HABILIDADES DE PROGRAMACIÓN

Prueba de visión por computadora para selección de personal

Descubra cómo razonan los profesionales con experiencia ante problemas prácticos con imágenes y videos.

10 minutos
15 preguntas
Avanzado
Opción múltiple
Preguntas en inglés (inglés)
Teléfono y computadora

Use esta prueba gratis Ver los formatos de las preguntas

La respuesta breve

La prueba de visión por computadora es una evaluación avanzada de selección de personal para profesionales con experiencia que trabajan con imágenes o videos. Mide el criterio práctico en operaciones de imagen, detección de objetos, etiquetado a nivel de píxel, geometría de cámara e implementación. Los candidatos siguen fragmentos breves de Python que usan NumPy, OpenCV y PyTorch, resuelven pequeños cálculos a mano y eligen métodos para problemas concretos.

Qué mide

Criterio práctico en visión por computadora: operaciones de imagen, detección, etiquetado a nivel de píxel, geometría de cámara e implementación.

Filtrado, transformaciones y preprocesamiento

Los candidatos trabajan con operaciones de filtrado, transformación y preprocesamiento de imágenes.

Reconocimiento y localización

Esta área abarca la detección de objetos y la identificación de su ubicación en una imagen.

Etiquetado de píxeles y máscaras de regiones

Los candidatos evalúan cómo asignar etiquetas a los píxeles y crear máscaras para las regiones de una imagen.

Geometría de cámara, movimiento e implementación

Esta área abarca la geometría de cámara, el movimiento y las decisiones prácticas para ejecutar modelos en producción.

Formatos de pregunta

Opción múltiple

La persona candidata: Lee una situación breve, una tabla o una afirmación y elige la respuesta correcta o todas las respuestas correctas.

Usted ve: Si el candidato conoce el material lo suficiente como para aplicarlo, no solo reconocerlo.

15 preguntas en 10 minutos, presentadas de una en una.

Puestos para los que sirve esta prueba

Ingenieros de aprendizaje automático y aprendizaje profundo que crean modelos para imágenes o videos, ingenieros de visión por computadora y percepción que trabajan en robótica, inspección, cartografía o imágenes médicas, y científicos de datos cuyo trabajo se centra en datos visuales.

Evidencia obtenida en tareas prácticas de visión

Evalúe el razonamiento en contexto de código
Los fragmentos breves de Python que usan NumPy, OpenCV y PyTorch muestran cómo interpretan los candidatos las operaciones de imagen, en lugar de depender únicamente de una lista de herramientas en el currículum.
Evalúe el criterio para hacer predicciones visuales
Las preguntas abarcan tanto la detección de objetos como el etiquetado a nivel de píxel, y le ofrecen evidencias sobre las distintas formas en que los candidatos abordan las predicciones en imágenes.
Mantenga accesible la representación de las tareas
Las imágenes se describen mediante matrices, tablas, formas y fragmentos breves de código, no con fotografías; las respuestas no dependen de distinguir colores a simple vista.

Qué obtiene por cada candidato

Informe de ejemplo (datos ficticios)Visión artificial

78 %Percentil 62. Referencia: candidatos de HireValid, n = 2265

Filtrado, transformaciones y preprocesamiento79 %

Reconocimiento y localización84 %

Etiquetado de píxeles y máscaras de regiones57 %

Geometría de cámara, movimiento e implementación90 %

Integrity ScoreAlta confianza

Permaneció en la pestaña de la prueba durante toda la evaluación
Sin respuestas copiadas y pegadas
Respondió a un ritmo constante

Las puntuaciones, los perfiles y las señales de integridad son información que usted debe revisar junto con una entrevista; nunca son motivo para tomar una decisión automática.

Use esta prueba gratis

Cómo se realiza la evaluación

Cada candidato recibe un conjunto diferente de preguntas de amplios bancos. El orden de las preguntas cambia en cada intento y las opciones de respuesta se mezclan. El navegador muestra una pregunta a la vez y las respuestas correctas permanecen en los servidores de HireValid. El temporizador de 10 minutos funciona en el servidor; al volver a cargar la página, se restaura la misma pregunta y solo queda el tiempo restante. Los candidatos no pueden volver a preguntas anteriores. El texto de las preguntas no se puede copiar ni seleccionar, y los intentos de copia bloqueados quedan registrados en la cronología. HireValid registra señales para revisión, como el tiempo fuera de la pestaña de la prueba, y las resume en un Integrity Score y una cronología de evidencias para el empleador. Estas señales no determinan el resultado por sí solas. Con el consentimiento del candidato, se pueden tomar fotos con la cámara web en momentos aleatorios.

Cómo prevenimos las trampas con IA · Señales de integridad

Use el resultado como evidencia

Revise el resultado junto con una muestra de trabajo y una entrevista estructurada. Pida a los candidatos que expliquen las decisiones pertinentes para el trabajo con imágenes o videos de su organización; no use el resultado por sí solo ni como criterio para aprobar. Todavía no hay normas de referencia y la fiabilidad se informará cuando 200 candidatos hayan completado la prueba. También puede compararla con la prueba de aprendizaje automático o la prueba de inteligencia artificial si el puesto requiere conocimientos más amplios sobre modelos.

Preguntas para entrevistas estructuradas

¿Cómo decidiría si debe aplicar un filtro o una transformación antes de ejecutar un modelo en un nuevo flujo de imágenes?
Preste atención a que la elección esté justificada y relacionada con las operaciones de imagen y el preprocesamiento pertinentes, en lugar de limitarse a repetir una definición.
¿Cómo investigaría si un método de detección de objetos los localiza correctamente en una tarea visual específica?
Preste atención al razonamiento práctico sobre detección y localización, y a cómo se relaciona el método con la tarea.
¿Qué tendría en cuenta al elegir cómo etiquetar regiones de imágenes y ejecutar un modelo de visión en producción?
Preste atención a las conexiones entre las etiquetas o máscaras de píxeles, la geometría de cámara y las consideraciones de implementación.

Entienda las puntuaciones y los valores de referencia

Equidad y adaptaciones

Las preguntas describen imágenes mediante matrices, tablas, formas y fragmentos breves de código, en lugar de fotografías. Por eso, ninguna pregunta depende de reconocer escenas, personas o lugares de una cultura determinada, y ninguna respuesta requiere distinguir colores a simple vista. El código se limita a fragmentos breves de Python sencillo y menciona las bibliotecas; los cálculos son lo bastante simples para resolverlos en papel de borrador, y la redacción está en inglés técnico directo y sin modismos.

Puede dar tiempo adicional a cualquier candidato como adaptación. Los resultados son pruebas que una persona debe revisar, nunca una decisión automática.

Provisional: todavía no hay normas de referencia y la fiabilidad se informará cuando 200 candidatos hayan completado la prueba.

Lea nuestro enfoque de equidad

Detalles de la prueba

Una evaluación de diez minutos de conocimientos prácticos de visión por computadora para profesionales con experiencia. Los candidatos siguen fragmentos breves de Python que usan NumPy, OpenCV y PyTorch, resuelven pequeños cálculos a mano y eligen el método adecuado para problemas concretos de filtrado, detección de objetos, etiquetado de píxeles, geometría de cámara y ejecución de modelos en producción.

Las preguntas están en inglés.
Materiales permitidos: Papel para borrador.
Cada pregunta se responde una sola vez y en orden, sin posibilidad de volver atrás.
4 preguntas de práctica, 3 minutos, antes de la prueba cronometrada.

Python, NumPy, OpenCV, PyTorch son marcas registradas de sus respectivos propietarios. HireValid no está afiliada a ellas ni cuenta con su respaldo.

Preguntas frecuentes

¿Para qué puestos es adecuado el test de Computer Vision?+

Está diseñada para ingenieros con experiencia en aprendizaje automático y aprendizaje profundo que trabajan con imágenes o videos, ingenieros de visión por computadora y percepción, y científicos de datos cuyo trabajo se centra en datos visuales. Es una prueba avanzada y no está dirigida a puestos júnior. Consulte la [prueba de aprendizaje profundo](/tests/role-specific-skills/deep-learning) relacionada.

¿Cómo aborda la prueba de visión por computadora la equidad en las imágenes?+

Las preguntas describen imágenes mediante matrices, tablas, formas y fragmentos breves de código, en lugar de fotografías. No dependen de reconocer escenas, personas o lugares de una cultura determinada ni de distinguir colores a simple vista.

¿Pueden los candidatos usar papel de borrador en la prueba de visión por computadora?+

Sí. Se permite usar papel para hacer anotaciones, y los cálculos son sencillos. Las preguntas están redactadas en inglés técnico directo, sin expresiones idiomáticas, y usan código Python breve y sencillo con las bibliotecas mencionadas.

¿Qué incluye el conjunto de práctica de visión por computadora?+

Los candidatos pueden probar un conjunto de práctica con 4 preguntas en 3 minutos. Así pueden familiarizarse con el formato de las preguntas antes de realizar la evaluación de 15 preguntas, que son de opción múltiple.