HABILIDADES DE PROGRAMACIÓN

Prueba de aprendizaje automático en Google Cloud para la selección de personal

Evalúe el criterio práctico a lo largo del ciclo de vida del aprendizaje automático en Google Cloud.

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 Google Cloud Platform es una evaluación de selección de nivel intermedio dirigida a profesionales de ingeniería de aprendizaje automático, ingeniería de MLOps, ciencia de datos que ponen modelos en producción y arquitectura de nube que planifican cargas de trabajo de aprendizaje automático en Google Cloud. Sus situaciones de opción múltiple evalúan el criterio práctico para preparar datos, entrenar y ajustar modelos, poner predicciones en producción y supervisar cargas de trabajo.

Qué mide

Criterio práctico para crear, poner en producción y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en Google Cloud.

Recursos en la nube y datos para el aprendizaje automático

Evalúa las decisiones sobre cómo almacenar y preparar datos, y cómo usar recursos en la nube para cargas de trabajo de aprendizaje automático.

Entrenamiento, evaluación y ajuste de modelos

Abarca las decisiones que implica entrenar, evaluar y ajustar un modelo para un proyecto.

Puesta en producción de modelos y predicciones en línea

Abarca la puesta en producción de un modelo y la gestión de predicciones en línea.

Canalizaciones, supervisión y seguimiento de modelos

Abarca las canalizaciones, la supervisión y el seguimiento necesarios para mantener en buen estado las cargas de trabajo de aprendizaje automático con el tiempo.

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

Profesionales de ingeniería de aprendizaje automático, ingeniería de MLOps, ciencia de datos que ponen sus propios modelos en producción y arquitectura de nube que planifican cargas de trabajo de aprendizaje automático en Google Cloud.

Qué puede mostrar esta evaluación

Decisiones sobre datos en contexto
Las situaciones realistas de proyectos revelan cómo aborda una persona candidata el almacenamiento y la preparación de datos, con ejemplos como previsiones de la demanda, lecturas de sensores y solicitudes de soporte.
Conceptos, no secuencias de clics
Las preguntas se centran en conceptos duraderos y decisiones de diseño, no en precios, cuotas, secuencias de clics en la consola ni funciones cuyo nombre haya cambiado recientemente.
Razonamiento técnico aplicado
Algunas situaciones incluyen unas pocas líneas breves de Python o SQL, para que las personas candidatas elijan un enfoque en contexto en lugar de responder únicamente a preguntas abstractas.

Qué obtiene por cada candidato

Informe de ejemplo (datos ficticios)Aprendizaje automático en Google Cloud Platform (GCP)

79 %Percentil 64. Referencia: candidatos de HireValid, n = 2159

Recursos en la nube y datos para el aprendizaje automático68 %

Entrenamiento, evaluación y ajuste de modelos67 %

Puesta en producción de modelos y predicciones en línea90 %

Canalizaciones, supervisión y seguimiento de modelos89 %

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

Señales de integridad de la prueba para revisión

Cada persona candidata recibe un conjunto distinto de preguntas de amplios bancos, en un orden diferente y con las opciones de respuesta mezcladas. El navegador presenta una pregunta a la vez y las claves de respuestas permanecen en los servidores de HireValid. El tiempo se controla en el servidor; al recargar, aparece la misma pregunta y solo queda el tiempo restante. Las personas candidatas no pueden volver a preguntas anteriores. HireValid registra señales como el tiempo fuera de la pestaña de la prueba, el pegado de texto en las respuestas y las respuestas dadas más rápido de lo que se puede leer una pregunta. Un Integrity Score y una cronología de evidencias resumen esas señales para que la persona empleadora las revise; no toman decisiones por sí solos. Con el consentimiento de la persona candidata, la persona empleadora puede añadir fotos tomadas con la cámara web en momentos aleatorios.

Cómo prevenimos las trampas con IA · Señales de integridad

Use la puntuación como una fuente de evidencia

Revise el resultado junto con una muestra de trabajo relacionada con el puesto y una entrevista estructurada; no lo use como único criterio para tomar una decisión. En la muestra de trabajo, se podría pedir a la persona candidata que explique sus decisiones para preparar datos, entrenar un modelo y supervisarlo después de implementarlo. Para conocer áreas de evaluación relacionadas, consulte Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo e Inteligencia artificial.

Preguntas para entrevistas estructuradas

Un proyecto de previsión de la demanda tiene datos nuevos. ¿Cómo decidiría qué preparar antes de entrenar un modelo?
Busque un enfoque claro para almacenar y preparar datos, con decisiones relacionadas con la situación del proyecto.
Un modelo obtiene malos resultados en la evaluación. ¿Cómo investigaría qué cambiar a continuación?
Busque pasos bien fundamentados para entrenar, evaluar y ajustar modelos, en lugar de una lista de términos.
Un modelo está generando predicciones en línea. ¿Qué supervisaría con el tiempo y cómo respondería ante una inquietud?
Busque un razonamiento práctico sobre la puesta en producción, la supervisión y el seguimiento de modelos.

Entienda las puntuaciones y los valores de referencia

Equidad y adaptaciones

Las preguntas utilizan datos empresariales genéricos, como previsiones de la demanda, lecturas de sensores y solicitudes de soporte, con inglés técnico claro, sin modismos ni conocimientos locales. Evalúan conceptos duraderos y decisiones de diseño, no precios, cuotas, secuencias de clics en la consola ni funciones cuyo nombre haya cambiado recientemente, por lo que los cambios recientes en los productos no determinan la puntuación. El código se limita a unas pocas líneas breves y todas las personas candidatas disponen del mismo tiempo para cada pregunta.

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 informa cuando 200 personas candidatas hayan completado la prueba.

Lea nuestro enfoque de equidad

Detalles de la prueba

Una prueba breve y cronometrada de aprendizaje automático aplicado en Google Cloud. Las personas candidatas resuelven situaciones realistas de proyectos, algunas con unas pocas líneas de Python o SQL, y eligen cómo almacenar y preparar datos, entrenar y ajustar un modelo, ponerlo en producción y mantenerlo en buen estado con el tiempo.

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.

Google Cloud, Google Cloud Platform, Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Google Kubernetes Engine, TensorFlow, Kubeflow son marcas registradas de sus respectivos propietarios. HireValid no está afiliada a ellas ni cuenta con su respaldo.

Preguntas frecuentes

¿Cómo aborda la prueba de aprendizaje automático en Google Cloud Platform la equidad?+

Utiliza datos empresariales genéricos, como previsiones de la demanda, lecturas de sensores y solicitudes de soporte, con inglés técnico claro, sin modismos ni conocimientos locales. Las preguntas se centran en conceptos duraderos y decisiones de diseño, no en precios, cuotas, secuencias de clics en la consola ni funciones cuyo nombre haya cambiado recientemente. El código se limita a unas pocas líneas breves y todas las personas candidatas disponen del mismo tiempo para cada pregunta.

¿Se permite usar ayudas en la prueba de aprendizaje automático en Google Cloud Platform?+

No se permite usar ayudas y las personas candidatas no pueden volver a una pregunta anterior. El código aparece en unas pocas líneas breves de Python o SQL que se leen en el contexto de una situación de proyecto, por lo que nada depende de sus propias herramientas ni de un proyecto de Google Cloud.

¿Qué incluye el conjunto de práctica de aprendizaje automático en Google Cloud?+

El conjunto de práctica tiene cuatro preguntas y dura cuatro minutos; después vienen las 15 preguntas cronometradas, que deben responderse en 10 minutos. Permite que las personas candidatas se familiaricen con los formatos de respuesta única y selección de todas las opciones que correspondan, y con la lectura de situaciones breves de proyectos, antes de empezar las preguntas puntuadas.

¿Quién debería realizar la evaluación de contratación de nivel intermedio de aprendizaje automático en Google Cloud?+

Está dirigida a profesionales de ingeniería de aprendizaje automático, ingeniería de MLOps, ciencia de datos que ponen sus propios modelos en producción y arquitectura de nube que planifican cargas de trabajo de aprendizaje automático en Google Cloud. El nivel intermedio es adecuado para quienes ya llevan modelos desde los datos hasta la producción, no para quienes recién comienzan en el aprendizaje automático.