COMPÉTENCES EN PROGRAMMATION

Test d’apprentissage automatique sur Amazon Web Services

Découvrez comment les candidats évaluent les aspects pratiques de la création et de l’exécution de charges de travail d’apprentissage automatique sur AWS.

10 minutes
15 questions
Intermédiaire
Choix multiple
Questions en anglais
Téléphone et ordinateur

Utilisez ce test gratuitement Voir les formats de questions

La réponse courte

Le test d’apprentissage automatique sur Amazon Web Services est une évaluation de recrutement de niveau intermédiaire destinée aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux spécialistes des données qui déploient leurs propres modèles, aux ingénieurs MLOps et aux architectes cloud qui conçoivent des plateformes de ML. De courts scénarios évaluent le jugement pratique sur les données et les autorisations, l’entraînement et la mise en service dans SageMaker, le suivi des modèles en production et les services de ML gérés.

Ce que cela mesure

Jugement pratique pour créer, mettre en service et exécuter des charges de travail d’apprentissage automatique sur Amazon Web Services.

Préparation des données, du calcul et des accès pour le ML

Les candidats évaluent comment préparer les données, les ressources de calcul et les autorisations pour une charge de travail d’apprentissage automatique sur AWS.

Entraînement, réglage et mise en service de modèles

Les scénarios portent sur les décisions liées à l’entraînement, au réglage et à la mise en service de modèles avec Amazon SageMaker.

Maintenir des modèles en production performants et rentables

Les candidats réfléchissent aux moyens de maintenir la précision, la rapidité et la rentabilité des modèles déployés.

Services de ML préconstruits et visuels

Les questions portent sur les situations où un service d’IA préconstruit ou visuel est plus adapté qu’un modèle personnalisé.

Formats de questions

Choix multiple

Le candidat : Lit une courte situation, un tableau ou un énoncé, puis choisit la bonne réponse ou toutes les bonnes réponses.

Vous voyez : Si le candidat maîtrise suffisamment le sujet pour le mettre en pratique, et pas seulement le reconnaître.

15 questions en 10 minutes, présentées une à une.

Postes adaptés à ce test

Ingénieurs en apprentissage automatique, spécialistes des données qui déploient leurs propres modèles, ingénieurs MLOps et architectes cloud qui conçoivent des plateformes de ML.

Éléments attestant du jugement pratique en ML sur AWS

Lecture de politiques et de code
Certaines questions présentent une courte politique JSON ou un extrait de code Python à lire et à évaluer. Vous pouvez ainsi voir si le candidat sait déterminer ce qu’une autorisation ou un appel permet réellement sur AWS.
Choix de mise en service dans Amazon SageMaker
Les scénarios sur l’entraînement, le réglage et la mise en service dans Amazon SageMaker montrent comment le candidat évalue les différentes options pour déployer un modèle.
Service préconstruit ou modèle personnalisé
Les questions portent sur les situations où un service d’IA préconstruit est préférable à un modèle personnalisé. Ce choix entre créer et utiliser un service influe également sur le coût d’exécution d’un modèle en production.

Ce que vous obtenez pour chaque candidat

Exemple de rapport (données fictives)Apprentissage automatique sur Amazon Web Services (AWS)

78 %Percentile 62. Référence : candidats HireValid, n = 1 640

Préparation des données, du calcul et des accès pour le ML76 %

Entraînement, réglage et mise en service de modèles79 %

Maintenir des modèles en production performants et rentables86 %

Services de ML préconstruits et visuels69 %

Integrity ScoreConfiance élevée

Est resté sur l’onglet du test pendant toute sa durée
Aucune réponse copiée-collée
A répondu à un rythme régulier

Les scores, les profils et les signaux d’intégrité sont des éléments que vous pouvez examiner en complément d’un entretien, et ne constituent jamais une décision automatique.

Utilisez ce test gratuitement

Indicateurs d’intégrité de l’évaluation

Chaque candidat reçoit un ensemble différent de questions tirées de vastes banques, dont l’ordre et les choix de réponse sont mélangés. Le navigateur affiche une question à la fois, et les réponses restent sur les serveurs de HireValid. Le minuteur de 10 minutes fonctionne sur le serveur ; si la page est rechargée, la même question s’affiche avec le temps restant. Les candidats ne peuvent ni copier ni sélectionner le texte des questions, et toute tentative de copie bloquée est enregistrée. Le lien d’invitation personnel expire, et un test terminé ne peut pas être repassé. HireValid enregistre des indicateurs tels que le temps passé hors de l’onglet du test et les résume dans un Integrity Score, accompagné d’une chronologie des éléments à examiner par l’employeur. Le système ne prend pas de décision de manière autonome. Avec le consentement du candidat, les employeurs peuvent ajouter des photos prises à des moments aléatoires avec la webcam.

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Utilisez le score comme élément d’évaluation

Examinez le score avec un exemple de travail représentatif du poste, par exemple en demandant au candidat d’expliquer son raisonnement sur une décision de mise en service d’un modèle. Menez un entretien structuré pour approfondir ses choix concernant les données et les autorisations, Amazon SageMaker et le suivi des modèles en production. Le score est un indicateur à examiner par une personne, et non une décision d’embauche. Pour des domaines de compétences connexes, consultez Vision par ordinateur et Traitement automatique du langage naturel (NLP).

Questions d’entretien structuré

Comment prépareriez-vous les données et les autorisations pour une charge de travail de modèle sur AWS ?
Vérifiez que le candidat explique clairement ses choix de configuration et leur lien avec la charge de travail prévue.
Parlez-moi d’un modèle que vous avez mis en service avec Amazon SageMaker. Quels compromis ont guidé votre approche ?
Évaluez le raisonnement sur l’entraînement, le réglage et la mise en service, et vérifiez que les choix sont adaptés à la situation.
Comment analyseriez-vous un modèle en production devenu plus lent ou moins précis ?
Vérifiez que le candidat adopte une approche pratique pour évaluer l’état, les performances et le coût des modèles.

Comprendre les scores et les repères

Équité et aménagements

Les questions évaluent le jugement pratique dans des scénarios réalistes, plutôt que la mémorisation des tarifs, des quotas, de la disponibilité régionale ou des lancements de produits récents, qui évoluent souvent. Les scénarios couvrent de nombreux secteurs, utilisent des noms issus de divers horizons, évitent les symboles monétaires et les connaissances locales, et sont rédigés dans un anglais simple afin que le test mesure les compétences en ML dans le cloud plutôt que la vitesse de lecture. Le code est court, comporte des commentaires uniquement lorsque c’est nécessaire et fait appel à des fonctions de bibliothèques courantes.

Vous pouvez accorder un délai supplémentaire à tout candidat à titre d’aménagement. Les résultats sont des éléments qu’une personne doit examiner, jamais une décision automatique.

Résultats provisoires : la fiabilité sera indiquée une fois que 200 candidats auront passé le test.

Découvrez notre approche de l’équité

Détails du test

Une série chronométrée de courts scénarios sur l’exécution de charges de travail d’apprentissage automatique sur Amazon Web Services : préparation des données et des autorisations, entraînement et mise en service de modèles dans Amazon SageMaker, maintien de la précision, de la rapidité et de la rentabilité des modèles en production, et choix entre un service d’IA préconstruit et un modèle personnalisé. Certaines questions présentent un court extrait de code Python ou une politique JSON à lire et à évaluer.

Les questions sont en anglais.
Aucun support n'est nécessaire.
Chaque question reçoit une réponse une seule fois, dans l’ordre, sans possibilité de revenir en arrière.
4 questions d’entraînement, 4 minutes, avant le test chronométré.

Amazon Web Services, Amazon SageMaker, Amazon S3, Amazon CloudWatch, AWS Lambda, AWS Identity and Access Management, AWS Glue, Amazon Bedrock, Amazon Comprehend, Amazon Rekognition sont des marques déposées appartenant à leurs propriétaires. HireValid n’y est pas affilié et n’est pas approuvé par ces derniers.

Foire aux questions

Le test repose-t-il sur la connaissance des tarifs AWS actuels ou des lancements récents ?+

Non. Les questions évaluent le jugement pratique dans des scénarios réalistes, plutôt que la mémorisation des tarifs, des quotas, de la disponibilité régionale ou des lancements de produits récents, qui évoluent souvent. Les scénarios couvrent de nombreux secteurs, utilisent des noms issus de divers horizons et un anglais simple. Le code est court et fait appel à des fonctions de bibliothèques courantes.

Quels postes et quel niveau correspondent au test de machine learning sur Amazon Web Services ?+

Il s’agit d’un test de niveau intermédiaire destiné aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux spécialistes des données qui déploient leurs propres modèles, aux ingénieurs MLOps et aux architectes cloud qui conçoivent des plateformes de ML. Choisissez-le lorsque le poste implique de prendre des décisions pratiques en ML sur AWS.

Quel est le format du test de machine learning sur Amazon Web Services et quelles aides utilise-t-il ?+

Le test comporte 15 questions à choix multiples en anglais et dure 10 minutes. Certaines questions incluent un court extrait de code Python ou une politique JSON à lire et à évaluer. Aucun support n’est autorisé et les candidats ne peuvent pas revenir à une question précédente.

Quelle préparation est proposée pour le test de machine learning sur Amazon Web Services ?+

Avant les 15 questions chronométrées, les candidats peuvent essayer une série d’entraînement de 4 questions en 4 minutes. Cela leur permet de se familiariser avec les formats à réponse unique et à réponses multiples, ainsi qu’avec la lecture attentive des scénarios, avant de commencer les questions notées.