COMPETENZE DI PROGRAMMAZIONE

Test di machine learning in Amazon Web Services

Scopri come i candidati valutano gli aspetti pratici della creazione e gestione di workload di machine learning su AWS.

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

Usa questo test gratis Scopri i formati delle domande

La risposta breve

Il test di machine learning in Amazon Web Services è una valutazione di selezione di livello intermedio per ingegneri del machine learning, data scientist che distribuiscono i propri modelli, ingegneri MLOps e architetti cloud che progettano piattaforme ML. Brevi scenari misurano il giudizio pratico su dati e autorizzazioni, addestramento e distribuzione in SageMaker, manutenzione dei modelli in produzione e servizi ML gestiti.

Che cosa misura

Giudizio pratico nella creazione, distribuzione e gestione di workload di machine learning su Amazon Web Services.

Configurazione di dati, risorse di calcolo e accessi per il ML

I candidati valutano come preparare i dati, le risorse di calcolo e le autorizzazioni per un workload di machine learning su AWS.

Addestramento, ottimizzazione e distribuzione dei modelli

Gli scenari riguardano le decisioni relative all'addestramento, all'ottimizzazione e alla distribuzione di modelli con Amazon SageMaker.

Mantenere i modelli in produzione efficienti e convenienti

I candidati valutano come mantenere accurati, veloci ed economici i modelli distribuiti.

Servizi ML preconfigurati e visuali

Le domande valutano quando un servizio AI preconfigurato o visuale è più adatto di un modello personalizzato.

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 del machine learning, data scientist che distribuiscono i propri modelli, ingegneri MLOps e architetti cloud che progettano piattaforme ML.

Evidenze del giudizio pratico sul ML in AWS

Lettura di policy e codice
Alcune domande presentano una breve policy JSON o un frammento di Python da leggere e valutare. Potrai così capire se il candidato sa determinare quali operazioni consentono effettivamente un'autorizzazione o una chiamata su AWS.
Opzioni di distribuzione in Amazon SageMaker
Gli scenari sull'addestramento, l'ottimizzazione e la distribuzione in Amazon SageMaker mostrano come il candidato valuta le diverse opzioni per rendere operativo un modello.
Servizio preconfigurato o modello personalizzato
Le domande valutano quando un servizio AI preconfigurato è preferibile a un modello personalizzato. Questa scelta tra creare e utilizzare un servizio già pronto incide anche sui costi di gestione di un modello in produzione.

Cosa ottieni per ogni candidato

Esempio di report (dati fittizi)Apprendimento automatico in Amazon Web Services (AWS)

78%Percentile 62. Riferimento: candidati HireValid, n = 1640

Configurazione di dati, risorse di calcolo e accessi per il ML76%

Addestramento, ottimizzazione e distribuzione dei modelli79%

Mantenere i modelli in produzione efficienti e convenienti86%

Servizi ML preconfigurati e visuali69%

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

Segnali di integrità della valutazione

Ogni candidato riceve una serie di domande diversa, selezionata da un ampio archivio, con l'ordine delle domande e le opzioni di risposta mescolati. 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; se la pagina viene ricaricata, viene ripristinata la stessa domanda con il solo tempo rimanente. I candidati non possono copiare o selezionare il testo delle domande e ogni tentativo di copia bloccato viene registrato. Il link personale di invito scade e non è possibile ripetere un test già completato. HireValid registra segnali come il tempo trascorso fuori dalla scheda del test e li riassume in un Integrity Score con una cronologia delle evidenze che il datore di lavoro può esaminare. Il sistema non prende decisioni autonomamente. Con il consenso del candidato, i datori di lavoro possono aggiungere foto scattate con la webcam in momenti casuali.

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

Usa il punteggio come evidenza

Esamina il punteggio insieme a una prova di lavoro pertinente al ruolo, ad esempio chiedendo al candidato di spiegare il ragionamento alla base di una decisione sulla distribuzione di un modello. Con un colloquio strutturato, approfondisci le sue scelte relative a dati e autorizzazioni, Amazon SageMaker e manutenzione dei modelli in produzione. Il punteggio è un segnale da sottoporre alla valutazione di una persona, non una decisione di assunzione. Per competenze correlate, consulta Visione artificiale e Elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Domande per colloqui strutturati

Come prepareresti dati e autorizzazioni per un workload con modelli su AWS?
Valuta se le decisioni di configurazione sono spiegate con chiarezza e in relazione al workload previsto.
Mi parli di un modello che ha distribuito con Amazon SageMaker. Quali compromessi hanno influenzato il suo approccio?
Valuta il ragionamento sull'addestramento, l'ottimizzazione e la distribuzione, e se le scelte sono adatte alla situazione.
Come analizzeresti un modello in produzione diventato più lento o meno accurato?
Valuta se viene adottato un approccio pratico alla manutenzione, alle prestazioni e ai costi dei modelli.

Capire i punteggi e i parametri di riferimento

Equità e misure di supporto

Le domande valutano il giudizio pratico in scenari realistici, non la memoria di prezzi, quote, disponibilità regionali o lanci recenti di prodotti, che cambiano spesso. Gli scenari riguardano settori diversi, usano nomi di origini diverse, evitano simboli monetari e conoscenze locali e sono formulati in inglese semplice, così da misurare le competenze di ML cloud anziché la velocità di lettura. Il codice è breve, commentato solo quando necessario e usa chiamate di libreria comuni.

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.

Provvisorio: l'affidabilità viene riportata quando 200 candidati hanno completato il test.

Leggi il nostro approccio all'equità

Dettagli del test

Una serie a tempo di brevi scenari sull'esecuzione di workload di machine learning su Amazon Web Services: preparazione dei dati e delle autorizzazioni, addestramento e distribuzione di modelli in Amazon SageMaker, manutenzione di modelli in produzione per mantenerli accurati, veloci ed economici e valutazione dei casi in cui un servizio AI preconfigurato è preferibile a un modello personalizzato. Alcune domande presentano un breve frammento di Python o una policy JSON da leggere e valutare.

Le domande sono in inglese.
Non sono necessari ausili.
Si risponde a ogni domanda una sola volta, nell’ordine previsto, senza poter tornare indietro.
4 domande di esercitazione, 4 minuti, prima del test a tempo.

Amazon Web Services, Amazon SageMaker, Amazon S3, Amazon CloudWatch, AWS Lambda, AWS Identity and Access Management, AWS Glue, Amazon Bedrock, Amazon Comprehend, Amazon Rekognition sono marchi dei rispettivi titolari. HireValid non è affiliata a tali titolari né è da loro approvata.

Domande frequenti

Il test richiede di conoscere i prezzi attuali di AWS o i lanci più recenti?+

No. Le domande valutano il giudizio pratico in scenari realistici, non la memoria di prezzi, quote, disponibilità regionali o lanci recenti di prodotti, che cambiano spesso. Gli scenari riguardano settori diversi, usano nomi di origini diverse e un inglese semplice; il codice è breve e usa chiamate di libreria comuni.

Per quali ruoli e livelli è adatto il test di machine learning su Amazon Web Services?+

È un test di livello intermedio per ingegneri del machine learning, data scientist che distribuiscono i propri modelli, ingegneri MLOps e architetti cloud che progettano piattaforme ML. Sceglilo per ruoli che richiedono decisioni pratiche sul ML in AWS.

Qual è il formato del test di machine learning su Amazon Web Services e quali strumenti sono consentiti?+

Il test è composto da 15 domande a scelta multipla in inglese e dura 10 minuti. Alcune domande includono un breve frammento di Python o una policy JSON da leggere e valutare. Non sono consentiti strumenti di supporto e i candidati non possono tornare alle domande precedenti.

Quali esercizi di pratica sono disponibili per il test di machine learning su Amazon Web Services?+

Prima delle 15 domande a tempo, i candidati possono provare una serie di esercitazione composta da 4 domande da completare in 4 minuti. Potranno così familiarizzare con i formati a risposta singola e a selezione multipla e con la lettura attenta di uno scenario, prima di iniziare le domande valutate.