COMPÉTENCES EN PROGRAMMATION

Test Machine Learning in Azure pour le recrutement

Découvrez comment les candidats abordent des tâches pratiques de machine learning sur Azure.

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 Machine Learning in Azure est une évaluation de recrutement de 10 minutes composée de 15 questions à choix multiples. Des situations de projet, de courts extraits de code Python et YAML et des choix de configuration montrent comment les candidats abordent la configuration d’Azure Machine Learning, l’entraînement des modèles, leur déploiement et les contrôles de leur cycle de vie. Il s’adresse aux ingénieurs en machine learning de niveau intermédiaire, aux data scientists, aux développeurs en IA et aux personnes qui occupent des postes techniques connexes.

Ce que cela mesure

Évalue le jugement pratique nécessaire pour configurer, entraîner, déployer et exploiter des solutions de machine learning avec Azure Machine Learning.

Configuration de l’espace de travail, des ressources de calcul et des données

Les candidats choisissent les ressources de calcul et les accès aux données nécessaires à un projet dans un espace de travail Azure Machine Learning, parfois à partir d’un court extrait de code Python ou YAML.

Entraîner, régler et évaluer des modèles

Les questions demandent quoi modifier lorsqu’un modèle n’atteint pas les résultats attendus et comment déterminer si un modèle entraîné est prêt à être utilisé.

Déployer des modèles et fournir des prédictions

Les mises en situation vont jusqu’au déploiement d’un modèle entraîné sur un point de terminaison en production et demandent quoi configurer ou ce qui se passera lors d’une demande de prédiction.

Automatiser, suivre et contrôler le cycle de vie des modèles

Les candidats choisissent les contrôles qui contribuent à la fiabilité des modèles au fil du temps, comme les exécutions reproductibles et le suivi des expériences avec MLflow.

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 machine learning, data scientists, développeurs en IA, ingénieurs en plateformes et opérations ML, architectes de solutions cloud, ingénieurs de données et développeurs qui travaillent avec le machine learning sur Azure à un niveau intermédiaire.

Ce que ce test peut révéler

Prévoir le comportement d’une configuration
Les questions demandent ce qui se passera avec une configuration donnée. Les candidats doivent donc raisonner sur le comportement d’Azure Machine Learning plutôt que simplement citer ses fonctionnalités.
Raisonnement sur le code et la configuration
De courts extraits de code Python et YAML vous permettent d’évaluer comment les candidats interprètent les détails de mise en œuvre et les choix de configuration.
Des mises en situation actuelles et accessibles
Les questions s’appuient sur le SDK Python et les outils en ligne de commande actuels, et non sur des versions obsolètes. Elles ne portent jamais sur les tarifs, les listes de régions ou les chemins de navigation dans le portail.

Ce que vous obtenez pour chaque candidat

Exemple de rapport (données fictives)Apprentissage automatique sur Azure

64 %Percentile 31. Référence : candidats HireValid, n = 2 093

Configuration de l’espace de travail, des ressources de calcul et des données75 %

Entraîner, régler et évaluer des modèles56 %

Déployer des modèles et fournir des prédictions57 %

Automatiser, suivre et contrôler le cycle de vie des modèles66 %

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

Déroulement de l’évaluation

Chaque candidat reçoit un ensemble différent de questions, sélectionnées dans de vastes banques de questions. Les questions s’affichent une par une, dans un ordre aléatoire, et les options de réponse sont également mélangées. Le chronomètre de 10 minutes fonctionne sur le serveur. Si un candidat recharge la page, la même question réapparaît avec le temps restant. Les candidats ne peuvent pas revenir aux questions précédentes. Le texte des questions ne peut pas être copié ni sélectionné, et toute tentative de copie bloquée est consignée dans la chronologie. HireValid enregistre des signaux tels que le temps passé hors de l’onglet du test, les éléments collés dans les réponses et les réponses fournies plus vite qu’il n’est possible de lire une question. Ces signaux apparaissent dans un Integrity Score et une chronologie des éléments observés que l’employeur peut examiner. Le système ne prend pas de décision de lui-même. Avec le consentement du candidat, les employeurs peuvent ajouter des photos prises par webcam à des moments aléatoires.

Comment nous prévenons la fraude assistée par l’IA · Signaux d’intégrité

Utilisez le score comme un élément parmi d’autres

Examinez le résultat avec un échantillon de travail et un entretien structuré. Demandez aux candidats d’expliquer leurs choix concernant la configuration de l’espace de travail, l’évaluation du modèle ou la mise à disposition des prédictions, puis comparez leur raisonnement aux exigences du poste. Le score constitue un élément à examiner par une personne, et non une décision de recrutement à lui seul. Si le poste comprend aussi des tâches connexes, envisagez Machine Learning, Deep Learning ou Artificial Intelligence comme éléments d’évaluation distincts.

Questions d’entretien structuré

Comment choisiriez-vous un espace de travail, des ressources de calcul et une configuration d’accès aux données pour un projet de machine learning ?
Soyez attentif à des choix de configuration clairs et adaptés à la situation du projet.
Expliquez-moi comment vous réagiriez si les résultats de l’évaluation d’un modèle ne répondaient pas aux besoins du projet.
Soyez attentif à une approche réfléchie de l’entraînement, du réglage et de l’évaluation du modèle.
Comment déploieriez-vous un modèle entraîné dans un service qui renvoie des prédictions ?
Soyez attentif à des décisions pratiques concernant le déploiement et la mise à disposition des prédictions.

Comprendre les scores et les repères

Équité et aménagements

Les questions sont rédigées en anglais américain courant, à un niveau de lecture professionnel. Elles comportent de courts extraits de code et n’utilisent ni expressions idiomatiques, ni connaissances locales, ni montants d’argent. Les mises en situation couvrent de nombreux secteurs et les personnes qui y figurent portent des noms d’origines diverses. Les questions s’appuient sur le SDK Python et les outils en ligne de commande actuels, et non sur des versions obsolètes. Aucune ne repose sur la mémorisation de tarifs, de listes de régions ou de chemins de navigation dans le portail.

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.

Résultat provisoire : la fiabilité sera indiquée lorsque 200 candidats auront terminé le test.

Découvrez notre approche de l’équité

Détails du test

Une évaluation courte et chronométrée pour mesurer la capacité d’une personne candidate à créer et exploiter des solutions de machine learning sur Microsoft Azure. Les questions présentent des situations de projet réalistes, de courts extraits de code Python et YAML ainsi que des choix de configuration. Elles demandent quoi mettre en place, quoi modifier ou ce qui va se passer. L’évaluation couvre toutes les étapes, de l’espace de travail et de ses ressources de calcul aux modèles entraînés, aux points de terminaison en production et aux contrôles qui contribuent à la fiabilité des modèles au fil du temps.

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, 3 minutes, avant le test chronométré.

Microsoft Azure, Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Service, Azure Key Vault, Azure Container Registry, Azure Monitor, MLflow, Python, Microsoft Entra ID, Docker 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

Quels candidats devraient passer le test d’apprentissage automatique dans Azure ?+

Ce test s’adresse aux ingénieurs en machine learning de niveau intermédiaire, aux data scientists, aux développeurs en IA, aux ingénieurs en plateformes et opérations ML, aux architectes de solutions cloud, aux ingénieurs de données et aux développeurs qui travaillent avec le machine learning sur Azure.

Comment le test Machine Learning in Azure prend-il en compte l’équité ?+

Les candidats peuvent-ils utiliser des outils pendant le test Machine Learning in Azure ?+

Aucun outil n’est autorisé, et les candidats ne peuvent pas revenir à une question précédente. Le code des questions se limite à de courts extraits Python et YAML que les candidats lisent et évaluent à l’écran. Ils n’ont donc pas besoin de leurs propres outils ni d’un abonnement Azure.

Quel entraînement est proposé pour le test Machine Learning in Azure ?+

Avant les 15 questions chronométrées, les candidats peuvent essayer un entraînement de 4 questions avec une limite de 3 minutes. Ils peuvent ainsi se familiariser avec les formats à réponse unique et à réponses multiples.