Test de recrutement en IA et en apprentissage automatique
Comparez 14 tests en IA et en apprentissage automatique selon les compétences et le niveau. Choisissez des évaluations portant sur la création de modèles, le langage, la vision, l'apprentissage par renforcement ou l'apprentissage automatique dans le cloud.
La réponse courte
Ces 14 tests à choix multiples durent 10 minutes chacun et portent sur les méthodes d’IA, l’apprentissage classique et profond, les réseaux de neurones, les modèles de langage et de vision, l’apprentissage par renforcement et les outils cloud. Les tests de niveau intermédiaire conviennent à différents postes en IA et en apprentissage automatique. Les tests avancés portent sur la vision par ordinateur et l’apprentissage multitâche. Utilisez les résultats comme éléments à examiner.
14 tests
Apprentissage automatique
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences en programmationApprentissage automatique sur Amazon Web Services (AWS)
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences en programmationApprentissage automatique sur Azure
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences en programmationApprentissage automatique sur Google Cloud Platform (GCP)
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences en programmationApprentissage multitâche (MTL)
10 minutes · 15 questions · Avancé
Choix multiple
Voir le testCompétences spécifiques au posteApprentissage par renforcement (RL)
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences spécifiques au posteApprentissage profond
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences spécifiques au posteIntelligence artificielle
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences en programmationPyTorch
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences en programmationRéseaux neuronaux
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences en programmationScikit-learn
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences en programmationTensorFlow
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences spécifiques au posteTraitement automatique du langage naturel (NLP)
10 minutes · 15 questions · Intermédiaire
Choix multiple
Voir le testCompétences en programmationVision par ordinateur
10 minutes · 15 questions · Avancé
Choix multiple
Voir le testTests par catégorie
- Compétences en programmation (9 tests)
- Compétences spécifiques au poste (5 tests)
Ce que couvrent les tests d’IA et d’apprentissage automatique
Les tests couvrent à la fois des méthodes générales et des compétences techniques ciblées. Le test d'intelligence artificielle évalue la capacité à appliquer la recherche, le raisonnement en situation d’incertitude, les jeux et les contraintes, la logique et la planification à de petits problèmes. Le test d'apprentissage automatique porte sur le choix et le réglage de méthodes classiques, ainsi que sur l’interprétation de leurs résultats. Pour les modèles neuronaux, le test d'apprentissage profond couvre les mathématiques, l’architecture, l’entraînement, la régularisation et les réseaux neuronaux pour les images.
D’autres tests portent sur des besoins spécifiques liés aux données ou aux modèles. Le test de traitement automatique du langage naturel (NLP) couvre la préparation de textes, les modèles de texte, l’extraction d’informations et les modèles de langage basés sur des transformers. Le test de vision par ordinateur évalue le jugement concernant le traitement des images, la détection, l’annotation au niveau du pixel, la géométrie des caméras et le déploiement. Le test d’apprentissage par renforcement (RL) couvre les bases, les méthodes sans modèle, les méthodes profondes fondées sur la valeur et les politiques, ainsi que l’entraînement des agents.
La bibliothèque comprend également des tests sur des frameworks tels que PyTorch, Scikit-learn et TensorFlow, ainsi que des tests sur l’apprentissage automatique dans le cloud et l’apprentissage multitâche. Tous les tests de ce groupe sont à choix multiples et durent 10 minutes.
Choisissez des tests adaptés au poste et au niveau
Pour les data scientists, les analystes de données, les ingénieurs de données et les ingénieurs en IA ou en apprentissage automatique qui ont besoin de connaissances de niveau intermédiaire, envisagez le test d’apprentissage automatique ou d’intelligence artificielle. Le test d’apprentissage automatique convient aussi aux responsables techniques et aux professionnels des produits dont les missions exigent des connaissances intermédiaires en apprentissage automatique. Pour les ingénieurs et les analystes qui travaillent avec des textes, le test de traitement automatique du langage naturel (NLP) évalue les connaissances pratiques en NLP.
Pour les personnes qui conçoivent des modèles et travaillent à un niveau intermédiaire, le test des réseaux de neurones porte sur la conception, l’entraînement, le débogage et l’application de réseaux. Choisissez un test consacré à un framework si le poste le nécessite : le test PyTorch convient aux personnes qui créent ou maintiennent des modèles PyTorch, tandis que le test TensorFlow porte sur les modèles TensorFlow, les pipelines de données et l’entraînement. Le test Scikit-learn convient aux personnes qui créent ou examinent des modèles avec cette bibliothèque.
Le test avancé de vision par ordinateur s’adresse aux ingénieurs qui travaillent sur des modèles d’images ou de vidéos, la perception ou les données visuelles. Le test avancé d’apprentissage multitâche (MTL) convient aux ingénieurs expérimentés, aux chercheurs et aux scientifiques qui créent des modèles pour plusieurs tâches de prédiction. Ces tests évaluent des compétences différentes. Choisissez ceux qui correspondent aux missions réelles du poste.
Combinez les évaluations en fonction des missions
Commencez par un test portant sur la compétence centrale du poste, puis ajoutez un test ciblé uniquement si les missions nécessitent des éléments d’évaluation supplémentaires. Pour un ingénieur en apprentissage automatique de niveau intermédiaire, associez le test d’apprentissage automatique à celui d’apprentissage profond si le poste requiert aussi des compétences en apprentissage profond. Pour un poste senior qui consiste à créer ou déployer des modèles appliqués à des images ou des vidéos, ajoutez le test avancé de vision par ordinateur.
Pour un poste axé sur le texte, le test de traitement automatique du langage naturel (NLP) peut être associé à celui d’apprentissage automatique si les deux domaines sont importants. Pour un poste qui consiste à créer des agents apprenants, envisagez d’associer le test d’apprentissage par renforcement (RL) à celui d’intelligence artificielle afin d’évaluer à la fois les méthodes relatives aux agents et les approches fondamentales de l’IA.
Un test sur le cloud peut apporter des éléments d’évaluation sur le déploiement et l’exploitation, plutôt que sur la théorie des modèles. Choisissez Machine Learning in Azure, Machine Learning in Amazon Web Services (AWS) ou Machine Learning in Google Cloud Platform (GCP) selon la plateforme mentionnée dans l’offre d’emploi. Examinez chaque score comme un élément parmi d’autres informations sur le candidat, et non comme une décision à lui seul.
Comment ces tests veillent à l’équité des questions
Chaque test prévoit des mesures concrètes pour que les questions portent sur la compétence évaluée. Dans le test de vision par ordinateur, les images sont représentées par des tableaux, des formes et de courts extraits de code plutôt que par des photographies. Les questions ne nécessitent ni de reconnaître des personnes ou des lieux ni de distinguer des couleurs à l’œil nu. Le test d’apprentissage profond utilise de courts extraits de Python indépendants de tout framework et précise les conventions des bibliothèques lorsque c’est nécessaire.
D’autres tests ne dépendent pas des paramètres par défaut d’un outil particulier. Le test d’apprentissage automatique porte sur des concepts plutôt que sur les noms de fonctions ou les paramètres par défaut d’une bibliothèque. Le test des réseaux de neurones indique les dimensions, les paramètres et les conventions nécessaires pour répondre, sans exiger la connaissance des noms ou des paramètres par défaut d’un framework particulier. Le test PyTorch utilise de courts extraits de code autonomes et ne nécessite pas de GPU.
Dans l’ensemble des tests, les formulations sont simples, les mises en situation neutres et les calculs assez courts pour être effectués à la main. Le test d’apprentissage par renforcement (RL) définit chaque symbole à l’endroit où il est utilisé, et celui de traitement automatique du langage naturel (NLP) utilise uniquement les fonctionnalités intégrées de Python et sa bibliothèque standard, jamais une bibliothèque tierce. Plusieurs tests, dont ceux de TensorFlow et d’intelligence artificielle, autorisent tous les candidats à utiliser du papier brouillon. Un score est un élément parmi d’autres à examiner, pas un verdict sur un candidat.
Foire aux questions
Quels tests conviennent à un poste consacré à la création d’agents apprenants ou d’IA pour les jeux ?+
Le test d’apprentissage par renforcement (RL) convient aux ingénieurs et aux développeurs d’IA pour les jeux qui créent ou règlent des agents apprenants. Il porte sur les méthodes sans modèle, les méthodes profondes de valeur et de politique, ainsi que sur les moyens pratiques d’entraîner efficacement des agents. Le test d’intelligence artificielle s’adresse aussi aux développeurs de jeux qui créent des comportements d’IA. Il porte sur la recherche, les jeux et la planification.
Quel test convient aux missions d’apprentissage automatique sur une plateforme cloud ?+
Choisissez le test correspondant à la plateforme utilisée dans le poste : Machine Learning in Azure, Machine Learning in Amazon Web Services (AWS) ou Machine Learning in Google Cloud Platform (GCP). Tous sont de niveau intermédiaire et conviennent aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux data scientists. Les questions évaluent le jugement en situation de travail plutôt que la mémorisation de prix ou de quotas, qui changent souvent.
Quels tests d’IA et d’apprentissage automatique sont de niveau avancé ?+
Les tests de vision par ordinateur et d’apprentissage multitâche (MTL) sont de niveau avancé. Le test de vision par ordinateur évalue le jugement pratique concernant les données visuelles et le déploiement. Le test d’apprentissage multitâche évalue la capacité à concevoir, entraîner, adapter et évaluer des modèles qui partagent leur apprentissage entre plusieurs tâches.
Comment combiner les tests d’IA et d’apprentissage automatique ?+
Choisissez un test correspondant à la compétence principale du poste, puis ajoutez une évaluation ciblée si les missions nécessitent d’autres compétences. Par exemple, associez le test d’apprentissage automatique à celui de traitement automatique du langage naturel (NLP) pour un poste qui fait appel à la fois aux méthodes générales d’apprentissage automatique et au traitement de textes.
Les tests d’IA et d’apprentissage automatique sont-ils liés à un seul framework ?+
Certains tests sont consacrés à un framework, notamment PyTorch, TensorFlow et Scikit-learn. D’autres évaluent des concepts ou des méthodes plus généraux. Par exemple, le test d’apprentissage automatique porte sur les méthodes plutôt que sur les paramètres par défaut ou les noms de fonctions d’une bibliothèque particulière.
Comment utiliser les scores aux tests d’IA et d’apprentissage automatique ?+
Considérez un score comme un élément à examiner avec les autres informations sur le candidat. Ces tests évaluent des compétences précises, mais un score ne devrait pas suffire à déterminer si une personne convient à un poste.
Créer une évaluation à partir de ces tests
Choisissez les tests adaptés à votre poste, invitez des candidats et comparez leurs résultats.