COMPETENZE DI PROGRAMMAZIONE

Test di apprendimento multi-task per la selezione del personale

Scopra come ragionano i candidati sui modelli che apprendono più task di previsione contemporaneamente.

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 apprendimento multi-task è una prova di selezione avanzata per ingegneri di machine learning, scienziati applicati, data scientist, ricercatori di IA e ingegneri senior. Valuta come i candidati progettano, addestrano, adattano e valutano modelli che condividono l'apprendimento tra i task, incluso il modo in cui bilanciano le funzioni di perdita, gestiscono i dati dei task, trasferiscono le conoscenze e confrontano i risultati con i modelli di riferimento single-task.

Che cosa misura

Progettare, addestrare, adattare e valutare modelli di machine learning che condividono l'apprendimento tra più task.

Architettura e bilanciamento delle funzioni di perdita

I candidati valutano come le strutture dei modelli condividono l'apprendimento tra i task e come bilanciare le funzioni di perdita relative a ciascun task.

Progettazione dei task e gestione dei dati

Le domande valutano come i candidati suddividono un problema in task e ne gestiscono i dati.

Trasferimento e adattamento al dominio

I candidati valutano come le conoscenze possano essere trasferite tra task e domini.

Valutazione dei modelli multi-task

Le domande riguardano la valutazione dei risultati dei modelli multi-task rispetto ai modelli di riferimento single-task.

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, scienziati applicati, data scientist, ricercatori di IA e ingegneri senior che sviluppano modelli per più task di previsione.

Cosa può mostrare questo test

Capacità di ragionamento oltre il curriculum
Brevi frammenti di codice nello stile di PyTorch e piccole tabelle di risultati aiutano a valutare come un candidato ragiona sulle strutture condivise dei modelli e sul bilanciamento delle funzioni di perdita.
Una panoramica delle scelte relative ai task
Utilizzi le risposte sulla suddivisione di un problema in task e sulla gestione dei dati per discutere le scelte progettuali pertinenti ai modelli che svolgono più task di previsione.
Evidenze tra domini
Gli scenari riguardano ambiti come la domanda nel commercio al dettaglio, l'imaging medico, il riconoscimento vocale, la robotica e il testo, senza privilegiare un singolo settore.

Cosa ottieni per ogni candidato

Esempio di report (dati fittizi)Apprendimento multi-task (MTL)

68%Percentile 40. Riferimento: candidati HireValid, n = 1218

Architettura e bilanciamento delle funzioni di perdita55%

Progettazione dei task e gestione dei dati64%

Trasferimento e adattamento al dominio65%

Valutazione dei modelli multi-task86%

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

Controlli del test e segnali da esaminare

Ogni candidato riceve un insieme diverso di domande, presentate una alla volta, con l'ordine delle domande e delle opzioni di risposta casuale. Il tempo viene misurato sul server e, se si ricarica la pagina, viene ripristinata la stessa domanda con il solo tempo rimanente. Il testo delle domande non può essere copiato né selezionato. HireValid registra segnali come il tempo trascorso fuori dalla scheda del test, il testo incollato nelle risposte e le risposte date più rapidamente del tempo necessario per leggere una domanda. Un Integrity Score e una cronologia delle evidenze riassumono questi segnali per la revisione da parte del datore di lavoro; nessuno dei due determina una decisione autonomamente. Con il consenso del candidato, il datore di lavoro può aggiungere foto scattate dalla webcam in momenti casuali.

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

Considerare il punteggio come un elemento di valutazione

Esamini il punteggio insieme a un campione di lavoro e a un colloquio strutturato, senza usarlo da solo per prendere una decisione di assunzione. Chieda ai candidati di spiegare le scelte fatte nel campione di lavoro e confronti le spiegazioni con le risposte sulla gestione dei dati dei task, sul trasferimento e sulla valutazione dei modelli. Può anche valutare test correlati, come Machine Learning, Deep Learning e Visione artificiale, quando pertinenti al ruolo.

Domande per colloqui strutturati

Pensi a un progetto in cui più task di previsione potevano usare lo stesso modello. Come ha deciso quali task dovessero condividere la struttura?
Valuti la concretezza delle motivazioni progettuali, le relazioni tra i task e il modo in cui il candidato valuterebbe la scelta.
Mi parli di un'occasione in cui i dati dei task hanno influenzato il suo approccio a un modello che forniva più previsioni.
Valuti come il candidato ha suddiviso il problema in task e gestito i dati.
Come verificherebbe se le conoscenze acquisite per un task o un dominio siano utili per un altro?
Valuti il confronto proposto e le evidenze che potrebbero orientare la decisione.
Come confronterebbe un modello multi-task con modelli di riferimento single-task prima di sceglierne uno?
Valuti le scelte di valutazione pertinenti e il modo in cui i risultati orienterebbero il passo successivo.

Capire i punteggi e i parametri di riferimento

Equità e misure di supporto

Gli scenari provengono da vari domini, come la domanda nel commercio al dettaglio, l'imaging medico, il riconoscimento vocale, la robotica e il testo, senza privilegiare un singolo settore. Ogni domanda include tutte le informazioni necessarie. Il codice è breve e usa espressioni comuni di Python e PyTorch, spiegate quando sono insolite; i calcoli sono abbastanza semplici da poter essere svolti su un foglio per appunti. Il testo è in inglese americano semplice e senza modi di dire, così il test valuta le capacità di giudizio nel machine learning anziché la velocità di lettura.

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 dopo che 200 candidati hanno completato il test.

Leggi il nostro approccio all'equità

Dettagli del test

Una prova avanzata a tempo per valutare quanto bene un candidato progetta, addestra e valuta modelli che apprendono più task contemporaneamente. Le domande riguardano la condivisione delle strutture e il bilanciamento delle funzioni di perdita, la suddivisione di un problema in task e la gestione dei relativi dati, il trasferimento di conoscenze tra task e domini e il confronto dei risultati multi-task con i modelli di riferimento single-task. Alcune domande includono brevi frammenti di codice Python nello stile di PyTorch, affiancati da piccole tabelle di risultati.

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, 4 minuti, prima del test a tempo.

PyTorch è un marchio del rispettivo titolare. HireValid non è affiliata a tale titolare né è da lui approvata.

Domande frequenti

Cosa rende equo il test di Multi-Task Learning nei diversi settori?+

Gli scenari riguardano la domanda nel commercio al dettaglio, l'imaging medico, il riconoscimento vocale, la robotica e il testo, senza privilegiare un singolo settore. Ogni domanda fornisce le informazioni necessarie e l'inglese americano semplice permette di concentrarsi sulle capacità di valutazione nel machine learning.

I candidati possono usare fogli per appunti durante il test di apprendimento multi-task?+

Sì. È consentito usare fogli di brutta copia e i calcoli sono abbastanza semplici. Il test include domande a scelta multipla, tra cui brevi frammenti in stile PyTorch e piccole tabelle di risultati.

Per quali ruoli è adatto il test avanzato di Multi-Task Learning?+

È pensato per ingegneri di machine learning, scienziati applicati, data scientist, ricercatori di IA e ingegneri senior che sviluppano modelli per più task di previsione. Il livello avanzato è adatto a candidati che già progettano e addestrano modelli, non a chi è alle prime armi con il machine learning.

Come si svolge il test di apprendimento multi-task per i candidati?+

Il test comprende 15 domande da completare in 10 minuti e non è possibile tornare alle domande precedenti. Prima di iniziare, i candidati possono provare un set di esercitazione con quattro domande in quattro minuti.