COMPETENZE DI PROGRAMMAZIONE

Test di computer vision per la selezione

Scopri come i professionisti esperti ragionano su problemi pratici legati a immagini e video.

10 minuti
15 domande
Avanzato
Scelta multipla
Domande in inglese
Cellulare e computer

Usa questo test gratis Scopri i formati delle domande

La risposta breve

Il test di computer vision è una valutazione avanzata per la selezione di professionisti esperti che lavorano con immagini o video. Misura le competenze pratiche nelle operazioni sulle immagini, nel rilevamento degli oggetti, nell’etichettatura a livello di pixel, nella geometria della fotocamera e nella distribuzione. I candidati seguono brevi frammenti di codice Python che utilizzano NumPy, OpenCV e PyTorch, svolgono a mano semplici calcoli e scelgono i metodi adatti a problemi concreti.

Che cosa misura

Competenze pratiche di computer vision: operazioni sulle immagini, rilevamento, etichettatura a livello di pixel, geometria della fotocamera e distribuzione.

Filtri, trasformazioni e pre-elaborazione

I candidati lavorano con filtri per immagini, trasformazioni e operazioni di pre-elaborazione.

Riconoscimento e localizzazione

Questa sezione riguarda il rilevamento degli oggetti e l’individuazione della loro posizione nell’immagine.

Etichettatura dei pixel e maschere delle aree

I candidati valutano come assegnare etichette ai pixel e creare maschere per le aree dell’immagine.

Geometria della fotocamera, movimento e distribuzione

Questa sezione riguarda la geometria della fotocamera, il movimento e le scelte pratiche per eseguire modelli in produzione.

Formati delle domande

Scelta multipla

Il candidato: Legge una breve situazione, una tabella o un’affermazione e sceglie la risposta corretta o tutte le risposte corrette.

Ecco cosa vedrai: Se il candidato conosce la materia abbastanza bene da saperla applicare, non solo riconoscere.

15 domande in 10 minuti, presentate una alla volta.

Ruoli adatti a questo test

Ingegneri di machine learning e deep learning che creano modelli per immagini o video, ingegneri di computer vision e percezione nei settori della robotica, dell’ispezione, della cartografia o dell’imaging medico e data scientist il cui lavoro si concentra sui dati visivi.

Evidenze basate su attività pratiche di computer vision

Valuta il ragionamento nel contesto del codice
Brevi frammenti di codice Python che utilizzano NumPy, OpenCV e PyTorch mostrano come i candidati interpretano le operazioni sulle immagini, senza affidarsi soltanto all’elenco degli strumenti riportato nel curriculum.
Valuta le capacità di previsione visiva
Le domande riguardano sia il rilevamento degli oggetti sia l’etichettatura a livello di pixel, offrendo evidenze sui diversi approcci dei candidati alle previsioni sulle immagini.
Rendi accessibile la rappresentazione delle attività
Le immagini sono descritte tramite array, tabelle, forme e brevi frammenti di codice, non con fotografie; le risposte non dipendono dalla capacità di distinguere i colori a vista.

Cosa ottieni per ogni candidato

Esempio di report (dati fittizi)Visione artificiale

78%Percentile 62. Riferimento: candidati HireValid, n = 2265

Filtri, trasformazioni e pre-elaborazione79%

Riconoscimento e localizzazione84%

Etichettatura dei pixel e maschere delle aree57%

Geometria della fotocamera, movimento e distribuzione90%

Integrity ScoreElevata affidabilità

Ha mantenuto aperta la scheda del test per tutta la durata
Nessuna risposta incollata
Risposte date a ritmo costante

Punteggi, profili e segnali di integrità sono elementi da valutare insieme a un colloquio, mai una decisione automatica.

Usa questo test gratis

Come si svolge la valutazione

Ogni candidato riceve un set di domande diverso, selezionato da ampie raccolte. A ogni tentativo, le domande compaiono in un ordine diverso e le opzioni di risposta vengono mescolate. Il browser mostra una domanda alla volta e le chiavi di risposta restano sui server di HireValid. Il timer di 10 minuti è gestito dal server; ricaricando la pagina viene ripristinata la stessa domanda, con il solo tempo rimanente. I candidati non possono tornare alle domande precedenti. Il testo delle domande non può essere copiato né selezionato e ogni tentativo di copia bloccato viene registrato nella cronologia. HireValid registra segnali da sottoporre a revisione, come il tempo trascorso fuori dalla scheda del test, e li riassume in un Integrity Score e in una cronologia delle evidenze per il datore di lavoro. Questi segnali non determinano l’esito da soli. Con il consenso del candidato, è possibile aggiungere foto dalla webcam scattate in momenti casuali.

Come preveniamo gli imbrogli con l'IA · Indicatori di integrità

Usa il risultato come evidenza

Esamina il punteggio insieme a un esempio di lavoro e a un colloquio strutturato. Chiedi ai candidati di spiegare le scelte pertinenti al lavoro con immagini o video; non usare il punteggio da solo né come soglia di superamento. Non sono ancora disponibili norme di riferimento; l’affidabilità sarà riportata quando 200 candidati avranno completato il test. Se il ruolo richiede conoscenze più ampie sui modelli, puoi anche confrontarlo con il test di Machine Learning o il test di Artificial Intelligence.

Domande per colloqui strutturati

Come decideresti se applicare un filtro o una trasformazione prima di eseguire un modello su un nuovo flusso di immagini?
Valuta se la scelta è motivata e legata alle operazioni sulle immagini e alla pre-elaborazione necessaria, anziché limitarsi a ripetere una definizione.
Come verificheresti se un approccio di rilevamento degli oggetti individua correttamente gli oggetti in una specifica attività visiva?
Valuta il ragionamento pratico sul rilevamento e sulla localizzazione e il modo in cui l’approccio risponde alle esigenze dell’attività.
Quali aspetti considereresti nella scelta di come etichettare le aree delle immagini e distribuire un modello di visione in produzione?
Valuta se il candidato collega le etichette o le maschere dei pixel alla geometria della fotocamera e agli aspetti legati alla distribuzione.

Capire i punteggi e i parametri di riferimento

Equità e misure di supporto

Le domande descrivono le immagini tramite array, tabelle, forme e brevi frammenti di codice, anziché con fotografie. Nessuna domanda dipende dal riconoscimento di scene, persone o luoghi appartenenti a una determinata cultura e nessuna risposta richiede di distinguere i colori a vista. Il codice consiste in brevi esempi di Python essenziale e indica le librerie utilizzate; i calcoli sono abbastanza semplici da svolgere su un foglio per appunti e il testo è in inglese tecnico diretto, senza modi di dire.

È possibile concedere tempo aggiuntivo a qualsiasi candidato come misura di accomodamento. I risultati sono elementi che una persona può esaminare, mai una decisione automatica.

Dato provvisorio: non sono ancora disponibili norme di riferimento; l’affidabilità sarà riportata quando 200 candidati avranno completato il test.

Leggi il nostro approccio all'equità

Dettagli del test

Una verifica di dieci minuti delle competenze pratiche di computer vision per professionisti esperti. I candidati seguono brevi frammenti di codice Python che utilizzano NumPy, OpenCV e PyTorch, svolgono a mano semplici calcoli e scelgono il metodo più adatto per problemi concreti di filtraggio, rilevamento di oggetti, etichettatura dei pixel, geometria della fotocamera ed esecuzione di modelli in produzione.

Le domande sono in inglese.
Strumenti consentiti: Foglio per appunti.
Si risponde a ogni domanda una sola volta, nell’ordine previsto, senza poter tornare indietro.
4 domande di esercitazione, 3 minuti, prima del test a tempo.

Python, NumPy, OpenCV, PyTorch sono marchi dei rispettivi titolari. HireValid non è affiliata a tali titolari né è da loro approvata.

Domande frequenti

Per quali ruoli è adatto il test di Computer Vision?+

È pensato per ingegneri esperti di machine learning e deep learning che lavorano con immagini o video, per ingegneri di computer vision e percezione e per data scientist il cui lavoro si concentra sui dati visivi. È un test avanzato, non rivolto a ruoli junior. Scopri anche il [test di Deep Learning](/tests/role-specific-skills/deep-learning).

In che modo il test di computer vision tiene conto dell’equità nelle immagini?+

Le domande descrivono le immagini tramite array, tabelle, forme e brevi frammenti di codice, anziché con fotografie. Non dipendono dal riconoscimento di scene, persone o luoghi appartenenti a una determinata cultura né dalla capacità di distinguere i colori a vista.

I candidati possono usare fogli per appunti durante il test di computer vision?+

Sì. È consentito usare carta per gli appunti e i calcoli sono abbastanza semplici da poter essere svolti su carta. Le domande usano Python essenziale e conciso, con le librerie indicate, e un inglese tecnico diretto, senza modi di dire.

Cosa include il set di esercitazione di computer vision?+

I candidati possono provare un set di esercitazione con 4 domande in 3 minuti. È un modo per familiarizzare con il formato delle domande prima della valutazione di 15 domande a scelta multipla.