Einstellungstest für Machine Learning in Azure
Finden Sie heraus, wie Kandidatinnen und Kandidaten praktische Machine-Learning-Aufgaben auf Azure bewältigen.
- 10 Minuten
- 15 Fragen
- Mittelstufe
- Multiple Choice
- Fragen auf Englisch
- Smartphone und Desktop
Die kurze Antwort
Der Einstellungstest für Machine Learning in Azure dauert 10 Minuten und umfasst 15 Multiple-Choice-Fragen. Anhand von Projektsituationen, kurzen Python- und YAML-Codeausschnitten sowie Konfigurationsoptionen zeigt sich, wie Kandidatinnen und Kandidaten die Einrichtung von Azure Machine Learning, das Modelltraining, die Bereitstellung und die Steuerung des Modelllebenszyklus angehen. Der Test richtet sich an Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure, Data Scientists, KI-Entwicklerinnen und -Entwickler sowie verwandte technische Berufsgruppen auf mittlerem Niveau.
Was gemessen wird
Praxisnahes Urteilsvermögen beim Einrichten, Trainieren, Bereitstellen und Betreiben von Machine-Learning-Lösungen mit Azure Machine Learning.
Einrichtung von Arbeitsbereich, Compute und Daten
Kandidatinnen und Kandidaten wählen die Compute-Ressourcen und Datenzugriffe aus, die ein Projekt in einem Azure Machine Learning-Arbeitsbereich benötigt. Manchmal treffen sie diese Auswahl anhand eines kurzen Python- oder YAML-Codeausschnitts.
Modelle trainieren, optimieren und bewerten
Die Fragen behandeln, was geändert werden sollte, wenn ein Modell die Anforderungen nicht erfüllt, und wie sich beurteilen lässt, ob ein trainiertes Modell einsatzbereit ist.
Modelle bereitstellen und Vorhersagen bereitstellen
Die Szenarien führen ein trainiertes Modell bis zu einem Live-Endpunkt und fragen, was eingerichtet werden sollte oder was geschieht, wenn Vorhersagen angefordert werden.
Den Modelllebenszyklus automatisieren, nachverfolgen und steuern
Kandidatinnen und Kandidaten wählen Maßnahmen aus, die Modelle langfristig zuverlässig halten, etwa reproduzierbare Durchläufe und das Nachverfolgen von Experimenten mit MLflow.
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, KI-Entwicklerinnen und -Entwickler, ML-Plattform- und Operations-Ingenieurinnen und -Ingenieure, Cloud-Solution-Architektinnen und -Architekten, Data Engineers sowie Entwicklerinnen und Entwickler, die auf mittlerem Niveau mit Machine Learning auf Azure arbeiten.
Was dieser Test zeigen kann
Vorhersagen, was eine Konfiguration bewirkt
Die Fragen untersuchen, was bei einer bestimmten Konfiguration geschieht. Kandidatinnen und Kandidaten müssen daher nachvollziehen, wie Azure Machine Learning funktioniert, statt lediglich Funktionen zu benennen.
Code und Konfiguration beurteilen
Anhand kurzer Python- und YAML-Codeausschnitte können Sie beurteilen, wie Kandidatinnen und Kandidaten Details zur Implementierung und Konfigurationsoptionen interpretieren.
Aktuelle, verständliche Szenarien
Die Fragen orientieren sich am aktuellen Python-SDK und an den aktuellen Befehlszeilentools, nicht an veralteten Versionen. Preise, Regionslisten und Menüpfade im Portal sind nie ausschlaggebend.
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
Jede Kandidatin und jeder Kandidat erhält andere Fragen aus umfangreichen Fragenpools. Die Fragen werden einzeln angezeigt. Ihre Reihenfolge und die Antwortoptionen werden zufällig angeordnet. Die Zeit von 10 Minuten wird serverseitig erfasst. Lädt eine Kandidatin oder ein Kandidat die Seite neu, wird dieselbe Frage mit der verbleibenden Zeit erneut angezeigt. Frühere Fragen können nicht erneut aufgerufen werden. Der Fragetext kann weder kopiert noch markiert werden. Ein blockierter Kopierversuch wird in der Zeitleiste erfasst. HireValid zeichnet Signale auf, etwa wenn jemand den Test-Tab verlässt, Text in Antworten einfügt oder schneller antwortet, als eine Frage gelesen werden kann. Diese Signale werden Arbeitgeberinnen und Arbeitgebern zur Überprüfung in einem Integrity Score und einer Beleg-Zeitleiste angezeigt. Das System trifft keine eigenständige Entscheidung. Mit Einwilligung der Kandidatin oder des Kandidaten können Arbeitgeberinnen und Arbeitgeber in zufälligen Abständen Webcam-Fotos aufnehmen lassen.
So beugen wir KI-gestützter Täuschung vor · Integritätssignale
Nutzen Sie den Score als einen von mehreren Anhaltspunkten
Bewerten Sie das Ergebnis zusammen mit einer Arbeitsprobe und einem strukturierten Vorstellungsgespräch. Bitten Sie Kandidatinnen und Kandidaten, ihre Entscheidungen zur Einrichtung des Arbeitsbereichs, zur Modellbewertung oder zur Bereitstellung von Vorhersagen zu erläutern. Vergleichen Sie anschließend ihre Überlegungen mit den Anforderungen der Stelle. Der Score ist ein Anhaltspunkt für die persönliche Prüfung, aber für sich genommen keine Einstellungsentscheidung. Umfasst die Stelle auch verwandte Aufgaben, können Machine Learning, Deep Learning oder Artificial Intelligence als separate Anhaltspunkte dienen.
Fragen für strukturierte Vorstellungsgespräche
Wie würden Sie für ein Machine-Learning-Projekt den Arbeitsbereich, die Compute-Ressourcen und den Datenzugriff auswählen?
Achten Sie auf klare Einrichtungsentscheidungen, die zur Projektsituation passen.
Erklären Sie, wie Sie vorgehen würden, wenn die Bewertungsergebnisse eines Modells den Anforderungen des Projekts nicht entsprächen.
Achten Sie auf ein durchdachtes Vorgehen beim Trainieren, Optimieren und Bewerten des Modells.
Wie würden Sie ein trainiertes Modell in einen Dienst überführen, der Vorhersagen zurückgibt?
Achten Sie auf praxisnahe Entscheidungen zur Bereitstellung und zum Betrieb.
Bewertung und Vergleichswerte verstehen
Fairness und angemessene Vorkehrungen
Die Fragen sind in einfachem US-Englisch auf professionellem Leseniveau verfasst und enthalten kurze Codeausschnitte. Sie verzichten auf Redewendungen, lokales Wissen und Geldbeträge. Die Szenarien stammen aus unterschiedlichen Branchen, und die Namen der darin vorkommenden Personen spiegeln verschiedene Hintergründe wider. Die Fragen orientieren sich am aktuellen Python-SDK und an den aktuellen Befehlszeilentools, nicht an veralteten Versionen. Keine Frage setzt voraus, Preise, Regionslisten oder Menüpfade im Portal auswendig zu kennen.
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 kurzer Test mit Zeitlimit, der prüft, wie gut Kandidatinnen und Kandidaten Machine-Learning-Lösungen auf Microsoft Azure entwickeln und betreiben. Die Fragen behandeln realistische Projektsituationen, kurze Python- und YAML-Codeausschnitte sowie Konfigurationsoptionen. Sie fragen, was eingerichtet oder geändert werden sollte und welche Folgen eine Konfiguration hat. Der Test deckt den Weg vom Arbeitsbereich und den zugehörigen Compute-Ressourcen bis hin zu trainierten Modellen, Live-Endpunkten und Maßnahmen ab, die Modelle langfristig zuverlässig halten.
- 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, 3 Minuten, vor dem zeitlich begrenzten Test.
Microsoft Azure, Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Service, Azure Key Vault, Azure Container Registry, Azure Monitor, MLflow, Python, Microsoft Entra ID, Docker sind Marken ihrer jeweiligen Inhaber. HireValid ist weder mit ihnen verbunden noch werden sie von ihnen unterstützt.
Häufig gestellte Fragen
Welche Bewerberinnen und Bewerber sollten den Test zu Machine Learning in Azure absolvieren?+
Der Test richtet sich an Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure, Data Scientists, KI-Entwicklerinnen und -Entwickler, ML-Plattform- und Operations-Ingenieurinnen und -Ingenieure, Cloud-Solution-Architektinnen und -Architekten, Data Engineers sowie Entwicklerinnen und Entwickler, die auf mittlerem Niveau mit Machine Learning auf Azure arbeiten.
Wie berücksichtigt der Test „Machine Learning in Azure“ Chancengerechtigkeit?+
Die Fragen sind in einfachem US-Englisch auf professionellem Leseniveau verfasst und enthalten kurze Codeausschnitte. Sie verzichten auf Redewendungen, lokales Wissen und Geldbeträge. Die Szenarien stammen aus unterschiedlichen Branchen, und die Namen spiegeln verschiedene Hintergründe wider.
Dürfen Kandidatinnen und Kandidaten beim Test „Machine Learning in Azure“ Hilfsmittel verwenden?+
Hilfsmittel sind nicht erlaubt, und Kandidatinnen und Kandidaten können nicht zu früheren Fragen zurückkehren. Der Code in den Fragen beschränkt sich auf kurze Python- und YAML-Codeausschnitte, die sie direkt auf dem Bildschirm lesen und beurteilen. Eigene Tools oder ein Azure-Abonnement werden daher nicht benötigt.
Welche Übungsmöglichkeiten gibt es für den Test „Machine Learning in Azure“?+
Vor den 15 Fragen mit Zeitlimit können Kandidatinnen und Kandidaten einen Übungssatz mit 4 Fragen und einem Zeitlimit von 3 Minuten bearbeiten. So können sie sich zunächst mit den Formaten „Eine Antwort“ und „Alle zutreffenden Antworten auswählen“ vertraut machen.
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