RL-Test für die Personalauswahl
Finden Sie mit einem gezielten 10-minütigen Test heraus, wie Kandidatinnen und Kandidaten über das Lernen von Agenten, das Verhalten im Training und praktische Änderungen nachdenken.
- 10 Minuten
- 15 Fragen
- Mittelstufe
- Multiple Choice
- Fragen auf Englisch
- Smartphone und Desktop
Die kurze Antwort
Der Test zu Reinforcement Learning (RL) ist ein 10-minütiger Multiple-Choice-Test mit 15 Fragen für Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure, KI-Ingenieurinnen und -Ingenieure, Ingenieurinnen und Ingenieure für Robotik und autonome Systeme, Data Scientists, Forschende sowie Entwicklerinnen und Entwickler von KI für Spiele. Er prüft die Grundlagen von RL, modellfreie Methoden, Deep-Value- und Policy-Methoden sowie praktische Ansätze zur Verbesserung des Agententrainings.
Was gemessen wird
Kenntnisse der Grundlagen des bestärkenden Lernens, modellfreier Methoden, Deep-Value- und Policy-Methoden sowie praktischer Ansätze für ein erfolgreiches Agententraining.
Grundlagen des bestärkenden Lernens
Prüft, wie Kandidatinnen und Kandidaten die Formulierung des Problems eines Agenten verstehen.
Modellfreie Methoden
Prüft, ob Kandidatinnen und Kandidaten nachvollziehen können, wie modellfreie Methoden funktionieren.
Deep-Value- und Policy-Methoden
Prüft das Verständnis von Deep-Value- und Policy-Ansätzen.
Das Training von Agenten verbessern
Prüft praktische Entscheidungen, die das Training eines Agenten unterstützen können.
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, AI-Engineers, Engineers für Robotik und autonome Systeme, Data Scientists, Research Scientists sowie Entwicklerinnen und Entwickler von Game AI, die lernende Agenten entwickeln oder optimieren.
Ein gezielter Hinweis für die technische Personalauswahl
Mehr als nur Schlagwörter im Lebenslauf erfassen
Kurze Szenarien, kleine Wertetabellen und kurze Python-Codeausschnitte zeigen, wie eine Kandidatin oder ein Kandidat über RL-Konzepte nachdenkt, statt diese nur aufzuzählen.
Relevante Methoden prüfen
Der RL-Test prüft in einem kurzen Test die Grundlagen, modellfreie Methoden, Deep-Value- und Policy-Methoden sowie das praktische Training von Agenten.
Den Test kompakt halten
Fünfzehn Fragen dauern 10 Minuten und liefern Ihnen einen gezielten Anhaltspunkt, bevor Sie mehr Zeit in Gespräche oder eine Arbeitsprobe investieren.
Kein Test auf bestimmte Tools
Der Code verwendet einfaches Python ohne bestimmtes Framework oder Bibliothek. So konzentrieren sich die Fragen auf das Verständnis lernender Agenten.
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 RL-Test durchgeführt
Jede Kandidatin und jeder Kandidat erhält eine andere Auswahl von Fragen aus großen Fragenpools. Bei jedem Versuch erscheinen die Fragen in einer anderen Reihenfolge, und die Antwortmöglichkeiten werden gemischt. Der Browser erhält jeweils eine Frage. Die Lösungsschlüssel bleiben auf den Servern von HireValid. Die Zeitmessung läuft auf dem Server. Wird die Seite neu geladen, erscheint dieselbe Frage wieder, zusammen mit der verbleibenden Zeit. Kandidatinnen und Kandidaten können nicht zu vorherigen Fragen zurückkehren. Der Fragetext kann weder kopiert noch markiert werden. Verhinderte Kopierversuche werden in der Zeitleiste festgehalten. Einladungslinks sind persönlich und laufen ab. Ein abgeschlossener Test kann nicht wiederholt werden. HireValid fasst Signale wie die Zeit außerhalb des Test-Tabs, eingefügte Antworten und ungewöhnlich schnelle Antworten in einem Integrity Score und einer Zeitleiste mit Belegen zusammen, die Arbeitgeber prüfen können. Mit Zustimmung 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 einen von mehreren Anhaltspunkten
Bewerten Sie den Score zusammen mit einer berufsbezogenen Arbeitsprobe und einem strukturierten Gespräch. Bitten Sie die Kandidatin oder den Kandidaten für die Arbeitsprobe, anhand eines kurzen Szenarios eine Entscheidung zum Agententraining zu erläutern. Vergleichen Sie diese Überlegungen anschließend mit den Hinweisen aus dem RL-Test. Treffen Sie Ihre Entscheidung nicht allein anhand des Scores. Weitere passende Kompetenzen prüft der Test Artificial Intelligence. Unter So entwickeln wir unsere Tests erfahren Sie mehr über unseren Testansatz.
Fragen für strukturierte Vorstellungsgespräche
Erklären Sie mir, wie Sie das Problem eines Agenten in einer neuen Grid-World-Aufgabe formulieren würden.
Achten Sie auf eine klare Erklärung der Aufgabenformulierung und darauf, wie die Kandidatin oder der Kandidat sie mit dem Lernprozess eines Agenten verknüpfen würde.
Beschreiben Sie einen Trainingslauf, der sich anders als erwartet verhalten hat. Wie sind Sie der Ursache nachgegangen?
Achten Sie auf eine nachvollziehbare Erklärung des beobachteten Verhaltens, der durchgeführten Prüfungen und der Entscheidung, was geändert werden sollte.
Wie würden Sie eine Änderung auswählen, die Sie ausprobieren, wenn das Training eines Agenten nicht wie gewünscht funktioniert?
Achten Sie auf eine praktische, auf das Szenario abgestimmte Entscheidung und darauf, wie die Kandidatin oder der Kandidat beurteilen würde, ob die Änderung geholfen hat.
Erläutern Sie, wie Sie eine kleine Wertetabelle interpretieren würden, um den nächsten Schritt eines Agenten zu beurteilen.
Achten Sie auf sorgfältige Schlussfolgerungen aus den Werten und eine klare Erklärung statt auf auswendig gelernte Fachbegriffe.
Bewertung und Vergleichswerte verstehen
Fairness und angemessene Vorkehrungen
Die Fragen sind in leicht verständlichem US-Englisch verfasst. Jedes Symbol wird dort erklärt, wo es verwendet wird. Die Szenarien spielen in neutralen Umgebungen wie Grid-Worlds, Lagerrobotern und einfachen Steuerungsaufgaben und setzen keine Kenntnisse bestimmter Spiele, Sportarten oder lokaler Gegebenheiten voraus. Der Code ist kurz und verwendet einfaches Python ohne bestimmtes Framework oder Bibliothek. So haben Kandidatinnen und Kandidaten keinen Vorteil, nur weil sie ein bestimmtes Toolkit kennen. Die Zahlen sind klein genug, um sie auf Schmierpapier zu berechnen, das alle 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 der praktischen Kenntnisse im bestärkenden Lernen - von der Formulierung des Problems eines Agenten bis zu den Methoden, mit denen er trainiert wird. Die Fragen enthalten kurze Szenarien, kleine Wertetabellen und kurze Python-Codeausschnitte. Die Kandidatinnen und Kandidaten sollen überlegen, was ein Algorithmus bewirkt, warum ein Trainingslauf sich auf eine bestimmte Weise verhält und welche Änderung helfen könnte.
- Die Fragen sind auf Englisch.
- Zulässige Hilfsmittel: Notizpapier.
- Jede Frage wird der Reihe nach einmal beantwortet. Ein Zurückgehen ist nicht möglich.
- 4 Übungsfragen, 4 Minuten, vor dem zeitlich begrenzten Test.
Häufig gestellte Fragen
Was prüft der RL-Test?+
Der RL-Test prüft praktische Kenntnisse der Grundlagen, modellfreier Methoden, Deep-Value- und Policy-Methoden sowie praktischer Ansätze für ein erfolgreiches Agententraining. Die Kandidatinnen und Kandidaten bearbeiten kurze Szenarien, kleine Wertetabellen und kurze Python-Codeausschnitte.
Wer sollte den RL-Test absolvieren?+
Der Test eignet sich für technische Positionen auf mittlerem Erfahrungsniveau, in denen lernende Agenten entwickelt oder optimiert werden. Dazu gehören Machine-Learning-Engineers, AI-Engineers, Engineers für Robotik und autonome Systeme, Data Scientists, Research Scientists sowie Entwicklerinnen und Entwickler von Game AI.
Wie lange dauert der RL-Test, und welche Hilfsmittel dürfen Kandidatinnen und Kandidaten verwenden?+
Der RL-Test umfasst 15 Multiple-Choice-Fragen und dauert höchstens 10 Minuten. Kandidatinnen und Kandidaten dürfen Schmierpapier verwenden. Ein separater Übungssatz enthält vier Fragen und dauert vier Minuten.
Welche Fragen enthält der RL-Test?+
Die Fragen enthalten kurze Szenarien, kleine Wertetabellen und kurze Python-Codeausschnitte. Kandidatinnen und Kandidaten sollen überlegen, was ein Algorithmus bewirkt, warum ein Trainingslauf sich auf eine bestimmte Weise verhält und welche Änderung helfen könnte.
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Der Tarif Free umfasst 5 wichtige Tests; kostenpflichtige Tarife umfassen den Vollständige Testbibliothek.