Google Cloud Machine-Learning-Einstellungstest
Bewerten Sie das praxisorientierte Urteilsvermögen über den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus auf Google Cloud hinweg.
- 10 Minuten
- 15 Fragen
- Mittelstufe
- Multiple Choice
- Fragen auf Englisch
- Smartphone und Desktop
Die kurze Antwort
Der Machine-Learning-Test für Google Cloud Platform ist ein Einstellungstest auf mittlerem Niveau für Machine-Learning-Engineers, MLOps-Engineers, Data Scientists, die Modelle in den Produktivbetrieb überführen, und Cloud-Architektinnen und -Architekten, die ML-Workloads auf Google Cloud planen. Die Multiple-Choice-Szenarien bewerten das praxisorientierte Urteilsvermögen bei der Datenaufbereitung, beim Training und bei der Optimierung von Modellen, bei der Bereitstellung von Vorhersagen und beim Monitoring von Workloads.
Was gemessen wird
Praxisorientiertes Urteilsvermögen beim Entwickeln, Bereitstellen und Betreiben von Machine-Learning-Workloads auf Google Cloud.
Cloud-Ressourcen und Daten für ML
Bewertet Entscheidungen zur Speicherung und Aufbereitung von Daten sowie zur Nutzung von Cloud-Ressourcen für Machine-Learning-Workloads.
Modelle trainieren, bewerten und optimieren
Behandelt Entscheidungen rund um das Training, die Bewertung und die Optimierung eines Modells für ein Projekt.
Modellbereitstellung und Online-Vorhersagen
Behandelt die Überführung eines Modells in den Produktivbetrieb und die Erstellung von Online-Vorhersagen.
Pipelines, Monitoring und Modellüberwachung
Behandelt Pipelines, Monitoring und Überwachung, damit Machine-Learning-Workloads langfristig zuverlässig laufen.
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-Engineers, MLOps-Engineers, Data Scientists, die eigene Modelle in den Produktivbetrieb überführen, und Cloud-Architektinnen und -Architekten, die ML-Workloads auf Google Cloud planen.
Was dieser Test zeigen kann
Datenentscheidungen im Kontext
Realistische Projektsituationen zeigen, wie Kandidatinnen und Kandidaten die Speicherung und Aufbereitung von Daten angehen. Dazu gehören Beispiele wie Nachfrageprognosen, Sensormesswerte und Support-Tickets.
Konzepte statt Klickpfade
Die Fragen konzentrieren sich auf grundlegende Konzepte und Designentscheidungen statt auf Preise, Kontingente, Klickpfade in der Konsole oder kürzlich umbenannte Funktionen.
Angewandtes technisches Denken
Einige Situationen enthalten wenige kurze Zeilen Python oder SQL. So wählen Kandidatinnen und Kandidaten einen Ansatz im jeweiligen Kontext, statt nur auf abstrakte Fragen zu antworten.
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 des Tests zur Überprüfung
Jede Kandidatin und jeder Kandidat erhält eine andere Auswahl von Fragen aus umfangreichen Fragenpools. Die Reihenfolge ist unterschiedlich, und die Antwortoptionen werden gemischt. Im Browser wird jeweils eine Frage angezeigt; die Lösungsschlüssel bleiben auf den Servern von HireValid. Die Zeitmessung erfolgt auf dem Server. Beim Neuladen erscheint dieselbe Frage wieder, wobei nur die verbleibende Zeit zur Verfügung steht. Kandidatinnen und Kandidaten können nicht zu vorherigen Fragen zurückkehren. HireValid erfasst Signale wie die Zeit außerhalb des Test-Tabs, eingefügte Antworten und Antworten, die schneller gegeben werden, als sich eine Frage lesen lässt. Ein Integrity Score und eine Übersicht mit dem zeitlichen Verlauf der Hinweise fassen diese Signale für die Überprüfung durch den Arbeitgeber zusammen. Sie treffen keine eigenständige Entscheidung. Mit Einwilligung der Kandidatin oder des Kandidaten kann ein Arbeitgeber zufällig Webcam-Fotos aufnehmen lassen.
So beugen wir KI-gestützter Täuschung vor · Integritätssignale
Nutzen Sie den Score als eine Informationsquelle
Bewerten Sie das Ergebnis zusammen mit einer arbeitsplatzrelevanten Arbeitsprobe und einem strukturierten Interview, nicht als alleinige Entscheidungsgrundlage. In einer Arbeitsprobe könnte die Kandidatin oder der Kandidat erklären, wie Daten aufbereitet, ein Modell trainiert und nach der Bereitstellung überwacht werden. Weitere verwandte Testbereiche finden Sie unter Machine Learning, Deep Learning und Artificial Intelligence.
Fragen für strukturierte Vorstellungsgespräche
Für ein Projekt zur Nachfrageprognose liegen neue Daten vor. Wie würden Sie entscheiden, welche Daten vor dem Modelltraining aufbereitet werden müssen?
Achten Sie auf einen klaren Ansatz zur Speicherung und Aufbereitung von Daten und darauf, ob die Entscheidungen zur jeweiligen Projektsituation passen.
Ein Modell schneidet bei der Bewertung schlecht ab. Wie würden Sie herausfinden, was als Nächstes geändert werden sollte?
Achten Sie auf nachvollziehbare Schritte beim Training, bei der Bewertung und Optimierung, nicht nur auf eine Aufzählung von Begriffen.
Ein Modell erstellt Vorhersagen im Onlinebetrieb. Was würden Sie im Laufe der Zeit überwachen und wie würden Sie auf ein Problem reagieren?
Achten Sie auf praxisorientiertes Denken zur Bereitstellung, Überwachung und Kontrolle von Modellen.
Bewertung und Vergleichswerte verstehen
Fairness und angemessene Vorkehrungen
Die Fragen verwenden allgemeine Geschäftsdaten wie Nachfrageprognosen, Sensormesswerte und Support-Tickets. Sie sind in klarem technischem Englisch ohne Redewendungen oder erforderliche lokale Kenntnisse formuliert. Geprüft werden grundlegende Konzepte und Designentscheidungen statt Preise, Kontingente, Klickpfade in der Konsole oder kürzlich umbenannte Funktionen. So haben aktuelle Produktänderungen keinen Einfluss auf die Bewertung. Der Code umfasst nur wenige kurze Zeilen, und alle Kandidatinnen und Kandidaten haben für jede Frage gleich viel Zeit.
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, zeitlich begrenzter Test zu angewandtem Machine Learning auf Google Cloud. Kandidatinnen und Kandidaten bearbeiten realistische Projektsituationen, einige davon mit wenigen Zeilen Python oder SQL, und entscheiden, wie Daten gespeichert und aufbereitet, ein Modell trainiert und optimiert, in den Produktivbetrieb überführt und langfristig zuverlässig betrieben werden.
- 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.
Google Cloud, Google Cloud Platform, Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Google Kubernetes Engine, TensorFlow, Kubeflow sind Marken ihrer jeweiligen Inhaber. HireValid ist weder mit ihnen verbunden noch werden sie von ihnen unterstützt.
Häufig gestellte Fragen
Wie berücksichtigt der Machine-Learning-Test für Google Cloud Platform Fairness?+
Der Test verwendet allgemeine Geschäftsdaten, darunter Nachfrageprognosen, Sensormesswerte und Support-Tickets. Die Fragen sind in klarem technischem Englisch ohne Redewendungen oder erforderliche lokale Kenntnisse formuliert. Sie konzentrieren sich auf grundlegende Konzepte und Designentscheidungen, nicht auf Preise, Kontingente, Klickpfade in der Konsole oder kürzlich umbenannte Funktionen. Der Code umfasst nur wenige kurze Zeilen, und alle Kandidatinnen und Kandidaten haben für jede Frage gleich viel Zeit.
Sind im Machine-Learning-Test für Google Cloud Platform Hilfsmittel erlaubt?+
Hilfsmittel sind nicht erlaubt, und Kandidatinnen und Kandidaten können nicht zu einer vorherigen Frage zurückkehren. Der Code umfasst wenige kurze Zeilen Python oder SQL, die im Kontext einer Projektsituation gelesen werden. Daher sind keine eigenen Tools oder Google-Cloud-Projekte erforderlich.
Was enthält das Übungsset zu maschinellem Lernen mit Google Cloud?+
Der Übungsteil umfasst vier Fragen und dauert vier Minuten. Danach folgen 15 zeitlich begrenzte Fragen in 10 Minuten. So können sich Kandidatinnen und Kandidaten mit den Formaten mit einer oder mehreren richtigen Antworten und dem Lesen kurzer Projektsituationen vertraut machen, bevor die bewerteten Fragen beginnen.
Wer sollte den Einstellungstest für maschinelles Lernen mit Google Cloud auf mittlerem Niveau machen?+
Der Test richtet sich an Machine-Learning-Engineers, MLOps-Engineers, Data Scientists, die eigene Modelle in den Produktivbetrieb überführen, und Cloud-Architektinnen und -Architekten, die ML-Workloads auf Google Cloud planen. Das mittlere Niveau eignet sich für Personen, die bereits Modelle von der Datenaufbereitung bis zum Produktivbetrieb führen, nicht für Einsteigerinnen und Einsteiger im Bereich Machine Learning.
Ähnliche Tests
Maschinelles Lernen in Amazon Web Services (AWS)
10 Minuten, Programmierfähigkeiten
EntdeckenMaschinelles Lernen in Azure
10 Minuten, Programmierfähigkeiten
EntdeckenTensorFlow
10 Minuten, Programmierfähigkeiten
EntdeckenMultitask-Lernen (MTL)
10 Minuten, Programmierfähigkeiten
EntdeckenNeuronale Netze
10 Minuten, Programmierfähigkeiten
EntdeckenScikit-learn
10 Minuten, Programmierfähigkeiten
EntdeckenNutzen Sie den Test Maschinelles Lernen in Google Cloud Platform (GCP) bei Ihrer nächsten Einstellung
Der Tarif Free umfasst 5 wichtige Tests; kostenpflichtige Tarife umfassen den Vollständige Testbibliothek.