COMPÉTENCES EN PROGRAMMATION

Test PyTorch pour le recrutement

Découvrez comment les candidats raisonnent face à du code PyTorch et à des situations de création de modèles.

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 PyTorch est une évaluation chronométrée de niveau intermédiaire des connaissances pratiques sur les tenseurs et autograd, ainsi que sur la création de réseaux de neurones à propagation avant, convolutifs et plus complexes. Ses questions à choix multiples s'appuient sur des extraits de code ou des mises en situation de création de modèles. Il s'adresse aux ingénieurs et aux spécialistes ou analystes des données qui créent, entraînent ou maintiennent des modèles avec PyTorch.

Ce que cela mesure

Bonne connaissance des tenseurs et de l’autograd de PyTorch, ainsi que de la création de réseaux neuronaux à propagation avant, convolutionnels et plus complexes.

Tenseurs et autograd

Les candidats prédisent le résultat de courts extraits de code utilisant des tenseurs et autograd.

Réseaux à propagation avant

Les questions portent sur la création et l'entraînement de modèles à propagation avant.

Réseaux convolutifs

Les candidats calculent les dimensions de réseaux convolutifs.

Architectures complexes

Les mises en situation portent sur l'assemblage de modèles plus complexes, résiduels, récurrents et à mécanisme d'attention.

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 profond et en apprentissage automatique, les ingénieurs en IA et en recherche, ainsi que les spécialistes ou analystes des données qui créent, entraînent ou maintiennent des modèles avec PyTorch.

Ce que ce test peut révéler

Raisonnement à partir du code
Les candidats prédisent le résultat d'extraits de code utilisant des tenseurs et autograd. Vous pouvez ainsi évaluer leur raisonnement sur le comportement de PyTorch au-delà des compétences mentionnées sur leur CV.
Décisions liées à la création de modèles
Les questions sur l'entraînement de modèles à propagation avant et le calcul des dimensions de réseaux convolutifs montrent comment les candidats abordent les étapes concrètes de la création de réseaux de neurones.
Un cadre commun et pratique
Des extraits de code courts, des noms de variables neutres, des calculs simples à effectuer à la main et la possibilité d'utiliser du papier brouillon aident à raisonner sur les dimensions sans nécessiter de GPU ni de connaissances propres à un secteur.

Ce que vous obtenez pour chaque candidat

Exemple de rapport (données fictives)PyTorch

73 %Percentile 51. Référence : candidats HireValid, n = 737

Tenseurs et autograd74 %

Réseaux à propagation avant69 %

Réseaux convolutifs80 %

Architectures complexes67 %

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

Chaque candidat reçoit un ensemble de questions différent, tiré de vastes banques, dans un ordre différent et avec des choix de réponse mélangés. Le navigateur reçoit une seule question à la fois, et les réponses restent sur les serveurs de HireValid. Le chronométrage se fait sur le serveur ; si le candidat recharge la page, la même question s'affiche avec le temps restant. Les candidats ne peuvent pas revenir en arrière. Il est impossible de copier ou de sélectionner le texte des questions, 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, le texte collé dans les réponses et les réponses données plus vite qu'une question ne peut être lue. L'employeur examine l'Integrity Score et la chronologie des éléments recueillis ; le score ne prend jamais de décision de manière autonome. Découvrez comment nous créons nos tests.

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

Utilisez le score comme élément d'évaluation

Considérez le score PyTorch comme un élément à examiner par une personne, et non comme une décision de recrutement à lui seul. Complétez-le par un exercice pratique pertinent pour le poste, comme analyser le comportement de tenseurs ou réfléchir à une tâche de création de modèle, ainsi que par un entretien structuré. Comparez ce que fait le candidat dans ces situations à ses réponses sur le code, le calcul des dimensions des réseaux et l'assemblage des modèles. Pour évaluer des compétences connexes, consultez le test sur les réseaux de neurones et le test de vision par ordinateur. Pour des conseils pratiques sur le recrutement, consultez le guide des tests préalables à l'embauche.

Questions d’entretien structuré

Expliquez-moi comment vous analyseriez une opération sur un tenseur qui produit une forme ou un gradient inattendu.
Écoutez si la personne explique clairement les étapes qu'elle suivrait pour comprendre le comportement des tenseurs et d'autograd.
Comment choisiriez-vous et vérifieriez-vous les dimensions des couches lors de la création d'un modèle convolutif ?
Écoutez si la personne explique de manière concrète comment calculer les dimensions du réseau et vérifier le résultat.
Parlez-moi d'un modèle PyTorch que vous avez créé ou maintenu et expliquez-moi comment vous avez assemblé ses composants.
Écoutez les décisions précises prises par la personne et son raisonnement, notamment la façon dont elle aborderait une architecture plus complexe, le cas échéant.

Comprendre les scores et les repères

Équité et aménagements

Les questions utilisent de courts extraits de code autonomes, avec des noms de variables neutres et un anglais simple. Elles ne nécessitent aucune connaissance d'un secteur, d'un jeu de données ou d'un article de recherche en particulier. Elles portent sur des comportements stables dans les versions actuelles avec les paramètres par défaut, jamais sur le format d'affichage, les décimales exactes des nombres à virgule flottante ou des détails propres à une version. Aucune question ne nécessite de GPU. Tous les candidats peuvent utiliser du papier brouillon pour calculer les dimensions des tenseurs, et les calculs restent assez simples pour être faits à la main.

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 terminé le test.

Découvrez notre approche de l’équité

Détails du test

Une évaluation chronométrée des compétences pratiques en PyTorch. Les questions portent sur la prédiction du comportement de code utilisant des tenseurs et autograd, la création et l'entraînement de réseaux à propagation avant, le calcul des dimensions de réseaux convolutifs et l'assemblage de modèles plus complexes, comme les modèles résiduels, récurrents et à mécanisme d'attention. Chaque question présente un court extrait de code ou une situation de création de modèle, puis demande ce qui se passe ou ce qu'il faut modifier.

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, 3 minutes, avant le test chronométré.

PyTorch, Python, NumPy 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 PyTorch cible-t-il les compétences pratiques dans ses questions ?+

Les questions utilisent de courts extraits de code autonomes, des noms de variables neutres et un anglais simple. Elles ne nécessitent aucune connaissance d'un secteur, d'un jeu de données ou d'un article de recherche en particulier, ni de GPU. Elles ne portent pas sur le format d'affichage, les décimales exactes des nombres à virgule flottante ou des détails propres à une version.

Les candidats peuvent-ils utiliser du papier brouillon ou revenir à une question précédente du test PyTorch ?+

Tous les candidats peuvent utiliser du papier brouillon pour calculer les dimensions des tenseurs, et les calculs restent assez simples pour être faits à la main. Le test ne permet pas de revenir en arrière ; si la page est rechargée, la même question s'affiche avec le temps restant.

Pour quels postes le test intermédiaire PyTorch est-il adapté ?+

Il s'adresse aux ingénieurs en apprentissage profond et en apprentissage automatique, aux ingénieurs en IA et en recherche, ainsi qu'aux spécialistes ou analystes des données qui créent, entraînent ou maintiennent des modèles avec PyTorch.

Que contient la série d'entraînement du test PyTorch ?+

La série d'entraînement comprend quatre questions et dure trois minutes. Le test lui-même comprend 15 questions à choix multiples, dure 10 minutes et peut être passé sur ordinateur ou sur mobile.