Einstellungstest für neuronale Netze
Erfahren Sie, wie Kandidat:innen beim Aufbau, Training und Debugging neuronaler Netze vorgehen.
- 10 Minuten
- 15 Fragen
- Mittelstufe
- Multiple Choice
- Fragen auf Englisch
- Smartphone und Desktop
Die kurze Antwort
Der Einstellungstest für neuronale Netze ist ein Test auf mittlerem Niveau für Machine-Learning-Ingenieur:innen, Deep-Learning- und KI-Spezialist:innen, Data Scientists, die Modelle entwickeln, und verwandte Berufe. Er misst das praktische Urteilsvermögen in den Bereichen Netzwerkdesign, Training und Optimierung, Auswertung von Trainingsprotokollen, Erkennen von Fehlern im Modellcode und Einsatz von Techniken wie Attention und parameter-effizientem Feintuning.
Was gemessen wird
Neuronale Netze entwerfen, trainieren, debuggen und einsetzen, einschließlich Attention-basierter und anderer aktueller Techniken.
Netzwerkarchitektur und -design
Die Fragen behandeln den Aufbau neuronaler Netze und wie sich über ihre Architektur und ihr Design nachdenken lässt.
Training und Optimierung
Kandidat:innen befassen sich damit, wie Netzwerke trainiert und optimiert werden und wie Trainingsprotokolle zu lesen sind.
Modelle diagnostizieren und Fehler beheben
Die Fragen fordern Kandidat:innen dazu auf, Fehler im Modellcode zu erkennen und die Diagnose und Behebung von Modellproblemen durchzudenken.
Moderne Deep-Learning-Techniken
Kandidat:innen setzen sich damit auseinander, wie aktuelle Techniken wie Attention und parameter-effizientes Feintuning funktionieren.
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-Ingenieur:innen, Deep-Learning- und KI-Spezialist:innen, Data Scientists, die Modelle entwickeln, Computer-Vision- und NLP-Ingenieur:innen, angewandte Forschungswissenschaftler:innen und KI-Architekt:innen.
Was dieser Test zeigen kann
Über Modelldesign nachdenken
Kurze Python-Fragen zeigen, wie Kandidat:innen an Netzwerkarchitektur herangehen, ohne die Antworten an eine bestimmte Deep-Learning-Bibliothek zu binden.
Hinweise aus dem Training auswerten
Fragen zu Trainingsprotokollen zeigen, wie Kandidat:innen das Verhalten von Modellen interpretieren und über deren Optimierung nachdenken.
Fehler im Code finden
Fragen zum Modellcode geben Ihnen die Möglichkeit, zu beurteilen, wie Kandidat:innen einen Fehler diagnostizieren, statt sich nur auf ihre Beschreibung der eigenen Erfahrung zu verlassen.
Aktuelle Techniken anwenden
Fragen zu Attention und parameter-effizientem Feintuning zeigen, wie Kandidat:innen moderne Deep-Learning-Ansätze durchdenken.
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.
Details zur Testintegrität
Jede:r Kandidat:in erhält einen anderen Fragensatz aus umfangreichen Fragenpools. Die Reihenfolge der Fragen und die Antwortoptionen werden gemischt. Im Browser wird jeweils eine Frage angezeigt, und die Lösungsschlüssel bleiben auf den Servern von HireValid. Die Zeitmessung läuft auf dem Server. Wird die Seite neu geladen, erscheint dieselbe Frage wieder und es wird nur die verbleibende Zeit angezeigt. Ein Zurückgehen ist nicht möglich. Das Kopieren oder Markieren von Fragentext ist blockiert; ein blockierter Kopierversuch wird in der Zeitleiste festgehalten. Persönliche Einladungslinks laufen ab, und ein abgeschlossener Test kann nicht wiederholt werden. HireValid fasst Signale wie die Zeit außerhalb des Test-Tabs und eingefügte Antworten in einem Integrity Score mit einer Zeitleiste der Hinweise für die Prüfung durch den Arbeitgeber zusammen. Das System trifft keine eigene Entscheidung. Mit Einwilligung der Kandidat:innen können Arbeitgeber zu zufälligen Zeitpunkten Webcam-Fotos hinzufügen. Unter So erstellen wir unsere Tests erfahren Sie mehr über das Testdesign.
So beugen wir KI-gestützter Täuschung vor · Integritätssignale
Nutzen Sie den Score als Beleg
Bewerten Sie den Score zusammen mit einer passenden Arbeitsprobe und einem strukturierten Interview. Bitten Sie Kandidat:innen zum Beispiel, eine Entscheidung zum Modelldesign zu erklären oder ein kurzes Codebeispiel zu debuggen. Vergleichen Sie anschließend ihre Überlegungen mit den Hinweisen aus dem Test. Der Score soll die Beurteilung durch eine Person unterstützen, nicht allein darüber entscheiden. Wenn Sie verwandte Kompetenzen prüfen möchten, können Sie diesen Test auch mit dem Deep-Learning-Test oder dem Machine-Learning-Test vergleichen.
Fragen für strukturierte Vorstellungsgespräche
Wie würden Sie ein Trainingsprotokoll untersuchen, das darauf hindeutet, dass ein Modell nicht wie erwartet lernt?
Achten Sie auf ein klares Vorgehen beim Lesen des Protokolls, beim Entwickeln möglicher Erklärungen und bei der Entscheidung, was als Nächstes untersucht werden sollte.
Was würden Sie bei der Wahl einer Architektur für eine Modellaufgabe berücksichtigen?
Achten Sie auf relevante Abwägungen beim Design und auf eine schlüssige Verbindung zwischen der Aufgabe und dem vorgeschlagenen Netzwerk.
Wie würden Sie einen Fehler in einem kurzen Stück Modellcode aufspüren?
Achten Sie auf ein systematisches Vorgehen beim Untersuchen des Codes und Überprüfen wahrscheinlicher Ursachen, statt auf bloßes Raten.
Beschreiben Sie ein Modellproblem, bei dem Sie parameter-effizientes statt vollständigem Feintuning in Betracht ziehen würden. Was würden Sie vor Ihrer Entscheidung prüfen?
Achten Sie darauf, ob die Wahl mit den Einschränkungen des Problems begründet wird und wie die Kandidat:innen überprüfen würden, ob die Lösung funktioniert.
Bewertung und Vergleichswerte verstehen
Fairness und angemessene Vorkehrungen
Die Fragen sind frameworkunabhängig formuliert: Der Code ist kurz und in einfachem Python geschrieben. Jede Ebene, Konvention für Formen, Voreinstellung und Einstellung, auf die sich eine Frage stützt, wird darin genannt. Keine Antwort hängt von Funktionsnamen oder Voreinstellungen einer bestimmten Bibliothek ab. Die Fragen behandeln, wie Techniken funktionieren und wann sie eingesetzt werden - niemals, wer sie wann veröffentlicht hat. Die Formulierungen sind in verständlichem technischem Englisch gehalten, und die Rechenaufgaben sind so überschaubar, dass alle Kandidat:innen dafür Notizpapier verwenden dürfen.
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 Kandidat:innen den Test abgeschlossen haben.
Testdetails
Ein zeitlich begrenzter Test des praktischen Urteilsvermögens im Bereich Deep Learning. Kandidat:innen beantworten kurze Fragen dazu, wie Netzwerke aufgebaut, trainiert und optimiert werden, wie Trainingsprotokolle zu lesen und Fehler im Modellcode zu erkennen sind und wie aktuelle Techniken wie Attention und parameter-effizientes Feintuning funktionieren. Der Code ist kurz, in einfachem Python geschrieben und nicht von einer bestimmten Deep-Learning-Bibliothek abhängig.
- 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 ist eine Marke des jeweiligen Inhabers. HireValid ist weder mit dem Inhaber verbunden noch wird das Unternehmen von ihm unterstützt.
Häufig gestellte Fragen
Wie wird sichergestellt, dass die Fragen im Einstellungstest für neuronale Netze fair sind?+
Die Fragen verwenden kurzen, einfachen Python-Code und sind nicht von einer bestimmten Deep-Learning-Bibliothek abhängig. Jede Frage nennt die Ebenen, Formkonventionen, Voreinstellungen und Einstellungen, auf die sie sich stützt. Im Mittelpunkt steht, wie Techniken funktionieren und wann sie eingesetzt werden - nicht, wer sie wann veröffentlicht hat. Die Rechenaufgaben sind so überschaubar, dass Notizpapier ausreicht.
Dürfen Kandidat:innen beim Einstellungstest für neuronale Netze Notizpapier verwenden?+
Ja. Alle Kandidatinnen und Kandidaten dürfen Notizpapier verwenden. Es kann hilfreich sein, um die einfachen Rechenaufgaben in Fragen zu Netzwerkdesign, Training oder Modellverhalten zu bearbeiten.
Welches Übungsset gehört zum Neural-Networks-Test?+
Kandidat:innen können einen Übungssatz mit 4 Fragen und einem Zeitlimit von 3 Minuten ausprobieren. So können sie sich mit dem Fragentyp vertraut machen, bevor sie den 10-minütigen Test mit 15 Multiple-Choice-Fragen absolvieren.
Welche Kandidatinnen und Kandidaten sollten den Neural-Networks-Test für Fortgeschrittene absolvieren?+
Der Test richtet sich an Machine-Learning-Ingenieur:innen, Deep-Learning- und KI-Spezialist:innen, Data Scientists, die Modelle entwickeln, Computer-Vision- und NLP-Ingenieur:innen, angewandte Forschungswissenschaftler:innen und KI-Architekt:innen auf mittlerem Niveau.
Ähnliche Tests
Multitask-Lernen (MTL)
10 Minuten, Programmierfähigkeiten
EntdeckenMaschinelles Lernen in Amazon Web Services (AWS)
10 Minuten, Programmierfähigkeiten
EntdeckenMaschinelles Lernen in Azure
10 Minuten, Programmierfähigkeiten
EntdeckenMaschinelles Lernen in Google Cloud Platform (GCP)
10 Minuten, Programmierfähigkeiten
EntdeckenTensorFlow
10 Minuten, Programmierfähigkeiten
EntdeckenComputer Vision
10 Minuten, Programmierfähigkeiten
EntdeckenNutzen Sie den Test Neuronale Netze bei Ihrer nächsten Einstellung
Der Tarif Free umfasst 5 wichtige Tests; kostenpflichtige Tarife umfassen den Vollständige Testbibliothek.