COMPETENZE SPECIFICHE DEL RUOLO

Test di deep learning per la selezione

Scopri come i candidati ragionano sull’addestramento dei modelli, sulla scelta delle reti e sulle attività che riguardano le immagini.

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 deep learning è una valutazione per la selezione composta da 15 domande e della durata di 10 minuti. È pensato per ingegneri di machine learning e deep learning, ingegneri AI, ricercatori applicati e analisti o sviluppatori che necessitano di competenze intermedie. Valuta le basi matematiche, l’architettura di rete, l’addestramento e la regolarizzazione, e le reti neurali per le immagini attraverso scenari, tabelle di risultati di addestramento e brevi frammenti di codice Python.

Che cosa misura

Conoscenze e capacità di giudizio nel deep learning: matematica di base, architettura di rete, addestramento e regolarizzazione, reti neurali per le immagini.

Basi matematiche

Verifica la matematica alla base dell’addestramento di un modello di deep learning.

Architettura di rete

Verifica la capacità di scegliere e interpretare le architetture di rete.

Addestramento e regolarizzazione

Verifica l’addestramento di un modello e l’uso della regolarizzazione.

Reti neurali per le immagini

Verifica la conoscenza delle reti convoluzionali e del loro utilizzo con le immagini.

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, ingegneri AI, ricercatori applicati e analisti o sviluppatori di dati il cui lavoro richiede competenze intermedie di deep learning.

Un indicatore mirato per le selezioni tecniche

Vai oltre il curriculum
Scopri come il candidato interpreta le tabelle dei risultati di addestramento e applica le proprie capacità di giudizio nel deep learning, non solo quali strumenti o progetti compaiono nel curriculum.
Verifica quattro aree rilevanti
Esamina in un’unica breve valutazione le evidenze relative alla matematica dell’addestramento, all’architettura di rete, all’addestramento e alla regolarizzazione e alle reti neurali per le immagini.
Dai un obiettivo al prossimo colloquio
Le risposte possono aiutare a scegliere una prova pratica pertinente o una domanda di approfondimento, anziché dedicare tempo al colloquio per verificare ciò che il candidato già conosce.
Mantieni breve la valutazione
Il test dura 10 minuti e comprende 15 domande a scelta multipla, tra cui brevi scenari, tabelle di risultati di addestramento e frammenti di codice Python.

Cosa ottieni per ogni candidato

Esempio di report (dati fittizi)Deep learning

83%Percentile 73. Riferimento: candidati HireValid, n = 535

Basi matematiche90%

Architettura di rete85%

Addestramento e regolarizzazione72%

Reti neurali per le immagini83%

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

Indicatori di integrità della valutazione

Ogni candidato riceve un insieme diverso di domande, selezionate da ampie raccolte. A ogni tentativo, le domande vengono presentate in un ordine diverso e le opzioni di risposta sono mescolate. Il browser riceve una domanda alla volta; le risposte corrette restano sui server di HireValid. Il tempo viene calcolato sul server, quindi ricaricando la pagina viene ripristinata la stessa domanda con il solo tempo rimanente. Il testo delle domande non può essere copiato o selezionato e un tentativo di copia bloccato viene registrato nella cronologia. HireValid riassume indicatori come il tempo trascorso fuori dalla scheda del test, il testo incollato nelle risposte e le risposte fornite più rapidamente di quanto occorra per leggere una domanda in un Integrity Score e in una cronologia delle evidenze, a disposizione dei datori di lavoro per la revisione. Non prende decisioni autonomamente. Con il consenso del candidato, i datori di lavoro possono aggiungere foto scattate dalla webcam in momenti casuali.

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

Usare il punteggio come elemento di valutazione

Il punteggio va considerato come un elemento da sottoporre a valutazione umana, non come una decisione di assunzione. È possibile affiancarlo a una breve prova pratica in cui si chiede al candidato di interpretare i risultati dell’addestramento o di spiegare la scelta di un modello, per poi approfondirne il ragionamento con un colloquio strutturato. La prova pratica dovrebbe essere pertinente al ruolo e valutata insieme agli altri elementi disponibili sul candidato. Per ruoli con competenze tecniche più ampie, è possibile confrontare questa valutazione con Machine Learning, Artificial Intelligence o Data Science.

Domande per colloqui strutturati

I risultati di addestramento di un modello migliorano, mentre quelli di validazione peggiorano. Come indagheresti su ciò che sta accadendo e decideresti cosa modificare?
Valuta come il candidato interpreta i risultati, considera la regolarizzazione e spiega quale passo pratico compiere in seguito.
È necessario scegliere una rete per un’attività di elaborazione di immagini con pochi esempi etichettati. Come si potrebbero confrontare i diversi approcci?
Valuta la capacità di ragionare sull’architettura di rete per le immagini, sul contesto del compito e sui compromessi, anziché limitarsi a ripetere un’etichetta imparata a memoria.
Un breve frammento di codice Python produce una forma del tensore imprevista durante l’addestramento del modello. Come risaliresti all’origine del problema?
Valuta se il candidato segue un processo chiaro per controllare le forme dei tensori, leggere il codice e verificare una modifica.

Capire i punteggi e i parametri di riferimento

Equità e misure di supporto

Le domande propongono scenari neutrali tratti da diversi settori e non richiedono di conoscere modi di dire, valute o usanze locali. Il codice è breve, scritto in Python e indipendente dai framework; le forme dei tensori e le eventuali convenzioni delle librerie sono indicate nei commenti, così che le abitudini legate a una libreria specifica non determinino la risposta. I calcoli sono abbastanza semplici da poter essere svolti su un foglio di brutta, gli eventuali logaritmi o esponenziali necessari sono forniti nel testo e i nomi provengono da contesti diversi.

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 una volta che 200 candidati hanno completato il test.

Leggi il nostro approccio all'equità

Dettagli del test

Una breve prova a tempo per valutare conoscenze pratiche di deep learning in quattro aree: la matematica alla base dell’addestramento, la scelta e la lettura delle architetture di rete, l’addestramento e la regolarizzazione di un modello e le reti convoluzionali per le immagini. Molte domande propongono brevi scenari, tabelle di risultati di addestramento o frammenti di codice Python e chiedono quali conclusioni trarrebbe il candidato o cosa modificherebbe.

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.

Domande frequenti

Che cosa misura il test di Deep Learning?+

Valuta le basi matematiche, l’architettura di rete, l’addestramento e la regolarizzazione, e le reti neurali per le immagini. Le domande possono presentare brevi scenari, tabelle di risultati di addestramento o frammenti di codice Python e chiedere quali conclusioni trarrebbe il candidato o cosa modificherebbe.

A chi è rivolto il test di Deep Learning?+

È adatto a ingegneri di machine learning e deep learning, ingegneri AI e scienziati applicati, oltre che ad analisti di dati o sviluppatori il cui lavoro richiede competenze di livello intermedio nel deep learning. È pensato come un elemento da valutare insieme ad altri elementi utili per l’assunzione.

Quanto dura il test di Deep Learning? I candidati possono tornare alle domande precedenti?+

La valutazione comprende 15 domande a scelta multipla e ha un limite di 10 minuti. I candidati non possono tornare alle domande precedenti. È consentito usare un foglio di brutta e i candidati possono provare un set di esercitazione separato, composto da quattro domande e con un limite di quattro minuti.

Il test di Deep Learning privilegia un framework specifico?+

No. Il codice è breve, scritto in Python e indipendente dai framework; le forme dei tensori e le eventuali convenzioni delle librerie sono indicate nei commenti, così che le abitudini legate a una libreria specifica non determinino la risposta. I logaritmi o gli esponenziali necessari sono forniti nel testo e i calcoli sono abbastanza semplici da poter essere svolti su un foglio di brutta.

Come va interpretato il punteggio del test di Deep Learning?+

Considera il punteggio come un’evidenza, non come un verdetto o come unico criterio per decidere un’assunzione. Approfondisci le risposte pertinenti con un colloquio strutturato e affianca al risultato una prova pratica che rispecchi le attività di deep learning previste dal ruolo.