HABILIDADES DE PROGRAMACIÓN

Prueba de aprendizaje multitarea para selección de personal

Descubra cómo razonan las personas candidatas sobre modelos que aprenden varias tareas de predicción a la vez.

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 aprendizaje multitarea es una evaluación avanzada para la contratación de ingenieros de aprendizaje automático, científicos aplicados, científicos de datos, investigadores de IA e ingenieros sénior. Mide cómo las personas candidatas diseñan, entrenan, adaptan y evalúan modelos que comparten el aprendizaje entre tareas, incluido cómo equilibran las pérdidas, gestionan los datos de las tareas, transfieren conocimientos y comparan los resultados con modelos de referencia de tarea única.

Qué mide

Diseñar, entrenar, adaptar y evaluar modelos de aprendizaje automático que comparten el aprendizaje entre varias tareas.

Arquitectura y equilibrio de pérdidas

Las personas candidatas analizan cómo las estructuras de los modelos comparten el aprendizaje entre tareas y cómo equilibrar las pérdidas de esas tareas.

Diseño de tareas y gestión de datos

Las preguntas evalúan cómo las personas candidatas dividen un problema en tareas y gestionan los datos correspondientes.

Transferencia y adaptación de dominio

Las personas candidatas analizan cómo se pueden transferir conocimientos entre tareas y dominios.

Evaluación de modelos multitarea

Las preguntas abarcan la evaluación de los resultados de modelos multitarea frente a modelos de referencia de tarea única.

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 aplicados, científicos de datos, investigadores de IA e ingenieros sénior que desarrollan modelos para más de una tarea de predicción.

Qué puede mostrar esta prueba

Razonamiento más allá del currículum
Los fragmentos breves al estilo de PyTorch y las pequeñas tablas de resultados le permiten revisar cómo razona una persona candidata sobre las estructuras de modelos compartidas y el equilibrio de pérdidas.
Una mirada a las decisiones sobre las tareas
Use las respuestas sobre cómo dividir un problema en tareas y gestionar los datos para conversar sobre decisiones de diseño pertinentes para modelos que realizan varias tareas de predicción.
Evidencia en distintos dominios
Las situaciones se basan en ámbitos como la demanda minorista, las imágenes médicas, el habla, la robótica y el texto, por lo que no favorecen a una industria en particular.

Qué obtiene por cada candidato

Informe de ejemplo (datos ficticios)Aprendizaje multitarea (MTL)

68 %Percentil 40. Referencia: candidatos de HireValid, n = 1218

Arquitectura y equilibrio de pérdidas55 %

Diseño de tareas y gestión de datos64 %

Transferencia y adaptación de dominio65 %

Evaluación de modelos multitarea86 %

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

Controles de la prueba y señales para revisar

Cada persona candidata recibe un conjunto distinto de preguntas, que se presentan de una en una y con el orden de las preguntas y las opciones de respuesta aleatorizado. El tiempo se controla en el servidor y, si se vuelve a cargar la página, se restaura la misma pregunta con el tiempo restante. No se puede copiar ni seleccionar el texto de las preguntas. HireValid registra señales como el tiempo fuera de la pestaña de la prueba, el contenido pegado 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 estas señales para que la empresa las revise; ninguno determina una decisión por sí solo. Con el consentimiento de la persona candidata, la empresa puede 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 el puntaje junto con una muestra de trabajo y una entrevista estructurada; no lo use como única base para tomar una decisión de contratación. Pida a las personas candidatas que expliquen las decisiones de su muestra de trabajo y compare esas explicaciones con sus respuestas sobre los datos de las tareas, la transferencia y la evaluación de modelos. También puede considerar evaluaciones relacionadas, como Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo y Visión artificial, si son pertinentes para el puesto.

Preguntas para entrevistas estructuradas

Piense en un proyecto en el que varias tareas de predicción pudieran compartir un modelo. ¿Cómo decidió qué tareas debían compartir una estructura?
Preste atención a que explique de forma concreta el fundamento del diseño, las relaciones entre tareas y cómo evaluaría la decisión.
Cuénteme sobre una ocasión en la que los datos de las tareas influyeron en su enfoque para desarrollar un modelo que realizaba varias predicciones.
Preste atención a cómo dividió el problema en tareas y gestionó los datos.
¿Cómo comprobaría si los conocimientos adquiridos en una tarea o dominio ayudan en otro?
Preste atención a la comparación que propone y a las evidencias que podrían ayudar a tomar la decisión.
¿Cómo compararía un modelo multitarea con modelos de referencia de tarea única antes de elegir uno?
Preste atención a las decisiones de evaluación pertinentes y a cómo los resultados orientarían los siguientes pasos.

Entienda las puntuaciones y los valores de referencia

Equidad y adaptaciones

Las situaciones abarcan distintos dominios, como la demanda minorista, las imágenes médicas, el habla, la robótica y el texto, por lo que no favorecen a una industria en particular. Cada pregunta incluye todos los datos necesarios. El código es breve y utiliza expresiones habituales de Python y PyTorch; las que no son comunes se explican. Los cálculos son sencillos y se pueden hacer en papel. La prueba está redactada en inglés estadounidense sencillo y sin modismos, por lo que mide el criterio sobre aprendizaje automático, no la velocidad de lectura.

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 avanzada y cronometrada para evaluar qué tan bien diseña, entrena y evalúa una persona candidata modelos que aprenden varias tareas a la vez. Las preguntas abarcan el uso de estructuras compartidas y el equilibrio de pérdidas, la división de un problema en tareas y la gestión de sus datos, la transferencia de conocimientos entre tareas y dominios, y la comparación de los resultados multitarea con referencias de modelos de tarea única. Algunas preguntas incluyen fragmentos breves de Python al estilo de PyTorch y pequeñas tablas de resultados.

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, 4 minutos, antes de la prueba cronometrada.

PyTorch es una marca registrada de su propietario. HireValid no está afiliada a ella ni cuenta con su respaldo.

Preguntas frecuentes

¿Qué hace que la prueba de aprendizaje multitarea sea justa en distintos sectores?+

Sus situaciones se basan en la demanda minorista, las imágenes médicas, el habla, la robótica y el texto, por lo que no favorecen a una industria en particular. Cada pregunta incluye los datos necesarios, y el inglés estadounidense sencillo permite centrarse en el criterio sobre aprendizaje automático.

¿Pueden las personas candidatas usar papel para hacer cálculos en la prueba de aprendizaje multitarea?+

Sí. Se permite usar papel para hacer anotaciones, y los cálculos son lo suficientemente sencillos. La prueba incluye preguntas de opción múltiple, con fragmentos breves al estilo de PyTorch y pequeñas tablas de resultados.

¿Para qué puestos es adecuada la prueba avanzada de aprendizaje multitarea?+

Está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático, científicos aplicados, científicos de datos, investigadores de IA e ingenieros sénior que desarrollan modelos para más de una tarea de predicción. Su nivel avanzado es adecuado para personas candidatas que ya diseñan y entrenan modelos, no para quienes recién comienzan en el aprendizaje automático.

¿Cómo es la experiencia de las personas candidatas en la prueba de aprendizaje multitarea?+

La prueba tiene 15 preguntas y dura 10 minutos. No se puede volver a preguntas anteriores. Antes de empezar, las personas candidatas pueden probar un conjunto de práctica de cuatro preguntas en cuatro minutos.