Daten, Rechenressourcen und Zugriffsrechte für ML einrichten
Kandidatinnen und Kandidaten beurteilen, wie sie Daten, Rechenressourcen und Berechtigungen für einen Machine-Learning-Workload auf AWS vorbereiten.
Modelle trainieren, optimieren und bereitstellen
Die Szenarien behandeln Entscheidungen rund um das Training, die Optimierung und die Bereitstellung von Modellen mit Amazon SageMaker.
Produktive Modelle zuverlässig und kostengünstig halten
Kandidatinnen und Kandidaten überlegen, wie sie bereitgestellte Modelle genau, schnell und kostengünstig halten können.
Vorgefertigte und visuelle ML-Dienste
Die Fragen behandeln, wann ein vorgefertigter oder visueller KI-Dienst besser geeignet ist als ein eigenes Modell.
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-Ingenieurinnen und -Ingenieure, Data Scientists, die ihre eigenen Modelle bereitstellen, MLOps-Ingenieurinnen und -Ingenieure sowie Cloud-Architektinnen und -Architekten, die ML-Plattformen planen.
Nachweis praktischen Urteilsvermögens zu AWS ML
Richtlinien und Code lesen
Einige Fragen enthalten eine kurze JSON-Richtlinie oder einen Python-Codeausschnitt, die Sie lesen und beurteilen sollen. So sehen Sie, ob Kandidatinnen und Kandidaten einschätzen können, was eine Berechtigung oder ein Aufruf auf AWS tatsächlich erlaubt.
Bereitstellungsoptionen in Amazon SageMaker
Szenarien zu Training, Optimierung und Bereitstellung in Amazon SageMaker zeigen, wie Kandidatinnen und Kandidaten die Möglichkeiten abwägen, ein Modell in den Einsatz zu bringen.
Vorgefertigter Dienst oder eigenes Modell
Die Fragen behandeln, wann ein vorgefertigter KI-Dienst einem eigenen Modell überlegen ist. Diese Entscheidung, etwas selbst zu entwickeln oder einen Dienst zu nutzen, beeinflusst auch die Betriebskosten eines produktiven Modells.
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.
Integritätssignale im Einstellungstest
Jede Kandidatin und jeder Kandidat erhält einen anderen Fragensatz aus großen Fragenpools. Die Reihenfolge der Fragen und die Antwortoptionen werden zufällig angeordnet. Der Browser erhält jeweils eine Frage, und die Lösungsschlüssel bleiben auf den Servern von HireValid. Der 10-Minuten-Timer läuft auf dem Server. Beim Neuladen wird dieselbe Frage mit der verbleibenden Zeit angezeigt. Kandidatinnen und Kandidaten können den Fragetext weder kopieren noch markieren; ein blockierter Kopierversuch wird aufgezeichnet. Ein persönlicher Einladungslink läuft ab, und ein abgeschlossener Test kann nicht erneut absolviert werden. HireValid erfasst Signale wie die Zeit außerhalb des Test-Tabs und fasst sie in einem Integrity Score mit einer Nachweis-Zeitleiste zur Überprüfung durch den Arbeitgeber zusammen. Das System entscheidet nicht eigenständig. Mit Einwilligung der Kandidatin oder des Kandidaten können Arbeitgeber zu zufälligen Zeitpunkten Webcam-Fotos aufnehmen.
So beugen wir KI-gestützter Täuschung vor · Integritätssignale
Das Ergebnis als Hinweis nutzen
Bewerten Sie das Ergebnis zusammen mit einer Arbeitsprobe, die zur Stelle passt. Bitten Sie Kandidatinnen und Kandidaten zum Beispiel, ihre Überlegungen zu einer Entscheidung über die Modellbereitstellung zu erläutern. Gehen Sie in einem strukturierten Vorstellungsgespräch auf ihre Entscheidungen zu Daten und Berechtigungen, Amazon SageMaker und der Betreuung produktiver Modelle ein. Das Ergebnis ist ein Signal, das von einer Person geprüft werden sollte, keine Einstellungsentscheidung. Weitere verwandte Kompetenzbereiche finden Sie unter Computer Vision und Natural Language Processing (NLP).
Fragen für strukturierte Vorstellungsgespräche
Wie würden Sie Daten und Berechtigungen für einen Modell-Workload auf AWS vorbereiten?
Achten Sie auf eine klare Erklärung der Einrichtungsentscheidungen und darauf, wie sie mit dem geplanten Workload zusammenhängen.
Erzählen Sie mir von einem Modell, das Sie mit Amazon SageMaker bereitgestellt haben. Welche Abwägungen haben Ihren Ansatz geprägt?
Achten Sie auf nachvollziehbare Überlegungen zu Training, Optimierung und Bereitstellung sowie auf Entscheidungen, die zur jeweiligen Situation passen.
Wie würden Sie untersuchen, warum ein produktives Modell langsamer oder ungenauer geworden ist?
Achten Sie auf eine praxisnahe Betrachtung von Modellzustand, Leistung und Kosten.
Bewertung und Vergleichswerte verstehen
Fairness und angemessene Vorkehrungen
Die Fragen prüfen das praktische Urteilsvermögen anhand realistischer Szenarien, nicht das Wissen über Preise, Kontingente, regionale Verfügbarkeit oder kürzlich eingeführte Produkte, da sich diese häufig ändern. Die Szenarien stammen aus verschiedenen Branchen, verwenden Namen unterschiedlicher Herkunft, vermeiden Währungssymbole und lokales Spezialwissen und sind in einfachem Englisch verfasst. So misst der Test Cloud-ML-Kenntnisse und nicht die Lesegeschwindigkeit. Der Code ist kurz, nur bei Bedarf kommentiert und nutzt gängige Bibliotheksaufrufe.
Sie können jedem Kandidaten als angemessene Anpassung mehr Zeit geben. Die Ergebnisse dienen der Prüfung durch eine Person, niemals einer automatischen Entscheidung.
Vorläufig: Die Zuverlässigkeit wird angegeben, sobald 200 Kandidatinnen und Kandidaten den Test abgeschlossen haben.
Testdetails
Ein zeitlich begrenzter Satz kurzer Szenarien zum Betrieb von Machine Learning auf Amazon Web Services: Daten und Berechtigungen vorbereiten, Modelle in Amazon SageMaker trainieren und bereitstellen, produktive Modelle genau, schnell und kostengünstig halten und wissen, wann ein vorgefertigter KI-Dienst einem eigenen Modell überlegen ist. Einige Fragen enthalten einen kurzen Python-Codeausschnitt oder eine JSON-Richtlinie, die Sie lesen und beurteilen sollen.
- Die Fragen sind auf Englisch.
- Es sind keine Hilfsmittel erforderlich.
- Jede Frage wird der Reihe nach einmal beantwortet. Ein Zurückgehen ist nicht möglich.
- 4 Übungsfragen, 4 Minuten, vor dem zeitlich begrenzten Test.
Amazon Web Services, Amazon SageMaker, Amazon S3, Amazon CloudWatch, AWS Lambda, AWS Identity and Access Management, AWS Glue, Amazon Bedrock, Amazon Comprehend, Amazon Rekognition sind Marken ihrer jeweiligen Inhaber. HireValid ist weder mit ihnen verbunden noch werden sie von ihnen unterstützt.
Häufig gestellte Fragen
Setzt der Test Kenntnisse zu aktuellen AWS-Preisen oder kürzlich eingeführten Diensten voraus?+
Nein. Die Fragen prüfen das praktische Urteilsvermögen anhand realistischer Szenarien, nicht das Wissen über Preise, Kontingente, regionale Verfügbarkeit oder kürzlich eingeführte Produkte, da sich diese häufig ändern. Die Szenarien stammen aus verschiedenen Branchen, verwenden Namen unterschiedlicher Herkunft und sind in einfachem Englisch verfasst. Der Code ist kurz und nutzt gängige Bibliotheksaufrufe.
Für welche Rollen und welches Niveau eignet sich der Test zu Machine Learning in Amazon Web Services?+
Dieser Test auf mittlerem Niveau eignet sich für Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure, Data Scientists, die ihre eigenen Modelle bereitstellen, MLOps-Ingenieurinnen und -Ingenieure sowie Cloud-Architektinnen und -Architekten, die ML-Plattformen planen. Wählen Sie ihn, wenn die Stelle praktische ML-Entscheidungen auf AWS erfordert.
Welches Format hat der Test zu Machine Learning in Amazon Web Services und welche Hilfsmittel sind erlaubt?+
Der Test umfasst 15 Multiple-Choice-Fragen auf Englisch und dauert 10 Minuten. Einige Fragen enthalten einen kurzen Python-Codeausschnitt oder eine JSON-Richtlinie, die Sie lesen und beurteilen sollen. Hilfsmittel sind nicht erlaubt, und Kandidatinnen und Kandidaten können nicht zu einer vorherigen Frage zurückkehren.
Welche Übungsmöglichkeiten gibt es für den Test zu Machine Learning in Amazon Web Services?+
Vor den 15 zeitlich begrenzten Fragen können Kandidatinnen und Kandidaten einen Übungssatz mit 4 Fragen in 4 Minuten bearbeiten. So lernen sie das Format mit einer richtigen Antwort und das Format „Alle zutreffenden Antworten auswählen“ kennen und üben, Szenarien genau zu lesen, bevor die bewerteten Fragen beginnen.
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