HABILIDADES ESPECÍFICAS DA FUNÇÃO

Teste de machine learning para contratação

Avalie como as pessoas candidatas escolhem, ajustam e interpretam métodos clássicos de machine learning.

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

Use este teste gratuitamente Veja os formatos das questões

A resposta curta

O teste de Machine Learning é uma avaliação intermediária de 10 minutos do conhecimento prático em métodos clássicos. As questões de múltipla escolha usam cenários curtos, pequenas tabelas de resultados e breves trechos de Python para avaliar regressão, classificação, árvores e métodos não supervisionados. Foi desenvolvido para a contratação de engenheiros de machine learning, cientistas de dados, analistas de dados, engenheiros de dados e engenheiros de IA.

O que mede

Conhecimento prático de métodos clássicos de aprendizado de máquina: quando usar cada um, como ajustá-lo e como interpretar seus resultados.

Regressão e regularização

As questões avaliam como as pessoas candidatas ajustam e regularizam modelos de regressão e interpretam seus resultados.

Classificação e máquinas de vetores de suporte

As pessoas candidatas escolhem e avaliam classificadores, incluindo máquinas de vetores de suporte, em cenários curtos.

Árvores de decisão e métodos de ensemble

As questões abordam o uso e a interpretação de árvores de decisão e métodos de ensemble.

Agrupamento, anomalias e redução de dimensionalidade

As pessoas candidatas consideram o uso de agrupamento, detecção de anomalias e redução de dimensionalidade para identificar padrões em dados não rotulados.

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 machine learning, cientistas de dados, analistas de dados, engenheiros de dados e engenheiros de IA, além de líderes técnicos ou profissionais de produto cujo trabalho exija conhecimento intermediário de machine learning.

Uma visão objetiva do conhecimento prático

Veja as escolhas em contexto
Cenários curtos mostram como as pessoas candidatas escolhem um método para resolver um problema, indo além do que aparece no currículo.
Avalie a interpretação de resultados
Pequenas tabelas de resultados e trechos de código levam as pessoas candidatas a interpretar um resultado ou identificar um erro.
Aborde diferentes famílias de métodos
Uma avaliação de 10 minutos abrange regressão, classificadores, árvores e métodos de ensemble, além de métodos não supervisionados.
Oriente a conversa de acompanhamento
Use as pontuações gerais e por habilidade para direcionar uma atividade prática e a entrevista ao conhecimento demonstrado pela pessoa candidata.

O que você recebe para cada candidato

Relatório de exemplo (dados fictícios)Aprendizado de máquina

77%Percentil 59. Referência: candidatos da HireValid, n = 1.577

Regressão e regularização81%

Classificação e máquinas de vetores de suporte76%

Árvores de decisão e métodos de ensemble67%

Agrupamento, anomalias e redução de dimensionalidade82%

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

Condições do teste e sinais para análise

Cada pessoa candidata recebe um conjunto diferente de questões, selecionadas de grandes bancos, em uma ordem diferente e com as opções de resposta embaralhadas. O navegador exibe uma questão por vez, e as respostas corretas ficam nos servidores da HireValid. O cronômetro de 10 minutos funciona no servidor; se a página for recarregada, a mesma questão é restaurada, com apenas o tempo restante. As pessoas candidatas não podem copiar nem selecionar o texto das questões, e as tentativas de cópia bloqueadas são registradas. Os links de convite individuais expiram, e não é possível refazer um teste concluído. A HireValid registra sinais como o tempo fora da aba do teste, colagens nas respostas e respostas dadas mais rápido do que seria possível ler uma questão. O Integrity Score e uma linha do tempo de evidências ajudam a pessoa responsável pela contratação a analisar esses sinais; nenhum dos dois toma a decisão. Com o consentimento da pessoa candidata, a pessoa responsável pela contratação pode ativar fotos da webcam em momentos aleatórios. Saiba mais sobre a abordagem de avaliação em como criamos nossos testes.

Como evitamos fraudes com IA · Sinais de integridade

Use a pontuação como evidência

Considere a pontuação como um dos sinais, não como uma decisão de contratação. Combine-a com uma atividade prática relevante para o cargo, que peça à pessoa candidata para escolher ou interpretar um método. Depois, use uma entrevista estruturada para explorar seu raciocínio. O teste de Inteligência Artificial e o teste para Engenheiro de Software são opções relacionadas quando você precisa avaliar habilidades complementares.

Perguntas para entrevistas estruturadas

Descreva como você escolheria e avaliaria um classificador para um problema de trabalho. Que resultado mudaria sua próxima etapa?
Observe se a pessoa justifica a escolha do método e se preocupa em interpretar os resultados, em vez de apenas apresentar uma definição.
Explique como você analisaria um resultado de regressão antes de usar o modelo.
Observe se a pessoa considera verificações relevantes sobre o ajuste, a regularização e o significado do resultado para o problema.
Como você investigaria um resultado de agrupamento ou de detecção de anomalias que não se encaixasse no cenário?
Observe se a pessoa apresenta uma abordagem clara para analisar o resultado e avaliar se o método é adequado aos dados.

Entenda as pontuações e os parâmetros de comparação

Equidade e adaptações

As questões avaliam conceitos, não as configurações padrão ou os nomes de funções de uma biblioteca específica. Assim, pessoas candidatas que aprenderam a usar ferramentas diferentes têm as mesmas condições. Os trechos de código são curtos, escritos em Python simples, e não exigem conhecimento de bibliotecas. Os cenários usam contextos neutros, como sensores, entregas, visitas a sites e equipamentos, sem símbolos monetários, expressões idiomáticas ou conhecimentos locais, e incluem nomes de diferentes origens. Os valores das tabelas são escolhidos para que papel para rascunho seja suficiente e não seja necessário usar calculadora.

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 pessoas candidatas tiverem concluído o teste.

Leia sobre nossa abordagem de equidade

Detalhes do teste

Uma avaliação de 10 minutos do conhecimento prático em machine learning clássico: ajuste e regularização de modelos de regressão, construção de classificadores, incluindo máquinas de vetores de suporte, uso de árvores de decisão e métodos de ensemble, além da identificação de padrões em dados não rotulados por meio de agrupamento, detecção de anomalias e redução de dimensionalidade. As questões apresentam cenários curtos, pequenas tabelas de resultados e trechos breves de código. A pessoa candidata deve escolher o método adequado, interpretar um resultado ou identificar um erro.

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.

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

Perguntas frequentes

O que o teste de aprendizado de máquina avalia?+

Avalia o conhecimento prático de métodos clássicos de machine learning: quando usá-los, como ajustá-los e como interpretar seus resultados. Os tópicos incluem regressão regularizada, máquinas de vetores de suporte, árvores e métodos de ensemble, agrupamento, detecção de anomalias e redução de dimensionalidade.

Quais formatos de questão aparecem no teste de aprendizado de máquina?+

As 15 questões de múltipla escolha usam cenários curtos, pequenas tabelas de resultados e breves trechos de código Python. As pessoas candidatas escolhem um método, interpretam um resultado ou identificam um erro. Os trechos não exigem conhecimento de bibliotecas.

Quem deve usar o teste de aprendizado de máquina em processos seletivos?+

É indicado para contratar engenheiros de machine learning, cientistas de dados, analistas de dados, engenheiros de dados e engenheiros de IA. Também pode ser adequado para líderes técnicos ou profissionais de produto cujo trabalho exija conhecimento intermediário de machine learning.

As pessoas candidatas podem voltar a uma questão no teste de Machine Learning?+

Não. O teste de 10 minutos não permite voltar a uma questão anterior. As pessoas candidatas podem usar papel para rascunho, e um conjunto de prática com quatro questões leva quatro minutos.