COMPÉTENCES EN PROGRAMMATION

Test d’apprentissage multitâche pour le recrutement

Découvrez comment les candidats raisonnent sur des modèles qui apprennent plusieurs tâches de prédiction à la fois.

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

Utilisez ce test gratuitement Voir les formats de questions

La réponse courte

Le test d’apprentissage multitâche est une évaluation de recrutement de niveau avancé destinée aux ingénieurs en machine learning, aux scientifiques en recherche appliquée, aux spécialistes des données, aux chercheurs en IA et aux ingénieurs expérimentés. Il mesure la façon dont les candidats conçoivent, entraînent, adaptent et évaluent des modèles qui partagent leur apprentissage entre plusieurs tâches, notamment leur capacité à équilibrer les pertes, à gérer les données des tâches, à transférer les connaissances et à comparer les résultats à des modèles de référence à tâche unique.

Ce que cela mesure

Concevoir, entraîner, adapter et évaluer des modèles de machine learning qui partagent leur apprentissage entre plusieurs tâches.

Architecture et équilibrage des pertes

Les candidats examinent comment les structures des modèles partagent l’apprentissage entre les tâches et comment équilibrer les pertes associées.

Conception des tâches et gestion des données

Les questions évaluent la façon dont les candidats divisent un problème en tâches et gèrent les données correspondantes.

Transfert et adaptation au domaine

Les candidats examinent comment les connaissances peuvent être transférées entre les tâches et les domaines.

Évaluation de modèles multitâches

Les questions portent sur l’évaluation des résultats de modèles multitâches par rapport à des modèles de référence à tâche unique.

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, scientifiques en recherche appliquée, spécialistes des données, chercheurs en IA et ingénieurs expérimentés qui créent des modèles répondant à plusieurs tâches de prédiction.

Ce que ce test peut révéler

Évaluer le raisonnement au-delà du CV
De courts extraits de code de style PyTorch et de petits tableaux de résultats vous permettent d’examiner le raisonnement du candidat sur les structures de modèles partagées et l’équilibrage des pertes.
Un aperçu des choix de tâches
Appuyez-vous sur les réponses concernant la division d’un problème en tâches et la gestion des données pour discuter des choix de conception pertinents pour les modèles répondant à plusieurs tâches de prédiction.
Éléments de preuve dans différents domaines
Les mises en situation s’appuient sur des domaines comme la demande dans le commerce de détail, l’imagerie médicale, la parole, la robotique et le texte, afin de ne privilégier aucun secteur.

Ce que vous obtenez pour chaque candidat

Exemple de rapport (données fictives)Apprentissage multitâche (MTL)

68 %Percentile 40. Référence : candidats HireValid, n = 1 218

Architecture et équilibrage des pertes55 %

Conception des tâches et gestion des données64 %

Transfert et adaptation au domaine65 %

Évaluation de modèles multitâches86 %

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

Contrôles du test et signaux à examiner

Chaque candidat reçoit un ensemble de questions différent, présentées une par une, dans un ordre aléatoire, avec des choix de réponse mélangés. Le chronométrage s’effectue sur le serveur. Si la page est rechargée, la même question s’affiche avec le temps restant. Le texte des questions ne peut être ni copié ni sélectionné. HireValid consigne des signaux tels que le temps passé hors de l’onglet du test, le collage de texte dans les réponses et les réponses données plus vite qu’il n’est possible de lire une question. Un Integrity Score et une chronologie des éléments recueillis résument ces signaux pour examen par l’employeur ; aucun des deux ne permet de prendre une décision à lui seul. Avec le consentement du candidat, l’employeur peut ajouter des photos prises à des moments aléatoires par la webcam.

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Utilisez le score comme élément d’appréciation

Examinez le score en complément d’un échantillon de travail et d’un entretien structuré. Ne l’utilisez pas seul pour prendre une décision de recrutement. Demandez aux candidats d’expliquer leurs choix dans l’échantillon de travail, puis comparez leurs explications à leurs réponses sur les données des tâches, le transfert et l’évaluation des modèles. Vous pouvez également envisager des évaluations connexes, comme Machine Learning, Deep Learning et Computer Vision, si elles sont pertinentes pour le poste.

Questions d’entretien structuré

Pensez à un projet dans lequel plusieurs tâches de prédiction pouvaient utiliser un même modèle. Comment avez-vous décidé quelles tâches devaient partager une structure ?
Écoutez si le candidat présente une justification concrète de la conception, explique les liens entre les tâches et décrit comment il évaluerait son choix.
Parlez-moi d’une situation où les données des tâches ont influencé votre approche pour créer un modèle répondant à plusieurs besoins de prédiction.
Écoutez comment le candidat a divisé le problème en tâches et géré les données.
Comment vérifieriez-vous si les connaissances acquises pour une tâche ou un domaine sont utiles à une autre tâche ou à un autre domaine ?
Écoutez si le candidat propose une comparaison et présente des éléments qui pourraient éclairer la décision.
Comment compareriez-vous un modèle multitâche à des modèles de référence à tâche unique avant d’en choisir un ?
Écoutez quels choix d’évaluation sont pertinents et comment les résultats orienteraient la suite.

Comprendre les scores et les repères

Équité et aménagements

Les mises en situation couvrent de nombreux domaines, comme la demande dans le commerce de détail, l’imagerie médicale, la parole, la robotique et le texte. Aucun secteur n’est donc privilégié, et chaque question fournit tous les faits nécessaires. Les extraits de code sont courts et utilisent des conventions courantes de Python et de PyTorch, expliquées lorsqu’elles sont inhabituelles. Les calculs sont assez simples pour être effectués sur du brouillon. Les questions sont rédigées dans un anglais américain simple, sans expressions idiomatiques, afin que le test mesure le jugement en machine learning plutôt que la vitesse de lecture.

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 chronométrée de niveau avancé qui mesure la capacité d’un candidat à concevoir, entraîner et évaluer des modèles qui apprennent plusieurs tâches à la fois. Les questions portent sur le partage des structures et l’équilibrage des pertes, la division d’un problème en tâches et la gestion de leurs données, le transfert des connaissances entre tâches et domaines, ainsi que la comparaison des résultats multitâches avec des références à tâche unique. Certaines questions présentent de courts extraits de code Python de style PyTorch, accompagnés de petits tableaux de résultats.

Les questions sont en anglais.
Aides autorisées : Brouillon.
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.

PyTorch est une marque déposée appartenant à son propriétaire. HireValid n’y est pas affilié et n’est pas approuvé par celui-ci.

Foire aux questions

Qu’est-ce qui rend le test d’apprentissage multitâche équitable dans tous les secteurs ?+

Les mises en situation portent sur la demande dans le commerce de détail, l’imagerie médicale, la parole, la robotique et le texte, afin de ne privilégier aucun secteur. Chaque question fournit les informations nécessaires. L’emploi d’un anglais américain simple permet de mettre l’accent sur le jugement en machine learning.

Les candidats peuvent-ils utiliser du brouillon pendant le test d’apprentissage multitâche ?+

Oui. Vous pouvez utiliser du papier brouillon, et les calculs sont suffisamment simples pour cela. Le test comprend des questions à choix multiples, notamment de courts extraits de code de style PyTorch et de petits tableaux de résultats.

Pour quels postes le test avancé d’apprentissage multitâche est-il adapté ?+

Ce test s’adresse aux ingénieurs en machine learning, aux scientifiques en recherche appliquée, aux spécialistes des données, aux chercheurs en IA et aux ingénieurs expérimentés qui créent des modèles répondant à plusieurs tâches de prédiction. De niveau avancé, il convient aux candidats qui conçoivent et entraînent déjà des modèles, et non aux personnes qui débutent en machine learning.

Comment se déroule le test d’apprentissage multitâche pour les candidats ?+

Le test comprend 15 questions à effectuer en 10 minutes. Il n’est pas possible de revenir en arrière. Avant de commencer, les candidats peuvent essayer un exercice d’entraînement de quatre questions à effectuer en quatre minutes.