PyTorch-Test für die Personalauswahl
Erfahren Sie, wie Kandidaten PyTorch-Code und Situationen beim Modellaufbau nachvollziehen.
- 10 Minuten
- 15 Fragen
- Mittelstufe
- Multiple Choice
- Fragen auf Englisch
- Smartphone und Desktop
Die kurze Antwort
Der PyTorch-Test ist eine zeitlich begrenzte Prüfung von Kenntnissen auf mittlerem Niveau zu Tensoren und autograd sowie zum Aufbau von Feed-forward-, Faltungs- und komplexeren neuronalen Netzen. Die Multiple-Choice-Fragen verwenden Codeausschnitte oder Situationen zum Modellaufbau. Der Test richtet sich an Ingenieure sowie Data Scientists oder Analysten, die Modelle in PyTorch entwickeln, trainieren oder pflegen.
Was gemessen wird
Solide Kenntnisse in der Arbeit mit PyTorch-Tensoren und autograd sowie im Aufbau von Feedforward-, Faltungs- und komplexeren neuronalen Netzen.
Tensoren und autograd
Kandidaten sagen voraus, was kurze Tensor- und autograd-Codeausschnitte bewirken.
Feed-forward-Netze
Die Fragen behandeln den Aufbau und das Training von Feed-forward-Modellen.
Faltungsnetze
Kandidaten berechnen die Dimensionen von Faltungsnetzen.
Komplexe Architekturen
Situationen zum Modellaufbau behandeln, wie größere Residual-, rekurrente und Attention-basierte Modelle zusammengesetzt werden.
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
Deep-Learning- und Machine-Learning-Ingenieure, KI-Ingenieure, Forschungsingenieure sowie Data Scientists oder Analysten, die Modelle in PyTorch entwickeln, trainieren oder pflegen.
Was dieser Test zeigen kann
Code nachvollziehen
Kandidaten sagen voraus, was Tensor- und autograd-Codeausschnitte bewirken. So erhalten Sie einen Eindruck davon, wie sie das Verhalten von PyTorch nachvollziehen - über die Angaben im Lebenslauf hinaus.
Entscheidungen beim Modellaufbau
Fragen zum Trainieren von Feed-forward-Modellen und Berechnen der Dimensionen von Faltungsnetzen zeigen, wie Kandidaten konkrete Schritte beim Aufbau neuronaler Netze bewältigen.
Ein gemeinsamer, praxisnaher Rahmen
Kurzer Code, neutrale Variablennamen, überschaubare Rechenaufgaben und erlaubtes Schmierpapier unterstützen das Nachvollziehen von Dimensionen - ohne GPU oder branchenspezifische Kenntnisse vorauszusetzen.
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.
Signale zur Testintegrität
Jeder Kandidat erhält eine andere Auswahl an Fragen aus großen Pools. Die Reihenfolge ist unterschiedlich und die Antwortoptionen werden gemischt. Der Browser erhält jeweils nur eine Frage, und die Lösungsschlüssel bleiben auf den Servern von HireValid. Die Zeitmessung läuft auf dem Server. Beim Neuladen wird dieselbe Frage mit der verbleibenden Zeit wieder angezeigt. Kandidaten können nicht zurückgehen. Das Kopieren oder Markieren von Fragetext wird blockiert; ein blockierter Kopierversuch wird in der Zeitleiste festgehalten. HireValid erfasst Signale wie die Zeit außerhalb des Test-Tabs, eingefügte Antworten und Antworten, die schneller abgegeben werden, als eine Frage gelesen werden kann. Der Arbeitgeber prüft einen Integrity Score zusammen mit einer Zeitleiste der Belege. Der Score entscheidet niemals selbstständig. Erfahren Sie mehr darüber, wie wir unsere Tests entwickeln.
So beugen wir KI-gestützter Täuschung vor · Integritätssignale
Nutzen Sie den Score als Beleg
Betrachten Sie den PyTorch-Score als ein Signal, das von einer Person geprüft werden sollte, nicht als alleinige Einstellungsentscheidung. Ergänzen Sie ihn durch eine arbeitsnahe Aufgabe, die zur Position passt - zum Beispiel das Nachvollziehen des Tensorverhaltens oder einer Aufgabe zum Modellaufbau - sowie durch ein strukturiertes Vorstellungsgespräch. Vergleichen Sie, wie sich der Kandidat in diesen Situationen schlägt, mit seinen Antworten zu Code, Netzwerklayout und dem Zusammensetzen von Modellen. Weitere passende Fähigkeiten finden Sie im Test zu neuronalen Netzen und im Computer-Vision-Test. Praktische Hinweise zur Personalauswahl finden Sie im Leitfaden zu Einstellungstests.
Fragen für strukturierte Vorstellungsgespräche
Erläutern Sie Schritt für Schritt, wie Sie eine Tensoroperation nachvollziehen würden, die eine unerwartete Form oder einen unerwarteten Gradienten erzeugt.
Achten Sie auf eine klare Beschreibung der Schritte, mit denen die Person das Verhalten von Tensoren und autograd nachvollziehen würde.
Wie würden Sie beim Aufbau eines Faltungsmodells die Layer-Dimensionen auswählen und überprüfen?
Achten Sie auf eine praxisnahe Erklärung, wie die Person die Dimensionen des Netzes berechnet und das Ergebnis überprüft.
Erzählen Sie mir von einem PyTorch-Modell, das Sie entwickelt oder gepflegt haben, und wie Sie dessen Komponenten zusammengesetzt haben.
Achten Sie auf konkrete Entscheidungen und die dazugehörige Begründung, einschließlich der Vorgehensweise bei einer größeren Architektur, falls relevant.
Bewertung und Vergleichswerte verstehen
Fairness und angemessene Vorkehrungen
Die Fragen verwenden kurzen, eigenständigen Code mit neutralen Variablennamen und einfachem Englisch. Sie erfordern keine Kenntnisse einer bestimmten Branche, eines Datensatzes oder einer Forschungsarbeit. Gefragt wird nach Verhalten, das bei aktuellen Versionen mit Standardeinstellungen gleich bleibt - niemals nach Ausgabeformaten, exakten Gleitkommazahlen oder versionsspezifischen Details. Keine Frage erfordert eine GPU. Alle Kandidaten dürfen Schmierpapier verwenden, um Tensorformen zu berechnen. Die Rechenaufgaben sind so einfach gehalten, dass sie von Hand gelöst werden können.
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 ausgewiesen, sobald 200 Kandidaten den Test abgeschlossen haben.
Testdetails
Ein zeitlich begrenzter Test praktischer PyTorch-Kenntnisse. Die Fragen behandeln, wie sich Tensor- und autograd-Code verhält, wie Feed-forward-Netze aufgebaut und trainiert werden, wie die Dimensionen von Faltungsnetzen berechnet werden und wie größere Modelle wie Residual-, rekurrente und Attention-basierte Modelle zusammengesetzt werden. Jede Frage zeigt einen kurzen Codeausschnitt oder eine Situation beim Modellaufbau und fragt, was passiert oder was geändert werden sollte.
- 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.
PyTorch, Python, NumPy sind Marken ihrer jeweiligen Inhaber. HireValid ist weder mit ihnen verbunden noch werden sie von ihnen unterstützt.
Häufig gestellte Fragen
Wie stellt der PyTorch-Test sicher, dass sich die Fragen auf praktische Fähigkeiten konzentrieren?+
Die Fragen verwenden kurzen, eigenständigen Code, neutrale Variablennamen und einfaches Englisch. Sie erfordern keine Kenntnisse einer bestimmten Branche, eines Datensatzes oder einer Forschungsarbeit und setzen weder eine GPU noch Kenntnisse zu Ausgabeformaten, exakten Gleitkommazahlen oder versionsspezifischen Details voraus.
Dürfen Kandidaten Schmierpapier verwenden oder zu einer früheren Frage im PyTorch-Test zurückkehren?+
Alle Kandidaten dürfen Schmierpapier verwenden, um Tensorformen zu berechnen. Die Rechenaufgaben sind so einfach gehalten, dass sie von Hand gelöst werden können. Im Test ist kein Zurückgehen möglich. Beim Neuladen wird dieselbe Frage mit der verbleibenden Zeit wieder angezeigt.
Für welche Rollen eignet sich der PyTorch-Test auf mittlerem Niveau?+
Der Test richtet sich an Deep-Learning- und Machine-Learning-Ingenieure, KI-Ingenieure, Forschungsingenieure sowie Data Scientists oder Analysten, die PyTorch-Modelle entwickeln, trainieren oder pflegen.
Was umfasst der Übungssatz zum PyTorch-Test?+
Der Übungssatz umfasst vier Fragen und hat ein Zeitlimit von drei Minuten. Der Test selbst umfasst 15 Multiple-Choice-Fragen, dauert 10 Minuten und kann auf dem Desktop oder Mobilgerät absolviert werden.
Ähnliche Tests
TensorFlow
10 Minuten, Programmierfähigkeiten
EntdeckenComputer Vision
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
EntdeckenMultitask-Lernen (MTL)
10 Minuten, Programmierfähigkeiten
EntdeckenNutzen Sie den Test PyTorch bei Ihrer nächsten Einstellung
Der Tarif Free umfasst 5 wichtige Tests; kostenpflichtige Tarife umfassen den Vollständige Testbibliothek.