HABILIDADES DE PROGRAMAÇÃO

Teste de aprendizado multitarefa para recrutamento

Veja como os candidatos raciocinam sobre modelos que aprendem várias tarefas de previsão ao mesmo tempo.

10 minutos
15 perguntas
Avançado
Múltipla escolha
Perguntas em inglês (inglês)
Celular e computador

Use este teste gratuitamente Veja os formatos das questões

A resposta curta

O teste de aprendizado multitarefa é uma avaliação avançada para contratar engenheiros de aprendizado de máquina, cientistas aplicados, cientistas de dados, pesquisadores de IA e engenheiros seniores. Ele avalia como os candidatos projetam, treinam, adaptam e avaliam modelos que compartilham o aprendizado entre tarefas, incluindo como equilibram as funções de perda, tratam os dados das tarefas, transferem conhecimento e comparam os resultados com modelos de referência de tarefa única.

O que mede

Projeto, treinamento, adaptação e avaliação de modelos de aprendizado de máquina que compartilham o aprendizado entre várias tarefas.

Arquitetura e equilíbrio das funções de perda

Os candidatos avaliam como as estruturas dos modelos compartilham o aprendizado entre tarefas e como equilibrar as funções de perda dessas tarefas.

Projeto das tarefas e tratamento dos dados

As perguntas avaliam como os candidatos dividem um problema em tarefas e tratam os dados correspondentes.

Transferência e adaptação de domínio

Os candidatos avaliam como o conhecimento pode ser transferido entre tarefas e domínios.

Avaliação de modelos multitarefa

As perguntas abordam a avaliação dos resultados de modelos multitarefa em comparação com modelos de referência de tarefa única.

Formatos de pergunta

Múltipla escolha

A pessoa candidata: Lê uma situação, tabela ou afirmação curta e escolhe a resposta correta ou todas as respostas corretas.

Você verá: Se o candidato conhece o conteúdo o suficiente para aplicá-lo, e não apenas reconhecê-lo.

15 questões em 10 minutos, apresentadas uma de cada vez.

Funções para as quais este teste é indicado

Engenheiros de aprendizado de máquina, cientistas aplicados, cientistas de dados, pesquisadores de IA e engenheiros seniores que desenvolvem modelos para mais de uma tarefa de previsão.

O que este teste pode revelar

Raciocínio além do currículo
Trechos curtos de código no estilo PyTorch e pequenas tabelas de resultados permitem avaliar como o candidato raciocina sobre estruturas compartilhadas de modelos e o equilíbrio das funções de perda.
Uma visão das escolhas de tarefas
Use as respostas sobre a divisão de um problema em tarefas e o tratamento dos dados para discutir decisões de projeto relevantes para modelos que atendem a várias tarefas de previsão.
Evidências em diferentes domínios
Os cenários abrangem áreas como demanda do varejo, imagens médicas, fala, robótica e texto, para que nenhum setor específico seja favorecido.

O que você recebe para cada candidato

Relatório de exemplo (dados fictícios)Aprendizado multitarefa (MTL)

68%Percentil 40. Referência: candidatos da HireValid, n = 1.218

Arquitetura e equilíbrio das funções de perda55%

Projeto das tarefas e tratamento dos dados64%

Transferência e adaptação de domínio65%

Avaliação de modelos multitarefa86%

Integrity ScoreAlta confiança

Permaneceu na aba do teste durante todo o teste
Sem respostas copiadas e coladas
Respondeu em ritmo constante

Pontuações, perfis e sinais de integridade são evidências para você analisar junto com uma entrevista, nunca uma decisão automática.

Use este teste gratuitamente

Controles do teste e sinais para análise

Cada candidato recebe um conjunto diferente de perguntas, apresentadas uma de cada vez, com a ordem das perguntas e das opções de resposta embaralhada. O tempo é controlado no servidor, e, ao recarregar a página, a mesma pergunta é exibida com apenas o tempo restante. O texto das perguntas não pode ser copiado nem selecionado. A HireValid registra sinais como o tempo fora da aba do teste, colagens nas respostas e respostas enviadas mais rápido do que seria possível ler uma pergunta. O Integrity Score e uma linha do tempo de evidências resumem esses sinais para análise do empregador; nenhum dos dois toma uma decisão por conta própria. Com o consentimento do candidato, o empregador pode adicionar fotos da webcam em momentos aleatórios.

Como evitamos fraudes com IA · Sinais de integridade

Use a pontuação como evidência

Analise a pontuação junto com uma amostra de trabalho e uma entrevista estruturada, sem usá-la como única base para uma decisão de contratação. Peça aos candidatos que expliquem as escolhas feitas na amostra de trabalho e compare essas explicações com as respostas sobre dados das tarefas, transferência e avaliação de modelos. Você também pode considerar avaliações relacionadas, como Aprendizado de máquina, Aprendizado profundo e Visão computacional, quando forem relevantes para a vaga.

Perguntas para entrevistas estruturadas

Pense em um projeto em que várias tarefas de previsão poderiam compartilhar um modelo. Como você decidiu quais tarefas deveriam compartilhar uma estrutura?
Observe se o candidato apresenta uma justificativa concreta para o projeto, explica as relações entre as tarefas e descreve como avaliaria a escolha.
Conte sobre uma ocasião em que os dados das tarefas influenciaram sua abordagem para criar um modelo que atendesse a várias previsões.
Observe como o candidato dividiu o problema em tarefas e tratou os dados.
Como você verificaria se o conhecimento adquirido em uma tarefa ou domínio ajuda em outra tarefa ou domínio?
Observe se o candidato propõe uma comparação e apresenta evidências que poderiam embasar a decisão.
Como você compararia um modelo multitarefa com modelos de referência de tarefa única antes de escolher um?
Observe se o candidato escolhe métodos de avaliação relevantes e explica como os resultados orientariam os próximos passos.

Entenda as pontuações e os parâmetros de comparação

Equidade e adaptações

Os cenários abrangem diversos domínios, como demanda do varejo, imagens médicas, fala, robótica e texto, para que nenhum setor específico seja favorecido. Cada pergunta apresenta todos os fatos necessários. O código é curto e usa construções comuns de Python e PyTorch, explicadas quando são pouco usuais. Os cálculos são simples o suficiente para serem feitos em papel de rascunho. O texto usa inglês americano simples, sem expressões idiomáticas, para que o teste avalie a capacidade de julgamento em aprendizado de máquina, e não a velocidade de leitura.

Você pode oferecer tempo extra a qualquer candidato como uma adaptação. Os resultados são evidências para uma pessoa analisar, nunca uma decisão automática.

Provisório: a confiabilidade será informada quando 200 candidatos tiverem concluído o teste.

Leia sobre nossa abordagem de equidade

Detalhes do teste

Uma avaliação avançada e cronometrada de como o candidato projeta, treina e avalia modelos que aprendem várias tarefas ao mesmo tempo. As perguntas abordam estruturas compartilhadas e equilíbrio das funções de perda, divisão de um problema em tarefas e tratamento dos dados, transferência de conhecimento entre tarefas e domínios e comparação dos resultados multitarefa com referências de tarefa única. Algumas perguntas apresentam pequenos trechos de código Python no estilo PyTorch, acompanhados de tabelas de resultados.

As perguntas estão em inglês.
Recursos permitidos: Papel para rascunho.
Cada pergunta é respondida uma única vez, em ordem, sem poder voltar.
4 questões para praticar, 4 minutos, antes do teste cronometrado.

PyTorch é uma marca registrada de seu proprietário. A HireValid não é afiliada a ele nem conta com seu endosso.

Perguntas frequentes

O que torna o teste de Aprendizado Multitarefa justo entre diferentes setores?+

Os cenários abrangem demanda do varejo, imagens médicas, fala, robótica e texto, para que nenhum setor específico seja favorecido. Cada pergunta apresenta os fatos necessários, e o uso de inglês americano simples mantém o foco na capacidade de avaliação em aprendizado de máquina.

Os candidatos podem usar papel para rascunho no teste de aprendizado multitarefa?+

Sim. Você pode usar uma folha de rascunho, e os cálculos são simples o suficiente para isso. O teste usa questões de múltipla escolha, incluindo trechos curtos no estilo PyTorch e pequenas tabelas de resultados.

Quais cargos são adequados ao teste avançado de Aprendizado Multitarefa?+

É voltado a engenheiros de aprendizado de máquina, cientistas aplicados, cientistas de dados, pesquisadores de IA e engenheiros seniores que desenvolvem modelos para mais de uma tarefa de previsão. Por ser de nível avançado, é indicado para candidatos que já projetam e treinam modelos, não para quem está começando na área de aprendizado de máquina.

Como é a experiência dos candidatos no teste de aprendizado multitarefa?+

O teste tem 15 perguntas para responder em 10 minutos e não permite voltar a perguntas anteriores. Antes de começar, os candidatos podem experimentar um conjunto de prática com quatro perguntas em quatro minutos.