HABILIDADES DE PROGRAMACIÓN

Prueba de PyTorch para selección de personal

Descubra cómo razonan los candidatos sobre el código de PyTorch y las situaciones de construcción de modelos.

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 PyTorch es una evaluación cronometrada de nivel intermedio sobre conocimientos prácticos de tensores y autograd, así como de construcción de redes neuronales feedforward, convolucionales y más complejas. Sus preguntas de opción múltiple incluyen fragmentos de código o situaciones de construcción de modelos. Está dirigida a ingenieros y científicos o analistas de datos que crean, entrenan o mantienen modelos en PyTorch.

Qué mide

Conocimientos prácticos de los tensores y autograd de PyTorch, y de la creación de redes neuronales de propagación hacia adelante, convolucionales y más complejas.

Tensores y autograd

Los candidatos predicen qué hace un fragmento breve de código de tensores y autograd.

Redes feedforward

Las preguntas abarcan la creación y el entrenamiento de modelos feedforward.

Redes convolucionales

Los candidatos calculan las dimensiones de redes convolucionales.

Arquitecturas complejas

Las situaciones de construcción de modelos abarcan cómo conectar modelos más grandes, como los residuales, recurrentes y basados en atención.

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 profundo y aprendizaje automático, ingenieros de IA e ingenieros de investigación, así como científicos o analistas de datos que crean, entrenan o mantienen modelos en PyTorch.

Qué puede mostrar esta prueba

Razonamiento a partir del código
Los candidatos predicen qué hacen fragmentos de código de tensores y autograd. Esto le permite evaluar cómo razonan sobre el comportamiento de PyTorch, más allá de lo que indica su currículum.
Decisiones de construcción de modelos
Las preguntas sobre cómo entrenar modelos feedforward y calcular las dimensiones de redes convolucionales muestran cómo abordan los candidatos pasos concretos de la construcción de redes neuronales.
Un contexto práctico y común
El código breve, los nombres de variables neutros, las operaciones sencillas que pueden hacerse a mano y el uso permitido de papel facilitan el razonamiento sobre las formas de los tensores sin necesidad de una GPU ni de conocimientos específicos de un sector.

Qué obtiene por cada candidato

Informe de ejemplo (datos ficticios)PyTorch

73 %Percentil 51. Referencia: candidatos de HireValid, n = 737

Tensores y autograd74 %

Redes feedforward69 %

Redes convolucionales80 %

Arquitecturas complejas67 %

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

Cada candidato recibe un conjunto distinto de preguntas de un amplio banco, en un orden diferente y con las opciones de respuesta mezcladas. El navegador recibe una pregunta a la vez, y las respuestas correctas se mantienen en los servidores de HireValid. El tiempo se controla en el servidor; si se vuelve a cargar la página, se muestra la misma pregunta con el tiempo restante. Los candidatos no pueden volver a preguntas anteriores. Se bloquea la copia o selección del texto de las preguntas, y cualquier intento de copia bloqueado queda registrado en la cronología. HireValid registra señales como el tiempo fuera de la pestaña de la prueba, el texto pegado en las respuestas y las respuestas enviadas más rápido de lo que se puede leer una pregunta. El empleador revisa el Integrity Score junto con una cronología de evidencias; el sistema nunca toma decisiones por sí solo. Consulte cómo creamos nuestras pruebas.

Cómo prevenimos las trampas con IA · Señales de integridad

Use la puntuación como evidencia

Considere la puntuación de PyTorch como una señal que debe revisar una persona, no como una decisión de contratación por sí sola. Combínela con una prueba práctica pertinente para el puesto, como analizar el comportamiento de los tensores o resolver una tarea de construcción de modelos, y con una entrevista estructurada. Compare lo que hace el candidato en esas situaciones con sus respuestas sobre el código, las dimensiones de las redes y la conexión de componentes de los modelos. Para evaluar habilidades relacionadas, consulte las pruebas de redes neuronales y visión artificial. Para obtener orientación práctica sobre contratación, lea la guía de pruebas previas al empleo.

Preguntas para entrevistas estructuradas

Explíqueme paso a paso cómo rastrearía una operación con tensores que produce una forma o un gradiente inesperados.
Preste atención a que expliquen con claridad los pasos que seguirían para razonar sobre el comportamiento de los tensores y autograd.
¿Cómo elegiría y comprobaría las dimensiones de las capas al crear un modelo convolucional?
Preste atención a que expliquen de forma práctica cómo calcularían las dimensiones de la red y comprobarían el resultado.
Cuénteme sobre un modelo de PyTorch que haya creado o mantenido y cómo conectó sus componentes.
Preste atención a las decisiones concretas y a su razonamiento, incluido cómo abordarían una arquitectura más grande cuando corresponda.

Entienda las puntuaciones y los valores de referencia

Equidad y adaptaciones

Las preguntas usan fragmentos de código breves y autónomos, nombres de variables neutros e inglés claro, y no requieren conocimientos de ningún sector, conjunto de datos o artículo de investigación en particular. Se refieren a comportamientos estables en las versiones actuales con la configuración predeterminada, nunca al formato de impresión, a cifras exactas de coma flotante ni a detalles triviales de versiones. Ninguna pregunta requiere una GPU. Todos los candidatos pueden usar papel para calcular las formas de los tensores, y las operaciones son lo bastante sencillas para hacerlas a mano.

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 candidatos hayan completado la prueba.

Lea nuestro enfoque de equidad

Detalles de la prueba

Una evaluación cronometrada de habilidades prácticas con PyTorch. Las preguntas abarcan predecir qué hacen el código de tensores y autograd, crear y entrenar redes feedforward, calcular las dimensiones de redes convolucionales y conectar modelos más grandes, como los residuales, recurrentes y basados en atención. Cada pregunta muestra un fragmento corto de código o una situación de construcción de modelos, y pregunta qué sucede o qué habría que cambiar.

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.

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

Preguntas frecuentes

¿Cómo logra la prueba de PyTorch que sus preguntas se centren en habilidades prácticas?+

Las preguntas usan fragmentos de código breves y autónomos, nombres de variables neutros e inglés claro. No requieren conocimientos de ningún sector, conjunto de datos o artículo de investigación en particular, ni el uso de una GPU. Tampoco preguntan sobre el formato de impresión, cifras exactas de coma flotante o detalles triviales de versiones.

¿Pueden los candidatos usar papel para hacer cálculos o volver a una pregunta anterior de la prueba de PyTorch?+

Todos los candidatos pueden usar papel para calcular las formas de los tensores, con operaciones lo bastante sencillas para hacerlas a mano. La prueba no permite volver a preguntas anteriores; si se vuelve a cargar, se muestra la misma pregunta con el tiempo restante.

¿Para qué puestos es adecuada la prueba de nivel intermedio de PyTorch?+

Está dirigida a ingenieros de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, ingenieros de IA e ingenieros de investigación, así como a científicos o analistas de datos que crean, entrenan o mantienen modelos de PyTorch.

¿Qué incluye el conjunto de práctica de la prueba de PyTorch?+

El conjunto de práctica tiene cuatro preguntas y un límite de tiempo de tres minutos. La prueba consta de 15 preguntas de opción múltiple, dura 10 minutos y puede realizarse en una computadora o un dispositivo móvil.