採用向けGoogle Cloud機械学習テスト
Google Cloudにおける機械学習ライフサイクル全体の実践的な判断力を確認できます。
- 10分
- 15問
- 中級
- 選択式
- 英語の問題
- スマートフォン・デスクトップ
簡単に言うと
Google Cloud Platformの機械学習テストは、機械学習エンジニア、MLOpsエンジニア、モデルを本番環境に導入するデータサイエンティスト、Google Cloud上の機械学習ワークロードを計画するクラウドアーキテクト向けの中級採用アセスメントです。選択式のシナリオ問題を通じて、データの準備、モデルのトレーニングとチューニング、予測の提供、ワークロードの監視に関する実践的な判断力を測定します。
測定する内容
Google Cloudでの機械学習ワークロードの構築、予測の提供、運用に関する実践的な判断力。
機械学習向けのクラウドリソースとデータ
データの保存と準備、機械学習ワークロードに使うクラウドリソースの選択を評価します。
モデルのトレーニング、評価、チューニング
プロジェクトにおけるモデルのトレーニング、評価、チューニングに関する判断を扱います。
モデルの提供とオンライン予測
モデルの本番環境への導入とオンライン予測の処理を扱います。
パイプライン、監視、モデル管理
機械学習ワークロードを継続的に健全な状態に保つためのパイプライン、監視、管理を扱います。
問題形式
選択式
候補者： 短い状況説明、表、または文を読み、正解またはすべての正解を選びます。
確認できる内容： 候補者が内容を認識するだけでなく、実際に活用できるほど理解しているかを測定します。
10分で問題15問を1問ずつ出題
このテストに適した職種
機械学習エンジニア、MLOpsエンジニア、自らのモデルを本番環境に導入するデータサイエンティスト、Google Cloud上の機械学習ワークロードを計画するクラウドアーキテクト。
このアセスメントでわかること
状況に応じたデータの判断
需要予測、センサーの読み取り値、サポートチケットなどを含む現実的なプロジェクトの状況から、候補者がデータの保存と準備にどう取り組むかがわかります。
画面操作ではなく概念を評価
問題では、価格、割り当て量、コンソールの操作手順、最近名称が変わった機能ではなく、長期にわたって通用する概念や設計上の選択に焦点を当てます。
実践的な技術的判断力
一部の状況にはPythonやSQLの短いコードが含まれるため、候補者は抽象的な問いに答えるだけでなく、状況に応じた方法を選びます。
候補者ごとに得られる内容
- テスト中、テストのタブを離れずに受験
- 回答の貼り付けなし
- 一定のペースで回答
スコア、プロフィール、Integrity Scoreのシグナルは、面接とあわせて確認するための情報です。自動的な判断には使われません。
確認用のテスト整合性シグナル
候補者ごとに、大規模な問題プールから異なる問題が選ばれ、出題順も異なります。選択肢の順番も入れ替わります。ブラウザーには一度に1問ずつ表示され、正解データはHireValidのサーバーに保管されます。時間はサーバー側で計測されます。再読み込みすると同じ問題が表示され、残り時間だけが引き継がれます。候補者は前の問題に戻れません。HireValidは、テストタブを離れた時間、回答への貼り付け、問題を読むより速い回答などのシグナルを記録します。Integrity Scoreと証拠のタイムラインは、雇用主が確認できるようにそれらのシグナルをまとめたもので、単独で判断を下すものではありません。候補者の同意があれば、雇用主はランダムなタイミングでウェブカメラの写真を追加できます。
スコアを判断材料の1つとして活用
結果だけで判断せず、職務に関連する実務課題や構造化面接とあわせて確認してください。実務課題では、データの準備、モデルのトレーニング、導入後の監視に関する選択理由を候補者に説明してもらう方法があります。関連する評価分野については、機械学習、ディープラーニング、人工知能をご覧ください。
構造化面接の質問
需要予測プロジェクトに新しいデータが追加されました。モデルのトレーニング前に何を準備するか、どのように判断しますか？
プロジェクトの状況に即して、データの保存と準備に関する判断を明確に説明できるかを確認します。
評価でモデルの性能が低いことがわかりました。次に何を変更するか、どのように調査しますか？
用語を並べるだけでなく、トレーニング、評価、チューニングについて筋道立てて説明できるかを確認します。
モデルがオンライン予測を提供しています。時間の経過とともに何を監視し、懸念が生じた場合にどう対応しますか？
予測の提供、監視、モデル管理について、実践的に考えられているかを確認します。
公平性と配慮措置
問題では、需要予測、センサーの読み取り値、サポートチケットなどの一般的なビジネスデータを使います。慣用表現や特定の地域に関する知識を必要としない、平易な技術英語で書かれています。価格、割り当て量、コンソールの操作手順、最近名称が変わった機能ではなく、長期にわたって通用する概念や設計上の選択を評価します。そのため、最近の製品変更がスコアを左右することはありません。コードは短い数行にとどまり、すべての候補者に各問題で同じ時間が与えられます。
配慮措置として、候補者に追加の時間を与えることができます。結果は人が確認するための情報であり、自動的に判断を下すものではありません。
暫定値：200人の候補者が受検を完了した後に信頼性を報告します。
テストの詳細
Google Cloudでの実践的な機械学習スキルを、短時間で測るテストです。候補者は、現実的なプロジェクトの状況に取り組みます。PythonやSQLの短いコードが含まれる場合もあります。データの保存と準備、モデルのトレーニングとチューニング、本番環境への導入、稼働後の健全性の維持について、適切な方法を選びます。
- 問題は英語です。
- 補助ツールは不要です。
- 各質問に順番に一度ずつ回答します。前の質問に戻ることはできません。
- 時間制限付きテストの前に、練習問題4問（4分）
Google Cloud, Google Cloud Platform, Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Google Kubernetes Engine, TensorFlow, Kubeflowは各所有者の商標です。HireValidは各所有者と提携しておらず、推薦も受けていません。
よくある質問
Google Cloud Platformの機械学習テストでは、公平性にどのように配慮していますか？+
需要予測、センサーの読み取り値、サポートチケットなど、一般的なビジネスデータを使います。問題は、慣用表現や特定の地域に関する知識を必要としない、平易な技術英語で書かれています。長期にわたって通用する概念や設計上の選択に焦点を当て、価格、割り当て量、コンソールの操作手順、最近名称が変わった機能は問いません。コードは短い数行にとどまり、すべての候補者に各問題で同じ時間が与えられます。
Google Cloud Platformの機械学習テストでは、補助ツールを使えますか？+
補助ツールは使えず、候補者は前の問題に戻れません。コードはPythonまたはSQLの短い数行で表示され、プロジェクトの状況に沿って読み取ります。そのため、候補者自身のツールやGoogle Cloudプロジェクトは必要ありません。
Google Cloud の機械学習練習セットには何が含まれていますか？+
練習問題は4問で、所要時間は4分です。その後、10分間で時間制限のある15問に取り組みます。採点対象の問題が始まる前に、単一回答形式と複数選択形式、および短いプロジェクト状況の読み方に慣れることができます。
中級レベルの Google Cloud 機械学習採用テストは、どのような人に適していますか？+
機械学習エンジニア、MLOpsエンジニア、自らのモデルを本番環境に導入するデータサイエンティスト、Google Cloud上の機械学習ワークロードを計画するクラウドアーキテクトを対象としています。中級レベルのテストで、データからモデルを本番環境に導入した経験がある人に適しています。機械学習を始めたばかりの人向けではありません。
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次回の採用でGoogle Cloud Platform (GCP)での機械学習テストを活用しましょう
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