COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES AU POSTE

Test de recrutement en deep learning

Découvrez comment les personnes candidates raisonnent sur l’entraînement des modèles, le choix des réseaux et les tâches d’analyse d’images.

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 deep learning est une évaluation de 10 minutes comprenant 15 questions. Il s’adresse aux ingénieurs en machine learning et en deep learning, aux ingénieurs en IA, aux scientifiques appliqués, ainsi qu’aux analystes ou développeurs qui ont besoin de compétences intermédiaires. Il évalue les bases mathématiques, l’architecture des réseaux, l’entraînement et la régularisation, ainsi que les réseaux de neurones pour l’analyse d’images, à l’aide de mises en situation, de tableaux de résultats d’entraînement et de brefs extraits de code Python.

Ce que cela mesure

Connaissances et capacité de jugement en deep learning : mathématiques sous-jacentes, architecture de réseaux, entraînement et régularisation, et réseaux de neurones pour l’analyse d’images.

Bases mathématiques

Évalue les mathématiques qui sous-tendent l’entraînement d’un modèle de deep learning.

Architecture de réseaux

Évalue le choix et l’analyse des architectures de réseaux.

Entraînement et régularisation

Évalue l’entraînement d’un modèle et l’utilisation de la régularisation.

Réseaux de neurones pour l’analyse d’images

Évalue les réseaux convolutifs et leur utilisation avec des images.

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 et en deep learning, ingénieurs en IA, scientifiques appliqués, ainsi qu’analystes de données ou développeurs dont le travail nécessite des compétences intermédiaires en deep learning.

Un indicateur ciblé pour le recrutement technique

Allez au-delà du CV
Voyez comment une personne candidate interprète des tableaux de résultats d’entraînement et mobilise son jugement en deep learning, au-delà des outils ou des projets mentionnés sur son CV.
Évaluez quatre domaines pertinents
Examinez en une seule évaluation courte les éléments relatifs aux mathématiques de l’entraînement, à l’architecture des réseaux, à l’entraînement et à la régularisation, ainsi qu’aux réseaux de neurones pour l’analyse d’images.
Ciblez le prochain échange
Servez-vous des réponses pour choisir un exercice pratique pertinent ou une question de suivi, plutôt que de consacrer du temps d’entretien à vérifier ce que le candidat sait déjà.
Gardez l’évaluation concise
Ce test de 10 minutes comprend 15 questions à choix multiples, avec de courtes mises en situation, des tableaux de résultats d’entraînement et de brefs extraits de code Python.

Ce que vous obtenez pour chaque candidat

Exemple de rapport (données fictives)Apprentissage profond

83 %Percentile 73. Référence : candidats HireValid, n = 535

Bases mathématiques90 %

Architecture de réseaux85 %

Entraînement et régularisation72 %

Réseaux de neurones pour l’analyse d’images83 %

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 de l’évaluation

Chaque personne candidate reçoit un ensemble différent de questions issues de vastes banques de questions. Les questions apparaissent dans un ordre différent à chaque tentative, et les choix de réponse sont mélangés. Le navigateur reçoit une question à la fois ; les clés de réponse restent sur les serveurs de HireValid. Le chronométrage se fait sur le serveur : si la page est rechargée, la même question réapparaît avec le temps restant. Le texte des questions ne peut être ni copié ni sélectionné, et toute tentative de copie bloquée est consignée dans la chronologie. HireValid regroupe des signaux tels que le temps passé hors de l’onglet du test, les textes collés dans les réponses et les réponses données plus rapidement qu’il n’est possible de lire une question dans un Integrity Score et une chronologie des éléments à examiner par l’employeur. Le système ne prend pas de décision de façon autonome. Avec le consentement de la personne candidate, 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 élément d’évaluation

Considérez le score comme un signal à examiner par une personne, et non comme une décision d’embauche. Complétez-le par un court exercice pratique demandant au candidat d’interpréter des résultats d’entraînement ou d’expliquer le choix d’un modèle, puis explorez son raisonnement lors d’un entretien structuré. Veillez à ce que l’exercice soit pertinent pour le poste et évaluez-le avec les autres éléments dont vous disposez sur le candidat. Si le poste couvre un champ technique plus large, comparez cette évaluation à celles en apprentissage automatique, intelligence artificielle ou science des données.

Questions d’entretien structuré

Les résultats d’entraînement d’un modèle s’améliorent, tandis que ses résultats de validation se dégradent. Comment analyseriez-vous la situation et décideriez-vous des changements à apporter ?
Écoutez comment la personne candidate interprète les résultats, envisage la régularisation et explique une prochaine étape concrète.
Vous devez choisir un réseau pour une tâche de traitement d’images avec peu d’exemples annotés. Comment compareriez-vous les différentes approches possibles ?
Évaluez le raisonnement sur l’architecture de réseau adaptée aux images, le contexte de la tâche et les compromis, plutôt que la simple restitution d’un terme mémorisé.
Un court extrait de code Python produit une forme de tenseur inattendue pendant l’entraînement d’un modèle. Comment remonteriez-vous à la source du problème ?
Écoutez si la personne décrit clairement comment vérifier les formes, lire le code et tester une modification.

Comprendre les scores et les repères

Équité et aménagements

Les questions s’appuient sur des mises en situation neutres issues de nombreux secteurs et n’utilisent ni expressions idiomatiques, ni montants, ni connaissances locales. Le code est court et écrit en Python indépendamment de tout framework. Les formes des tenseurs et les conventions propres à une bibliothèque sont indiquées en commentaire, de sorte que les habitudes liées à une bibliothèque donnée ne déterminent pas la réponse. Les calculs sont assez simples pour être faits sur du papier brouillon, tout logarithme ou toute exponentielle nécessaire est fourni dans la question, et les prénoms sont issus de milieux variés.

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 communiquée une fois que 200 personnes candidates auront terminé le test.

Découvrez notre approche de l’équité

Détails du test

Une évaluation courte et chronométrée des connaissances pratiques en deep learning dans quatre domaines : les mathématiques qui sous-tendent l’entraînement, le choix et l’analyse des architectures de réseaux, l’entraînement et la régularisation d’un modèle, et les réseaux convolutifs pour les images. De nombreuses questions présentent de courtes mises en situation, des tableaux de résultats d’entraînement ou de brefs extraits de code Python, et demandent ce que la personne candidate en conclurait ou changerait.

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.

Foire aux questions

Que mesure le test d’apprentissage profond ?+

Le test évalue les bases mathématiques, l’architecture des réseaux, l’entraînement et la régularisation, ainsi que les réseaux de neurones pour l’analyse d’images. Les questions peuvent présenter de courtes mises en situation, des tableaux de résultats d’entraînement ou de brefs extraits de code Python, et demander ce que la personne candidate en conclurait ou changerait.

À qui s’adresse le test d’apprentissage profond ?+

Utilisez-le pour les ingénieurs en apprentissage automatique et en apprentissage profond, les ingénieurs en IA et les scientifiques appliqués, ainsi que pour les analystes de données ou les développeurs dont le travail exige des compétences intermédiaires en apprentissage profond. Il est conçu comme un signal de recrutement à examiner avec les autres éléments disponibles.

Combien de temps dure le test de deep learning, et les personnes candidates peuvent-elles revenir aux questions précédentes ?+

L’évaluation comprend 15 questions à choix multiples et dure au maximum 10 minutes. Les personnes candidates ne peuvent pas revenir aux questions précédentes. Le papier brouillon est autorisé, et elles peuvent essayer séparément une série d’entraînement de quatre questions, avec une limite de quatre minutes.

Le test de deep learning favorise-t-il un framework en particulier ?+

Non. Le code est court et écrit en Python indépendamment de tout framework. Les formes des tenseurs et les conventions propres à une bibliothèque sont indiquées en commentaire, de sorte que les habitudes liées à une bibliothèque donnée ne déterminent pas la réponse. Tout logarithme ou toute exponentielle nécessaire est fourni dans la question, et les calculs sont assez simples pour être faits sur du papier brouillon.

Comment interpréter le score au test de deep learning ?+

Considérez le score comme un élément d’appréciation, et non comme un verdict ou une décision de recrutement à lui seul. Abordez les réponses pertinentes lors d’un entretien structuré et complétez le résultat par un exercice pratique représentatif des tâches de deep learning du poste.