HABILIDADES DE PROGRAMACIÓN

Prueba de aprendizaje automático en Amazon Web Services

Descubra cómo evalúan los candidatos el trabajo práctico de crear y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en AWS.

10 minutos
15 preguntas
Intermedio
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 aprendizaje automático en Amazon Web Services es una evaluación de selección de nivel intermedio para ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos que implementan sus propios modelos, ingenieros de MLOps y arquitectos de nube que planifican plataformas de aprendizaje automático. Las situaciones breves evalúan el criterio práctico sobre datos y permisos, entrenamiento e implementación en SageMaker, mantenimiento de modelos en producción y servicios de aprendizaje automático gestionados.

Qué mide

Criterio práctico para crear, implementar y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en Amazon Web Services.

Preparación de datos, cómputo y acceso para el aprendizaje automático

Los candidatos evalúan cómo preparar los datos, los recursos de cómputo y los permisos para una carga de trabajo de aprendizaje automático en AWS.

Entrenamiento, ajuste e implementación de modelos

Las situaciones abarcan las decisiones relacionadas con el entrenamiento, el ajuste y la implementación de modelos con Amazon SageMaker.

Mantener los modelos en producción en buen estado y a un costo asequible

Los candidatos consideran cómo mantener los modelos implementados precisos, rápidos y asequibles.

Servicios de aprendizaje automático prediseñados y visuales

Las preguntas plantean cuándo un servicio de IA prediseñado o visual es más adecuado que un modelo personalizado.

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, científicos de datos que implementan sus propios modelos, ingenieros de MLOps y arquitectos de nube que planifican plataformas de aprendizaje automático.

Evidencia de criterio práctico en aprendizaje automático con AWS

Lectura de políticas y código
Algunas preguntas muestran una política JSON o un fragmento de Python breves para leer y evaluar, de modo que pueda ver si el candidato sabe determinar qué permite realmente un permiso o una llamada en AWS.
Opciones para implementar modelos en Amazon SageMaker
Las situaciones sobre entrenamiento, ajuste e implementación en Amazon SageMaker muestran cómo evalúa el candidato las opciones para poner un modelo en uso.
¿Servicio prediseñado o modelo personalizado?
Las preguntas plantean cuándo un servicio de IA prediseñado es mejor que un modelo personalizado. Esta decisión entre crear o usar un servicio también influye en el costo de ejecutar un modelo en producción.

Qué obtiene por cada candidato

Informe de ejemplo (datos ficticios)Aprendizaje automático en Amazon Web Services (AWS)

78 %Percentil 62. Referencia: candidatos de HireValid, n = 1640

Preparación de datos, cómputo y acceso para el aprendizaje automático76 %

Entrenamiento, ajuste e implementación de modelos79 %

Mantener los modelos en producción en buen estado y a un costo asequible86 %

Servicios de aprendizaje automático prediseñados y visuales69 %

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

Indicadores de integridad de la evaluación

Cada candidato recibe un conjunto distinto de preguntas de amplios bancos, con el orden de las preguntas y las opciones de respuesta mezclados. El navegador recibe una pregunta a la vez, y las respuestas correctas permanecen en los servidores de HireValid. El temporizador de 10 minutos funciona en el servidor; si se vuelve a cargar la página, se restaura la misma pregunta y solo queda el tiempo restante. Los candidatos no pueden copiar ni seleccionar el texto de las preguntas, y se registra cualquier intento de copia bloqueado. El enlace de invitación personal vence, y no es posible volver a realizar una prueba completada. HireValid registra indicadores como el tiempo fuera de la pestaña de la prueba y los resume en un Integrity Score con una cronología de evidencias para que el empleador la revise. El sistema no toma decisiones por sí solo. Con el consentimiento del candidato, los empleadores pueden añadir fotos de la cámara web tomadas en momentos aleatorios.

Cómo prevenimos las trampas con IA · Señales de integridad

Use la puntuación como evidencia

Revise la puntuación junto con una muestra de trabajo que refleje el puesto, por ejemplo, pidiendo al candidato que explique su razonamiento ante una decisión sobre la implementación de un modelo. Use una entrevista estructurada para profundizar en sus decisiones sobre datos y permisos, Amazon SageMaker y el mantenimiento de modelos en producción. La puntuación es un indicador que debe revisar una persona, no una decisión de contratación. Para consultar áreas de habilidades relacionadas, vea Visión artificial y Procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Preguntas para entrevistas estructuradas

¿Cómo prepararía los datos y los permisos para una carga de trabajo de modelos en AWS?
Busque una explicación clara de las decisiones de configuración y de cómo se relacionan con la carga de trabajo prevista.
Cuénteme sobre un modelo que haya implementado con Amazon SageMaker. ¿Qué compensaciones influyeron en su enfoque?
Busque razonamientos sobre el entrenamiento, el ajuste y la implementación de modelos, con decisiones acordes a cada situación.
¿Cómo investigaría un modelo en producción que se ha vuelto más lento o menos preciso?
Busque un enfoque práctico para evaluar el estado, el rendimiento y el costo de los modelos.

Entienda las puntuaciones y los valores de referencia

Equidad y adaptaciones

Las preguntas evalúan el criterio práctico en situaciones realistas, no la memoria de precios, cuotas, disponibilidad por región o lanzamientos recientes de productos, que cambian con frecuencia. Las situaciones abarcan numerosos sectores y usan nombres de distintos orígenes. No incluyen símbolos monetarios ni requieren conocimientos locales, y están redactadas en inglés sencillo para que la prueba mida las habilidades de aprendizaje automático en la nube y no la velocidad de lectura. El código es breve, solo incluye comentarios cuando son necesarios y utiliza llamadas habituales de bibliotecas.

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

Provisional: la fiabilidad se informará cuando 200 candidatos hayan completado la prueba.

Lea nuestro enfoque de equidad

Detalles de la prueba

Una serie cronometrada de situaciones breves sobre el uso del aprendizaje automático en Amazon Web Services: preparar datos y permisos, entrenar y servir modelos en Amazon SageMaker, mantener los modelos en producción precisos, rápidos y asequibles, y saber cuándo un servicio de IA prediseñado es mejor que un modelo personalizado. Algunas preguntas muestran un fragmento breve de Python o una política JSON para leer y evaluar.

Las preguntas están en inglés.
No se necesitan recursos auxiliares.
Cada pregunta se responde una sola vez y en orden, sin posibilidad de volver atrás.
4 preguntas de práctica, 4 minutos, antes de la prueba cronometrada.

Amazon Web Services, Amazon SageMaker, Amazon S3, Amazon CloudWatch, AWS Lambda, AWS Identity and Access Management, AWS Glue, Amazon Bedrock, Amazon Comprehend, Amazon Rekognition son marcas registradas de sus respectivos propietarios. HireValid no está afiliada a ellas ni cuenta con su respaldo.

Preguntas frecuentes

¿La prueba requiere conocer los precios actuales de AWS o sus lanzamientos recientes?+

No. Las preguntas evalúan el criterio práctico en situaciones realistas, no la memoria de precios, cuotas, disponibilidad por región o lanzamientos recientes de productos, que cambian con frecuencia. Las situaciones abarcan numerosos sectores, usan nombres de distintos orígenes y están redactadas en inglés sencillo. El código es breve y utiliza llamadas habituales de bibliotecas.

¿Para qué puestos y nivel es adecuada la prueba de aprendizaje automático en Amazon Web Services?+

Es una prueba de nivel intermedio para ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos que implementan sus propios modelos, ingenieros de MLOps y arquitectos de nube que planifican plataformas de aprendizaje automático. Elíjala cuando el puesto implique tomar decisiones prácticas sobre aprendizaje automático en AWS.

¿Qué formato y materiales de apoyo utiliza la prueba de aprendizaje automático en Amazon Web Services?+

La prueba consta de 15 preguntas de opción múltiple en inglés y dura 10 minutos. Algunas preguntas incluyen un fragmento breve de Python o una política JSON para leer y evaluar. No se permite usar ayudas, y los candidatos no pueden volver a una pregunta anterior.

¿Qué opciones de práctica hay para la prueba de aprendizaje automático en Amazon Web Services?+

Antes de las 15 preguntas cronometradas, los candidatos pueden probar un conjunto de práctica de 4 preguntas en 4 minutos. Así se familiarizan con los formatos de respuesta única y de selección de todas las opciones correctas, y con la lectura atenta de situaciones, antes de empezar las preguntas puntuadas.