採用向けPyTorchテスト
候補者がPyTorchのコードやモデル構築の状況をどのように考えるかを確認できます。
- 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
PyTorchテストは、テンソルとautogradの実践的な知識に加え、フィードフォワード、畳み込み、さらに複雑なニューラルネットワークの構築スキルを時間制限付きで確認する中級レベルのテストです。選択式の問題では、コードスニペットやモデル構築の状況を扱います。PyTorchでモデルを構築、学習、保守するエンジニア、データサイエンティスト、データアナリストを対象としています。
測定する内容
PyTorchのテンソルと自動微分、および順伝播型、畳み込み型などのニューラルネットワークを構築するための実務知識。
テンソルとautograd
短いテンソルとautogradのコードがどう動作するかを候補者が予測します。
フィードフォワードネットワーク
フィードフォワードモデルの構築と学習に関する問題が出題されます。
畳み込みネットワーク
候補者が畳み込みネットワークのサイズを計算します。
複雑なアーキテクチャ
モデル構築に関する問題では、大規模な残差型、リカレント型、アテンションベースのモデルの接続方法を扱います。
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
PyTorchでモデルを構築、学習、保守するディープラーニングエンジニア、機械学習エンジニア、AIエンジニア、リサーチエンジニア、データサイエンティスト、データアナリスト向けです。
このテストでわかること
コードに基づく推論
候補者はテンソルとautogradのコードスニペットがどう動作するかを予測します。履歴書の記載にとどまらず、PyTorchの動作をどのように考えるかを判断する材料になります。
モデル構築に関する判断
フィードフォワードモデルの学習や畳み込みネットワークのサイズ設計に関する問題を通じて、候補者がニューラルネットワーク構築の具体的な手順にどう対応するかがわかります。
共通の実践的な設定
短いコード、特定の意味を持たせない変数名、手計算できる小さな計算、使用可能なメモ用紙により、GPUや業界固有の知識がなくても形状について考えられます。
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。
テストのインテグリティシグナル
候補者ごとに、大きな問題プールから異なる問題が異なる順番で出題され、選択肢の順番も変わります。ブラウザーには一度に1問ずつ表示され、解答はHireValidのサーバーに保存されます。時間はサーバーで計測されます。ページを再読み込みすると、残り時間とともに同じ問題が表示されます。候補者は前の問題に戻れません。問題文のコピーや選択はブロックされ、コピーがブロックされた試みはタイムラインに記録されます。HireValidは、テストタブから離れていた時間、解答欄への貼り付け、問題を読むのにかかる時間より速い解答などのシグナルを記録します。雇用主は証拠のタイムラインとともにIntegrity Scoreを確認します。Integrity Scoreだけで判断が下されることはありません。テストの作成方法をご覧ください。
スコアを判断材料として活用
PyTorchのスコアは、人が確認するためのシグナルの一つとして扱い、それだけで採用を判断しないでください。テンソルの動作を追う課題やモデル構築の問題について考える課題など、職務に関連した実務課題や構造化面接と組み合わせてください。そうした場面での候補者の対応と、コード、ネットワークのサイズ設計、モデルの接続方法に関する回答を比較します。関連スキルについては、ニューラルネットワークテストとコンピュータービジョンテストをご覧ください。採用に関する実践的なガイダンスは、採用前テストガイドをご覧ください。
構造化面接の質問
想定外の形状や勾配を生むテンソル演算を、どのように追跡するか順を追って説明してください。
テンソルの動作とautogradについて考える際の手順を、明確に説明できるかを確認します。
畳み込みモデルを構築する際、レイヤーの次元をどのように決め、確認しますか？
ネットワークの次元を計算し、結果を確認する方法を実践的に説明できるかを確認します。
構築または保守したPyTorchモデルと、その各構成要素をどのように接続したかを教えてください。
具体的な判断とその理由を確認します。必要に応じて、大規模なアーキテクチャにどう取り組むかも尋ねます。
公平性と配慮措置
問題では、変数名に特定の意味を持たせない短く独立したコードを使い、平易な英語で記述します。特定の業界、データセット、研究論文に関する知識は必要ありません。現行リリースのデフォルト設定で安定している動作を問います。出力形式、浮動小数点数の厳密な桁数、バージョンに関する細かな知識は問わず、GPUが必要な問題もありません。すべての候補者がテンソルの形状を計算するためにメモ用紙を使えます。計算は手作業でできる範囲に抑えています。
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人の候補者が受験を完了した時点で信頼性を報告します。
テストの詳細
PyTorchの実践的なスキルを時間制限付きで確認します。テンソルやautogradのコードがどのように動作するかの予測、フィードフォワードネットワークの構築と学習、畳み込みネットワークのサイズ設計、残差型・リカレント型・アテンションベースなどの大規模モデルの接続方法を問います。各問題には短いコードスニペットまたはモデル構築の状況が示され、何が起きるか、または何を変更するかを尋ねます。
- 問題は英語です。
- 使用可能な補助具：メモ用紙。
- 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（3分）
PyTorch, Python, NumPy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
PyTorchテストでは、実践的なスキルに焦点を当てるためにどのような工夫をしていますか？+
問題では、短く独立したコードと、特定の意味を持たせない変数名を使い、平易な英語で記述します。特定の業界、データセット、研究論文、GPU、出力形式、浮動小数点数の厳密な桁数、バージョンに関する細かな知識は必要ありません。
候補者はメモ用紙を使ったり、前のPyTorchテストの問題に戻ったりできますか？+
すべての候補者がテンソルの形状を計算するためにメモ用紙を使えます。計算は手作業でできる範囲に抑えています。テスト中に前の問題へ戻ることはできません。ページを再読み込みすると、残り時間とともに同じ問題が表示されます。
中級PyTorchテストが適している職種は？+
PyTorchモデルを構築、学習、保守するディープラーニングエンジニア、機械学習エンジニア、AIエンジニア、リサーチエンジニア、データサイエンティスト、データアナリストを対象としています。
PyTorchテストの練習セットには何が含まれていますか？+
練習セットは4問で、制限時間は3分です。本番テストは選択式の15問で、所要時間は10分です。デスクトップまたはモバイルで受験できます。
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