HABILIDADES ESPECÍFICAS DEL PUESTO

Prueba de aprendizaje profundo para selección

Descubra cómo razonan los candidatos sobre el entrenamiento de modelos, la elección de redes y las tareas con imágenes.

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 profundo es una evaluación de contratación de 10 minutos y 15 preguntas, dirigida a ingenieros de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, ingenieros de IA, científicos aplicados y analistas o desarrolladores que necesitan habilidades intermedias. Evalúa los fundamentos matemáticos, la arquitectura de redes, el entrenamiento y la regularización, y las redes neuronales para imágenes mediante situaciones, tablas de resultados de entrenamiento y fragmentos cortos de Python.

Qué mide

Conocimientos y criterio en aprendizaje profundo: matemáticas fundamentales, arquitectura de redes, entrenamiento y regularización, y redes neuronales para imágenes.

Fundamentos matemáticos

Evalúa las matemáticas que sustentan el entrenamiento de un modelo de aprendizaje profundo.

Arquitectura de redes

Evalúa la elección e interpretación de arquitecturas de redes.

Entrenamiento y regularización

Evalúa el entrenamiento de un modelo y el uso de la regularización.

Redes neuronales para imágenes

Evalúa las redes convolucionales y su uso con imágenes.

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, ingenieros de IA, científicos aplicados y analistas de datos o desarrolladores cuyo trabajo requiere habilidades intermedias de aprendizaje profundo.

Una señal específica para la contratación técnica

Vaya más allá del currículum
Compruebe cómo interpreta el candidato las tablas de resultados de entrenamiento y aplica su criterio en aprendizaje profundo, no solo qué herramientas o proyectos aparecen en su currículum.
Evalúe cuatro áreas relevantes
Revise evidencias sobre las matemáticas del entrenamiento, la arquitectura de redes, el entrenamiento y la regularización, y las redes neuronales para imágenes en una sola evaluación breve.
Enfoque la siguiente conversación
Utilice las respuestas para elegir una prueba práctica pertinente o una pregunta de seguimiento, en lugar de dedicar tiempo de la entrevista a comprobar lo que el candidato ya sabe.
Mantenga la evaluación breve
La prueba de 10 minutos consta de 15 preguntas de opción múltiple, con situaciones breves, tablas de resultados de entrenamiento y fragmentos cortos de Python.

Qué obtiene por cada candidato

Informe de ejemplo (datos ficticios)Aprendizaje profundo

83 %Percentil 73. Referencia: candidatos de HireValid, n = 535

Fundamentos matemáticos90 %

Arquitectura de redes85 %

Entrenamiento y regularización72 %

Redes neuronales para imágenes83 %

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.

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Señales de integridad de la evaluación

Cada candidato recibe un conjunto distinto de preguntas, extraídas de amplios bancos de preguntas. Las preguntas aparecen en un orden diferente en cada intento y las opciones de respuesta se mezclan. El navegador recibe una pregunta a la vez; las respuestas correctas permanecen en los servidores de HireValid. El tiempo se controla en el servidor, así que, si se vuelve a cargar la página, se restaura la misma pregunta y solo queda el tiempo restante. No se puede copiar ni seleccionar el texto de las preguntas, y los intentos de copia bloqueados quedan registrados en la cronología. HireValid resume señales como el tiempo fuera de la pestaña de la prueba, el texto pegado en las respuestas y las respuestas más rápidas de lo que se tarda en leer una pregunta, en un Integrity Score y una cronología de evidencias para que el empleador los revise. No toma decisiones por sí solo. Con el consentimiento del candidato, los empleadores pueden añadir fotos tomadas con la cámara web en momentos aleatorios.

Cómo prevenimos las trampas con IA · Señales de integridad

Utilice la puntuación como evidencia

Considere la puntuación como una señal que una persona debe revisar, no como una decisión de contratación. Compleméntela con una breve prueba práctica en la que el candidato interprete resultados de entrenamiento o explique la elección de un modelo. Luego, utilice una entrevista estructurada para explorar su razonamiento. Procure que la prueba práctica sea pertinente para el puesto y evalúela junto con las demás evidencias sobre el candidato. Si busca un perfil con un alcance técnico más amplio, compare esta evaluación con Aprendizaje automático, Inteligencia artificial o Ciencia de datos.

Preguntas para entrevistas estructuradas

Los resultados de entrenamiento de un modelo mejoran mientras que los de validación empeoran. ¿Cómo investigaría qué está ocurriendo y decidiría qué cambiar?
Preste atención a cómo interpreta los resultados, considera la regularización y explica un siguiente paso práctico.
Debe elegir una red para una tarea de imágenes con pocos ejemplos etiquetados. ¿Cómo compararía las posibles alternativas?
Preste atención a si razona sobre la arquitectura de redes para imágenes, el contexto de la tarea y las ventajas y desventajas, en lugar de limitarse a repetir una etiqueta memorizada.
Un fragmento breve de Python produce una forma de tensor inesperada durante el entrenamiento del modelo. ¿Cómo rastrearía el problema?
Preste atención a si explica un proceso claro para comprobar las formas, leer el código y probar un cambio.

Entienda las puntuaciones y los valores de referencia

Equidad y adaptaciones

Las preguntas presentan situaciones neutrales de diversos sectores, sin modismos, dinero ni conocimientos locales. El código es breve y está escrito en Python independiente de cualquier framework; las formas y las convenciones de cualquier biblioteca se indican en comentarios, así que los hábitos propios de una biblioteca no determinan ninguna respuesta. Los cálculos son lo bastante sencillos como para hacerlos en papel, se proporciona cualquier logaritmo o exponencial que requiera una pregunta y los nombres reflejan diversos orígenes.

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 prueba breve y cronometrada de conocimientos prácticos de aprendizaje profundo en cuatro áreas: las matemáticas del entrenamiento, la elección e interpretación de arquitecturas de redes, el entrenamiento y la regularización de un modelo, y las redes convolucionales para imágenes. Muchas preguntas presentan situaciones breves, tablas de resultados de entrenamiento o fragmentos cortos de Python y preguntan qué concluiría o cambiaría el candidato.

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.

Preguntas frecuentes

¿Qué mide la prueba de aprendizaje profundo?+

Evalúa los fundamentos matemáticos, la arquitectura de redes, el entrenamiento y la regularización, y las redes neuronales para imágenes. Las preguntas pueden presentar situaciones breves, tablas de resultados de entrenamiento o fragmentos cortos de Python y preguntar qué concluiría o cambiaría el candidato.

¿Quién debería utilizar la prueba de aprendizaje profundo?+

Utilícela para evaluar a ingenieros de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, ingenieros de IA y científicos aplicados, así como a analistas de datos o desarrolladores cuyo trabajo requiera habilidades de nivel intermedio en aprendizaje profundo. Está diseñada como una señal para la contratación que debe revisarse junto con otras evidencias.

¿Cuánto dura la prueba de Deep Learning y pueden los candidatos volver a preguntas anteriores?+

La evaluación consta de 15 preguntas de opción múltiple y tiene un límite de 10 minutos. Los candidatos no pueden volver a preguntas anteriores. Se permite usar papel para hacer anotaciones y los candidatos pueden probar un conjunto de práctica independiente de cuatro preguntas, con un límite de cuatro minutos.

¿La prueba de Deep Learning favorece algún framework?+

No. El código es breve y está escrito en Python independiente de cualquier framework. Las formas de los tensores y las convenciones de cualquier biblioteca se indican en comentarios, así que los hábitos propios de una biblioteca no determinan ninguna respuesta. Si una pregunta requiere un logaritmo o una exponencial, se proporciona el valor, y los cálculos son lo bastante sencillos como para hacerlos en papel.

¿Cómo debo interpretar el resultado de una prueba de Deep Learning?+

Considere el resultado como evidencia, no como un veredicto ni como la única base para una decisión de contratación. Analice las respuestas relevantes en una entrevista estructurada y complemente el resultado con una muestra de trabajo que refleje las tareas de aprendizaje profundo del puesto.