COMPÉTENCES EN PROGRAMMATION

Test de recrutement en apprentissage automatique sur Google Cloud

Évaluez le jugement pratique à chaque étape du cycle de vie de l’apprentissage automatique sur Google Cloud.

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 de recrutement en apprentissage automatique sur Google Cloud Platform est une évaluation de niveau intermédiaire destinée aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux ingénieurs MLOps, aux scientifiques des données qui mettent des modèles en production et aux architectes cloud qui planifient des charges de travail d’apprentissage automatique sur Google Cloud. Ses mises en situation à choix multiples évaluent le jugement pratique en matière de préparation des données, d’entraînement et de réglage des modèles, de mise à disposition des prédictions et de surveillance des charges de travail.

Ce que cela mesure

Évalue le jugement pratique nécessaire pour créer, mettre à disposition et exploiter des charges de travail d’apprentissage automatique sur Google Cloud.

Ressources cloud et données pour l’apprentissage automatique

Évalue les choix liés au stockage et à la préparation des données, ainsi qu’à l’utilisation des ressources cloud pour les charges de travail d’apprentissage automatique.

Entraînement, évaluation et réglage des modèles

Porte sur les décisions liées à l’entraînement, à l’évaluation et au réglage d’un modèle dans le cadre d’un projet.

Mise à disposition des modèles et prédictions en ligne

Porte sur la mise en production d’un modèle et la gestion des prédictions en ligne.

Pipelines, surveillance et supervision des modèles

Porte sur les pipelines, la surveillance et la supervision nécessaires au bon fonctionnement des charges de travail d’apprentissage automatique au fil du temps.

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

Les ingénieurs en apprentissage automatique, les ingénieurs MLOps, les scientifiques des données qui mettent leurs propres modèles en production et les architectes cloud qui planifient des charges de travail d’apprentissage automatique sur Google Cloud.

Ce que cette évaluation peut révéler

Les décisions liées aux données en contexte
Des situations de projet réalistes montrent comment un candidat aborde le stockage et la préparation des données, à partir d’exemples comme des prévisions de la demande, des relevés de capteurs et des tickets d’assistance.
Les concepts plutôt que les clics dans la console
Les questions portent sur des concepts durables et des choix de conception plutôt que sur les prix, les quotas, les parcours de clics dans la console ou les fonctionnalités récemment renommées.
Raisonnement technique appliqué
Certaines situations comportent quelques lignes courtes de Python ou SQL. Les candidats choisissent ainsi une approche en contexte au lieu de répondre uniquement à des questions abstraites.

Ce que vous obtenez pour chaque candidat

Exemple de rapport (données fictives)Apprentissage automatique sur Google Cloud Platform (GCP)

79 %Percentile 64. Référence : candidats HireValid, n = 2 159

Ressources cloud et données pour l’apprentissage automatique68 %

Entraînement, évaluation et réglage des modèles67 %

Mise à disposition des modèles et prédictions en ligne90 %

Pipelines, surveillance et supervision des modèles89 %

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

Signaux d’intégrité du test à examiner

Chaque candidat reçoit une série différente de questions tirées de vastes banques, présentées dans un ordre différent et avec des choix de réponse mélangés. Le navigateur affiche une question à la fois et les réponses restent sur les serveurs de HireValid. Le chronomètre fonctionne côté serveur ; en rechargeant la page, le candidat retrouve la même question et le temps restant. Les candidats ne peuvent pas revenir aux questions précédentes. HireValid enregistre des signaux tels que le temps passé hors de l’onglet du test, les réponses dans lesquelles du texte a été collé et les réponses données plus rapidement qu’il n’est possible de lire une question. Un Integrity Score et une chronologie des éléments résument ces signaux pour que l’employeur les examine ; ils ne prennent pas de décision à eux seuls. Avec le consentement du candidat, un employeur peut ajouter des photos prises aléatoirement par webcam.

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 exercice pratique lié au poste et un entretien structuré, et non comme une décision à lui seul. L’exercice pourrait demander au candidat d’expliquer ses choix pour préparer les données, entraîner un modèle et le surveiller après son déploiement. Pour d’autres domaines d’évaluation, consultez Apprentissage automatique, Apprentissage profond et Intelligence artificielle.

Questions d’entretien structuré

Un projet de prévision de la demande dispose de nouvelles données. Comment décideriez-vous des préparatifs à effectuer avant d’entraîner un modèle ?
Écoutez si la personne présente une approche claire du stockage et de la préparation des données, en reliant ses choix à la situation du projet.
Un modèle obtient de mauvais résultats lors de l’évaluation. Comment chercheriez-vous ce qu’il faut modifier ensuite ?
Écoutez si la personne explique de manière raisonnée les étapes d’entraînement, d’évaluation et de réglage, plutôt que de simplement énumérer des termes.
Un modèle fournit des prédictions en ligne. Que surveilleriez-vous au fil du temps et comment réagiriez-vous à un problème ?
Écoutez si la personne fait preuve de pragmatisme concernant la mise à disposition, la surveillance et la supervision des modèles.

Comprendre les scores et les repères

Équité et aménagements

Les questions utilisent des données commerciales génériques, comme des prévisions de la demande, des relevés de capteurs et des tickets d’assistance. Elles sont formulées dans un anglais technique clair, sans expressions idiomatiques ni connaissances locales requises. Elles évaluent des concepts durables et des choix de conception plutôt que les prix, les quotas, les parcours de clics dans la console ou les fonctionnalités récemment renommées. Ainsi, les changements récents des produits ne déterminent pas le score. Le code se limite à quelques lignes courtes et chaque candidat dispose du même temps par question.

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.

Provisoire : la fiabilité sera indiquée lorsque 200 candidats auront passé le test.

Découvrez notre approche de l’équité

Détails du test

Une évaluation courte et chronométrée de l’apprentissage automatique appliqué sur Google Cloud. Les candidats traitent des situations de projet réalistes, dont certaines comportent quelques lignes de Python ou SQL, et choisissent comment stocker et préparer les données, entraîner et régler un modèle, le mettre en production et veiller à son bon fonctionnement 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, 4 minutes, avant le test chronométré.

Google Cloud, Google Cloud Platform, Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Google Kubernetes Engine, TensorFlow, Kubeflow 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

Comment le test d’apprentissage automatique sur Google Cloud Platform prend-il en compte l’équité ?+

Le test utilise des données commerciales génériques, notamment des prévisions de la demande, des relevés de capteurs et des tickets d’assistance. Les questions sont formulées dans un anglais technique clair, sans expressions idiomatiques ni connaissances locales requises. Elles portent sur des concepts durables et des choix de conception, pas sur les prix, les quotas, les parcours de clics dans la console ou les fonctionnalités récemment renommées. Le code se limite à quelques lignes courtes et chaque candidat dispose du même temps par question.

Les candidats peuvent-ils utiliser des aides pendant le test d’apprentissage automatique sur Google Cloud Platform ?+

Aucune aide n’est autorisée et les candidats ne peuvent pas revenir à une question précédente. Le code se limite à quelques lignes courtes de Python ou SQL, à lire dans le contexte d’une situation de projet. Les candidats n’ont donc pas besoin de leurs propres outils ni d’un projet Google Cloud.

Que contient la série d’entraînement en apprentissage automatique sur Google Cloud ?+

La série d’entraînement comporte quatre questions et dure quatre minutes. Elle précède les 15 questions chronométrées, auxquelles les candidats répondent en 10 minutes. Elle leur permet de se familiariser avec les formats à réponse unique et à réponses multiples, ainsi qu’avec la lecture de courtes mises en situation, avant le début des questions notées.

Qui devrait passer le test de recrutement intermédiaire en apprentissage automatique sur Google Cloud ?+

Il s’adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux ingénieurs MLOps, aux scientifiques des données qui mettent leurs propres modèles en production et aux architectes cloud qui planifient des charges de travail d’apprentissage automatique sur Google Cloud. Son niveau intermédiaire convient aux personnes qui savent déjà mener des modèles des données à la production, et non aux personnes qui débutent dans l’apprentissage automatique.