NLP-Einstellungstest
Prüfen Sie praktische NLP-Kenntnisse in 10 Minuten anhand kurzer Fragen und praxisnaher Szenarien.
- 10 Minuten
- 15 Fragen
- Mittelstufe
- Multiple Choice
- Fragen auf Englisch
- Smartphone und Desktop
Die kurze Antwort
Der NLP-Test ist ein 10-minütiger Test mit 15 Fragen zu praktischen NLP-Kenntnissen. Er richtet sich an NLP Engineers, Machine-Learning-Engineers, AI Engineers, Data Scientists, Data Analysts, die mit Text arbeiten, sowie an andere Positionen, für die praktische NLP-Kenntnisse erforderlich sind. Die Multiple-Choice-Fragen behandeln die Textaufbereitung, die Umwandlung von Text in Modellmerkmale, die Informationsextraktion, die Entwicklung von Dialog- und Themenwerkzeugen sowie die Arbeit mit Transformer-Sprachmodellen.
Was gemessen wird
Praktische Kenntnisse in der Textaufbereitung, der Entwicklung und Bewertung von Textmodellen, der Informationsextraktion und der Arbeit mit Transformer-Sprachmodellen.
Textaufbereitung
Behandelt Entscheidungen zur Aufbereitung von Rohtext für die Verarbeitung natürlicher Sprache.
Textmerkmale und Klassifikatoren
Behandelt die Umwandlung von Text in Merkmale für Modelle sowie die Arbeit mit Klassifikatoren.
Informationsextraktion, Dialogsysteme und Themen
Behandelt die Extraktion strukturierter Fakten aus Text sowie die Arbeit mit Dialog- und Themenwerkzeugen.
Transformer und Sprachmodelle
Behandelt die Arbeit mit Transformer-Sprachmodellen.
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
NLP Engineers, Machine-Learning-Engineers, AI Engineers, Data Scientists und Data Analysts, die mit Text arbeiten, sowie andere Positionen, für die praktische Kenntnisse in der Verarbeitung natürlicher Sprache erforderlich sind.
Was dieser NLP-Test zeigen kann
Mehr als nur der Lebenslauf
Erfahren Sie, wie Kandidatinnen und Kandidaten mit Textaufbereitung, Modellmerkmalen, Informationsextraktion, Dialogsystemen, Themen und Transformer-Sprachmodellen umgehen.
Ein gezielter Kompetenztest
Prüfen Sie praktische NLP-Kenntnisse anhand von 15 Multiple-Choice-Fragen, darunter kurze Python-Snippets mit integrierten Funktionen und Standardbibliotheksmodulen.
Ein prägnanter erster Schritt
Das 10-Minuten-Format liefert Ihnen einen gezielten Anhaltspunkt, den Sie zusammen mit einer Arbeitsprobe und einem strukturierten Interview bewerten können.
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
Bei jedem Versuch wird ein anderes Fragenset aus umfangreichen Fragenpools zusammengestellt. Die Reihenfolge der Fragen ändert sich bei jedem Versuch, und die Antwortoptionen werden gemischt. Der Browser erhält jeweils eine Frage. Die Antwortschlüssel bleiben auf den Servern von HireValid. Die Zeitmessung erfolgt serverseitig. Beim Neuladen erscheint dieselbe Frage wieder, wobei nur die verbleibende Zeit zur Verfügung steht. Kandidatinnen und Kandidaten können nicht zu früheren Fragen zurückkehren. Fragetexte können weder kopiert noch markiert werden. Ein blockierter Kopierversuch wird in der Zeitleiste festgehalten. HireValid erfasst Signale wie die Zeit außerhalb des Test-Tabs, eingefügte Antworten und Antworten, die schneller gegeben werden, als eine Frage gelesen werden kann. Für die Prüfung durch den Arbeitgeber werden ein Integrity Score und eine Zeitleiste mit Belegen bereitgestellt. Der Score trifft niemals allein eine Entscheidung. Mit Einwilligung können Arbeitgeber in zufälligen Momenten Webcam-Fotos aufnehmen lassen.
So beugen wir KI-gestützter Täuschung vor · Integritätssignale
Nutzen Sie den Score als Anhaltspunkt
Bewerten Sie den Score zusammen mit einer Arbeitsprobe und einem strukturierten Interview. Bitten Sie Kandidatinnen und Kandidaten zu erklären, wie sie Text aufbereiten, ein Textmodell entwickeln oder bewerten oder Informationen extrahieren würden. Vergleichen Sie anschließend ihre Überlegungen mit den Testergebnissen. Für verwandte Anforderungen können Sie auch die Tests Künstliche Intelligenz und Datenextraktion, -transformation und -laden (ETL) ansehen.
Fragen für strukturierte Vorstellungsgespräche
Erzählen Sie mir von Rohtext, den Sie für ein Modell aufbereitet haben. Welche Entscheidungen haben Sie getroffen und warum?
Achten Sie darauf, ob die Entscheidungen auf die Daten und die Aufgabe abgestimmt waren und wie die Kandidatin oder der Kandidat beurteilt hat, ob sie hilfreich waren.
Beschreiben Sie eine Textklassifikationsaufgabe, an der Sie gearbeitet haben. Wie haben Sie die Merkmale und den Klassifikator ausgewählt?
Achten Sie auf Überlegungen zu Merkmalen, der Auswahl von Modellen und der Bewertung.
Wie würden Sie strukturierte Fakten aus einer Textsammlung extrahieren?
Achten Sie auf eine klare Vorgehensweise beim Auffinden von Informationen und ihrer Darstellung in strukturierter Form.
Wie würden Sie beurteilen, ob ein Dialog- oder Themenwerkzeug wie vorgesehen funktioniert?
Achten Sie darauf, wie die Kandidatin oder der Kandidat das Werkzeug im Hinblick auf seine Aufgabe bewerten würde.
Bewertung und Vergleichswerte verstehen
Fairness und angemessene Vorkehrungen
Die Fragen behandeln Konzepte und Entscheidungen, mit denen Fachkräfte in der Praxis konfrontiert sind, und nicht die Einzelheiten einer bestimmten Bibliothek oder ihrer Version. Der Python-Code ist kurz und verwendet ausschließlich integrierte Funktionen sowie die Standardbibliotheksmodule re, collections und math. Bibliotheken von Drittanbietern oder versionsabhängiges Verhalten kommen nicht vor. Beispielsätze sind in einfachem, neutralem Englisch gehalten und enthalten Namen unterschiedlicher Herkunft. Keines der Beispiele setzt Kenntnisse von Redewendungen, Sport, Feiertagen oder lokalem Wissen voraus. Für Rechenaufgaben werden kleine Zahlen verwendet, mit denen sich auf Schmierpapier rechnen lässt, das alle Kandidatinnen und Kandidaten 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 Kandidatinnen und Kandidaten den Test abgeschlossen haben.
Testdetails
Ein zeitlich begrenzter Test praktischer Kenntnisse in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Kandidatinnen und Kandidaten beantworten kurze Fragen und praxisnahe Szenarien zu den Themen Aufbereitung von Rohtext, Umwandlung von Text in Merkmale für Modelle, Extraktion strukturierter Fakten aus Text, Entwicklung von Dialog- und Themenwerkzeugen sowie Arbeit mit Transformer-Sprachmodellen. Einige Fragen enthalten wenige Zeilen Python-Code zum Lesen.
- 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
Was misst der NLP-Test?+
Der Test misst praktische Kenntnisse in der Textaufbereitung, der Entwicklung und Bewertung von Textmodellen, der Informationsextraktion und der Arbeit mit Transformer-Sprachmodellen. Die Fragen behandeln außerdem Textmerkmale und Klassifikatoren, Dialogsysteme und Themen.
Was sehen Bewerber im NLP-Test?+
Kandidatinnen und Kandidaten beantworten in 10 Minuten 15 Multiple-Choice-Fragen. Die Fragen umfassen kurze Aufgabenstellungen und praxisnahe Szenarien. Einige enthalten wenige Zeilen Python-Code zum Lesen.
Für wen ist der NLP-Test gedacht?+
Der Test richtet sich an NLP Engineers, Machine-Learning-Engineers, AI Engineers, Data Scientists und Data Analysts, die mit Text arbeiten. Er kann auch für andere Positionen geeignet sein, für die praktische Kenntnisse in der Verarbeitung natürlicher Sprache erforderlich sind.
Dürfen Kandidatinnen und Kandidaten beim NLP-Test Hilfsmittel verwenden?+
Schmierpapier ist erlaubt. Die Codebeispiele verwenden kurze Python-Snippets mit integrierten Funktionen und Standardbibliotheksmodulen, keine Bibliotheken von Drittanbietern. Die Fragen konzentrieren sich auf Konzepte und praktische Entscheidungen, nicht auf die Einzelheiten einer bestimmten Bibliothek oder Version.
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