Why you should use Machine Learning Assessment Test?

The Test di valutazione dell'apprendimento automatico makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects: Implementazione di modelli di regressione lineare per l'analisi predittiva Applicazione dell'algoritmo di discesa a gradiente per l'ottimizzazione del modello Identificare e mitigare i problemi di sovradattamento e sottofitta nei modelli di apprendimento automatico Utilizzo di macchine vettoriali di supporto per le attività di classificazione Comprensione dei concetti di distorsione e varianza nei modelli di apprendimento automatico Eseguire convalida incrociata per valutare le prestazioni dei modelli di apprendimento supervisionati Applicazione di varie tecniche nell'apprendimento senza supervisione come il clustering Implementazione dei metodi di riduzione della dimensionalità per migliorare l'efficienza del modello Valutazione dei modelli di apprendimento automatico utilizzando metriche di valutazione appropriate Utilizzo di tecniche di ingegneria delle funzionalità per migliorare le prestazioni del modello

Machine Learning Assessment Test

Q: What topics are covered in the Machine Learning Assessment Test?

Regressione lineare Discesa gradiente Eccessivamente idoneo e sottofitto Supportare le macchine vettoriali Pregiudizio e varianza Convalida incrociata Apprendimento supervisionato Apprendimento senza supervisione Clustering Riduzione della dimensionalità Valutazione del modello Ingegneria

About the test:

Il test di valutazione dell'apprendimento automatico pre-assunzione valuta la comprensione da parte di un candidato dei fondamentali di apprendimento automatico come ingegneria delle caratteristiche, regressione, varianza, probabilità condizionale, clustering, alberi decisionali, vicini più vicini, bayes ingenui, pregiudizi e eccesso di adattamento. Il test li valuta anche sulla loro capacità di raccogliere e preparare il set di dati, addestrare un modello, valutare il modello e migliorare iterativamente le prestazioni del modello.

Covered skills:

Regressione lineare
Eccessivamente idoneo e sottofitto
Pregiudizio e varianza
Apprendimento supervisionato
Clustering
Valutazione del modello

Discesa gradiente
Supportare le macchine vettoriali
Convalida incrociata
Apprendimento senza supervisione
Riduzione della dimensionalità
Ingegneria

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9 reasons why

Adaface Machine Learning Test is the most accurate way to shortlist Sviluppatore di apprendimento automaticos

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Machine Learning Assessment Test helps recruiters and hiring managers identify qualified candidates from a pool of resumes, and helps in taking objective hiring decisions. It reduces the administrative overhead of interviewing too many candidates and saves time by filtering out unqualified candidates at the first step of the hiring process.

The test screens for the following skills that hiring managers look for in candidates:

In grado di implementare e comprendere gli algoritmi di regressione lineare
Abili algoritmi di ottimizzazione della discesa gradiente
Famoso con i concetti di eccesso di idoneità e sottofitta nei modelli di apprendimento automatico
In grado di applicare macchine vettoriali di supporto per le attività di classificazione
In grado di riconoscere e gestire la distorsione e la varianza nei modelli di apprendimento automatico
Abile in tecniche di convalida incrociata per la valutazione del modello
Esperto in algoritmi di apprendimento supervisionato
Esperto in algoritmi di apprendimento non supervisionato
Competente nell'esecuzione di compiti di cluster
In grado di applicare tecniche di riduzione della dimensionalità
Competente nella valutazione dei modelli di apprendimento automatico
Abile nell'esecuzione dell'ingegneria delle caratteristiche per migliorare le prestazioni del modello

Reason #2

No trick questions

Traditional assessment tools use trick questions and puzzles for the screening, which creates a lot of frustration among candidates about having to go through irrelevant screening assessments.

View sample questions

The main reason we started Adaface is that traditional pre-employment assessment platforms are not a fair way for companies to evaluate candidates. At Adaface, our mission is to help companies find great candidates by assessing on-the-job skills required for a role.

Why we started Adaface

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Reason #3

Non-googleable questions

We have a very high focus on the quality of questions that test for on-the-job skills. Every question is non-googleable and we have a very high bar for the level of subject matter experts we onboard to create these questions. We have crawlers to check if any of the questions are leaked online. If/ when a question gets leaked, we get an alert. We change the question for you & let you know.

How we design questions

Questi sono solo un piccolo campione della nostra biblioteca di oltre 10.000 domande. Le domande reali su questo Test di valutazione dell'apprendimento automatico sarà non googleabile.

🧐 Question
Easy Gradient descent optimization Gradient Descent	Solve
You are working on a regression problem using a simple neural network. You want to optimize the model's weights using gradient descent with different learning rate schedules. Consider the following pseudo code for training the neural network: Which of the following learning rate schedules would most likely result in the fastest convergence without overshooting the optimal weights? A: Constant learning rate of 0.01 B: Exponential decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.99 C: Exponential decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.99 D: Step decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.5 every 100 epochs E: Step decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.5 every 100 epochs F: Constant learning rate of 0.1
Medium Less complex decision tree model Model Complexity Overfitting	Solve
You are given a dataset to solve a classification problem using a decision tree algorithm. You are concerned about overfitting and decide to implement pruning to control the model's complexity. Consider the following pseudo code for creating the decision tree model: Which of the following combinations of parameters would result in a less complex decision tree model, reducing the risk of overfitting? A: max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 B: max_depth=None, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5 C: max_depth=3, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 D: max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 E: max_depth=3, min_samples_split=10, min_samples_leaf=10 F; max_depth=5, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5
Easy n-gram generator	Solve
Our newest machine learning developer want to write a function to calculate the n-gram of any text. An N-gram means a sequence of N words. So for example, "black cats" is a 2-gram, "saw black cats" is a 3-gram etc. The 2-gram of the sentence "the big bad wolf fell down" would be [["the", "big"], ["big", "bad"], ["bad", "wolf"], ["wolf", "fell"], ["fell", "down"]]. Can you help them select the correct function for the same?
Easy Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	Solve
You are tasked with building a recommendation system for a newly launched e-commerce website. Given that the website is new, there is not much user interaction data available. Also, the items in the catalog have rich descriptions. Based on these requirements, which type of recommendation system approach would be the most suitable for this task?
Easy Sensitivity and Specificity Confusion Matrix Model Evaluation	Solve
You have trained a supervised learning model to classify customer reviews as either "positive" or "negative" based on a dataset with 10,000 samples and 35 features, including the review text, reviewer's name, and rating. The dataset is split into a 7,000-sample training set and a 3,000-sample test set. After training the model, you evaluate its performance using a confusion matrix on the test set, which shows the following results: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?

	🧐 Question	🔧 Skill
	Easy Gradient descent optimization Gradient Descent	2 mins Machine Learning	Solve
You are working on a regression problem using a simple neural network. You want to optimize the model's weights using gradient descent with different learning rate schedules. Consider the following pseudo code for training the neural network: Which of the following learning rate schedules would most likely result in the fastest convergence without overshooting the optimal weights? A: Constant learning rate of 0.01 B: Exponential decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.99 C: Exponential decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.99 D: Step decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.5 every 100 epochs E: Step decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.5 every 100 epochs F: Constant learning rate of 0.1
	Medium Less complex decision tree model Model Complexity Overfitting	2 mins Machine Learning	Solve
You are given a dataset to solve a classification problem using a decision tree algorithm. You are concerned about overfitting and decide to implement pruning to control the model's complexity. Consider the following pseudo code for creating the decision tree model: Which of the following combinations of parameters would result in a less complex decision tree model, reducing the risk of overfitting? A: max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 B: max_depth=None, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5 C: max_depth=3, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 D: max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 E: max_depth=3, min_samples_split=10, min_samples_leaf=10 F; max_depth=5, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5
	Easy n-gram generator	2 mins Machine Learning	Solve
Our newest machine learning developer want to write a function to calculate the n-gram of any text. An N-gram means a sequence of N words. So for example, "black cats" is a 2-gram, "saw black cats" is a 3-gram etc. The 2-gram of the sentence "the big bad wolf fell down" would be [["the", "big"], ["big", "bad"], ["bad", "wolf"], ["wolf", "fell"], ["fell", "down"]]. Can you help them select the correct function for the same?
	Easy Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	2 mins Machine Learning	Solve
You are tasked with building a recommendation system for a newly launched e-commerce website. Given that the website is new, there is not much user interaction data available. Also, the items in the catalog have rich descriptions. Based on these requirements, which type of recommendation system approach would be the most suitable for this task?
	Easy Sensitivity and Specificity Confusion Matrix Model Evaluation	2 mins Machine Learning	Solve
You have trained a supervised learning model to classify customer reviews as either "positive" or "negative" based on a dataset with 10,000 samples and 35 features, including the review text, reviewer's name, and rating. The dataset is split into a 7,000-sample training set and a 3,000-sample test set. After training the model, you evaluate its performance using a confusion matrix on the test set, which shows the following results: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Gradient descent optimization Gradient Descent	Machine Learning	Easy	2 mins	Solve
You are working on a regression problem using a simple neural network. You want to optimize the model's weights using gradient descent with different learning rate schedules. Consider the following pseudo code for training the neural network: Which of the following learning rate schedules would most likely result in the fastest convergence without overshooting the optimal weights? A: Constant learning rate of 0.01 B: Exponential decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.99 C: Exponential decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.99 D: Step decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.5 every 100 epochs E: Step decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.5 every 100 epochs F: Constant learning rate of 0.1
	Less complex decision tree model Model Complexity Overfitting	Machine Learning	Medium	2 mins	Solve
You are given a dataset to solve a classification problem using a decision tree algorithm. You are concerned about overfitting and decide to implement pruning to control the model's complexity. Consider the following pseudo code for creating the decision tree model: Which of the following combinations of parameters would result in a less complex decision tree model, reducing the risk of overfitting? A: max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 B: max_depth=None, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5 C: max_depth=3, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 D: max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1 E: max_depth=3, min_samples_split=10, min_samples_leaf=10 F; max_depth=5, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5
	n-gram generator	Machine Learning	Easy	2 mins	Solve
Our newest machine learning developer want to write a function to calculate the n-gram of any text. An N-gram means a sequence of N words. So for example, "black cats" is a 2-gram, "saw black cats" is a 3-gram etc. The 2-gram of the sentence "the big bad wolf fell down" would be [["the", "big"], ["big", "bad"], ["bad", "wolf"], ["wolf", "fell"], ["fell", "down"]]. Can you help them select the correct function for the same?
	Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	Machine Learning	Easy	2 mins	Solve
You are tasked with building a recommendation system for a newly launched e-commerce website. Given that the website is new, there is not much user interaction data available. Also, the items in the catalog have rich descriptions. Based on these requirements, which type of recommendation system approach would be the most suitable for this task?
	Sensitivity and Specificity Confusion Matrix Model Evaluation	Machine Learning	Easy	2 mins	Solve
You have trained a supervised learning model to classify customer reviews as either "positive" or "negative" based on a dataset with 10,000 samples and 35 features, including the review text, reviewer's name, and rating. The dataset is split into a 7,000-sample training set and a 3,000-sample test set. After training the model, you evaluate its performance using a confusion matrix on the test set, which shows the following results: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

Con Adaface siamo stati in grado di ottimizzare il nostro processo di screening iniziale fino al 75%, liberando tempo prezioso sia per i responsabili delle assunzioni che per il nostro team di acquisizione dei talenti!

Brandon Lee, Capo del Popolo, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test di valutazione dell'apprendimento automatico in your hiring process is that it is an elimination tool, not a selection tool. In other words: you want to use the test to eliminate the candidates who do poorly on the test, not to select the candidates who come out at the top. While they are super valuable, pre-employment tests do not paint the entire picture of a candidate’s abilities, knowledge, and motivations. Multiple easy questions are more predictive of a candidate's ability than fewer hard questions. Harder questions are often "trick" based questions, which do not provide any meaningful signal about the candidate's skillset.

Science behind Adaface tests

Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the Test di valutazione dell'apprendimento automatico from your dashboard by entering their email address.

Public link: You can create a public link for each test that you can share with candidates.

API or integrations: You can invite candidates directly from your ATS by using our pre-built integrations with popular ATS systems or building a custom integration with your in-house ATS.

Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

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Reason #8

High completion rate

Adaface tests are conversational, low-stress, and take just 25-40 mins to complete.

This is why Adaface has the highest test-completion rate (86%), which is more than 2x better than traditional assessments.

Reason #9

Advanced Proctoring

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About the Machine Learning Online Test

Why you should use Pre-employment Machine Learning Assessment Test?

The Test di valutazione dell'apprendimento automatico makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects:

Implementazione di modelli di regressione lineare per l'analisi predittiva
Applicazione dell'algoritmo di discesa a gradiente per l'ottimizzazione del modello
Identificare e mitigare i problemi di sovradattamento e sottofitta nei modelli di apprendimento automatico
Utilizzo di macchine vettoriali di supporto per le attività di classificazione
Comprensione dei concetti di distorsione e varianza nei modelli di apprendimento automatico
Eseguire convalida incrociata per valutare le prestazioni dei modelli di apprendimento supervisionati
Applicazione di varie tecniche nell'apprendimento senza supervisione come il clustering
Implementazione dei metodi di riduzione della dimensionalità per migliorare l'efficienza del modello
Valutazione dei modelli di apprendimento automatico utilizzando metriche di valutazione appropriate
Utilizzo di tecniche di ingegneria delle funzionalità per migliorare le prestazioni del modello

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

What topics are covered in the Machine Learning Assessment Test?

Regressione lineare
La regressione lineare è una tecnica di modellazione statistica che mira a stabilire una relazione lineare tra la variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. Viene misurato in questo test per valutare la comprensione da parte del candidato dei concetti di regressione di base e la loro capacità di applicare modelli di regressione lineare nella risoluzione di problemi del mondo reale. Algoritmo di ottimizzazione ampiamente utilizzato nell'apprendimento automatico per ridurre al minimo la funzione di costo di un modello. Regola iterativamente i parametri del modello nella direzione della più ripida discesa per trovare la soluzione ottimale. La misurazione di questa abilità aiuta a valutare la competenza di un candidato nell'implementazione e nell'ottimizzazione dei modelli di apprendimento automatico attraverso metodi basati su gradiente.
Overfitting e Underfitting </sco Allegralmente, portando a scarsa generalizzazione e prestazioni su dati invisibili. Underfitting, d'altra parte, accade quando il modello è troppo semplice e non riesce a catturare i modelli sottostanti nei dati. Valutare la comprensione da parte di un candidato di sovradattamento e sottofitta aiuta a valutare le loro conoscenze nella complessità del modello e la loro capacità di trovare il giusto equilibrio per prestazioni ottimali. </p> <h4> Support Vector Machines
Macchine vettoriali di supporto (SVM) sono algoritmi di apprendimento supervisionati utilizzati per le attività di classificazione e regressione. Trovano un iperplano ottimale che separa classi diverse o prevede valori continui. La misurazione di questa abilità aiuta i reclutatori a valutare la competenza del candidato nell'utilizzo di SVM e la loro capacità di gestire problemi di classificazione sia lineari che non lineari. Errore introdotto dalle ipotesi eccessivamente semplicistiche di un modello, mentre la varianza misura la sensibilità del modello alle fluttuazioni nei dati di allenamento. Questi due concetti aiutano a comprendere il compromesso tra sottofambio e eccessivo. La valutazione della conoscenza di un candidato sulla distorsione e la varianza consente ai reclutatori di valutare la loro comprensione delle prestazioni del modello e la capacità di mettere a punto i modelli per risultati migliori.
Validazione incrociata
La valutazione incrociata è Una tecnica utilizzata per valutare le prestazioni e le capacità di generalizzazione dei modelli di apprendimento automatico. Implica la divisione dei dati in più sottoinsiemi per la formazione e il test, consentendo una valutazione più solida delle prestazioni di un modello. La valutazione della conoscenza di un candidato sulla convalida incrociata aiuta a determinare la propria esperienza nella valutazione del modello e la loro capacità di evitare stime di prestazioni troppo ottimistiche.
Apprendimento supervisionato
L'apprendimento supervisionato è un compito di apprendimento automatico in cui Un modello apprende da dati etichettati per fare previsioni o classificazioni. Implica di avere una chiara variabile target che il modello mira a prevedere. Valutare questa abilità aiuta a valutare la comprensione da parte di un candidato degli algoritmi di apprendimento supervisionato e la loro capacità di applicarli a vari compiti di previsione. Dai dati senza etichetta per trovare modelli o strutture senza variabili target specifiche. Questa abilità misura la familiarità di un candidato con algoritmi di apprendimento non supervisionato, come la riduzione del clustering e della dimensionalità, e la loro capacità di estrarre approfondimenti significativi da dati non strutturati.
Clustering
che raggruppa insieme punti di dati simili in base alle loro caratteristiche o somiglianze. Aiuta a identificare strutture o categorie naturali all'interno dei dati. La valutazione della conoscenza di un candidato sugli algoritmi di clustering indica la loro competenza nell'esplorazione dei modelli all'interno dei dati e la loro capacità di segmentare set di dati in cluster significativi per ulteriori analisi.
Riduzione della dimensionalità
La riduzione della dimensionalità è il processo di riduzione della dimensionalità Ridurre il numero di variabili/funzionalità di input nei modelli di apprendimento automatico. Aiuta a semplificare set di dati complessi rimuovendo le funzionalità ridondanti o irrilevanti mantenendo le informazioni essenziali. Valutare questa abilità consente ai reclutatori di valutare la comprensione di un candidato delle tecniche di selezione delle caratteristiche e la loro capacità di migliorare le prestazioni e l'interpretazione del modello.
Valutazione del modello
La valutazione del modello è il processo di valutazione delle prestazioni e Qualità dei modelli di apprendimento automatico. Implica l'uso di varie metriche e tecniche per misurare il modo in cui un modello si generalizza a dati invisibili. La valutazione di questa abilità aiuta i reclutatori a determinare la competenza di un candidato nella valutazione e nel confronto di modelli diversi e la loro capacità di selezionare quello più appropriato per un determinato compito.
Ingegneria delle funzioni
L'ingegneria delle funzioni è il processo di creare nuove funzionalità o trasformare quelle esistenti per migliorare le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico. Implica la selezione, la creazione o la modifica delle variabili per rappresentare meglio i modelli sottostanti nei dati. La misurazione di questa abilità consente ai reclutatori di valutare la competenza di un candidato nel migliorare il potere predittivo dei modelli attraverso tecniche di ingegneria delle caratteristiche approfondite.
Full list of covered topics
The actual topics of the questions in the final test will depend on your job description and requirements. However, here's a list of topics you can expect the questions for Test di valutazione dell'apprendimento automatico to be based on.
Regressione lineare
Minimi quadrati ordinari
Discesa gradiente
Discesa a gradiente stocastico
Discesa gradiente batch
Regressione della cresta
Regressione del lazo
Regressione polinomiale
Regolarizzazione
Eccessivo
Underfitting
Supportare le macchine vettoriali
Trucchi del kernel
Iperplano
Margine morbido
Margine duro
Pregiudizio
Varianza
Convalida incrociata
Convalida incrociata-folle
Convalida incrociata di uscita
Metodo di attesa
Apprendimento supervisionato
Classificazione
Regressione
Alberi decisionali
Foreste casuali
Naive Bayes
K-Nearest Neighbours
Reti neurali
Apprendimento senza supervisione
Clustering
K-Means
Gerarchico
Dbscan
Riduzione della dimensionalità
PCA (analisi dei componenti principali)
LDA (analisi discriminante lineare)
T-SNE (incorporamento stocastico distribuito a T)
Valutazione del modello
Precisione
Precisione
Richiamare
Punteggio F1
Curva roc
AUC (area sotto la curva)
Matrix di confusione
Ingegneria
Trasformazione dei dati
Scallo delle caratteristiche
False variabili
Interazioni variabili
Gestione dei dati mancanti
Rilevamento del outlier

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What roles can I use the Machine Learning Assessment Test for?

Sviluppatore di apprendimento automatico
Ingegnere dell'apprendimento automatico
Data scienziata
Analista dati
Ingegnere di intelligenza artificiale
Ingegnere dei dati
Analista di affari
Ricercatore
Analista statistico
Specialista di data mining

How is the Machine Learning Assessment Test customized for senior candidates?

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

Implementazione di alberi decisionali e foreste casuali per compiti di classificazione
Applicazione di metodi di ensemble come insaccamento e aumento per migliorare le prestazioni del modello
Comprensione dei concetti e delle applicazioni delle reti neurali
Implementazione di modelli di apprendimento profondo per compiti complessi
Utilizzo di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per la classificazione del testo e l'analisi del sentimento
Applicazione di sistemi di raccomandazione per raccomandazioni personalizzate
Comprensione dei concetti e delle applicazioni dell'apprendimento del rinforzo
Implementazione dell'analisi delle serie temporali per prevedere le tendenze future
Utilizzo di tecniche di rilevamento delle anomalie per identificare modelli insoliti nei dati
Applicazione dell'apprendimento del trasferimento per sfruttare la conoscenza da modelli pre-addestrati

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I responsabili delle assunzioni hanno ritenuto che, attraverso le domande tecniche poste durante le interviste del panel, erano in grado di individuare quali candidati avevano ottenuto i punteggi migliori e di differenziarli da quelli che non avevano ottenuto altrettanto punteggio. Sono altamente soddisfatto con la qualità dei candidati selezionati con lo screening Adaface.

85%

Riduzione del tempo di screening

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Machine Learning Hiring Test Domande frequenti

Che tipo di domande include il test di apprendimento automatico?

Questo test di apprendimento automatico pre-assunzione è composto da domande basate su scenari che richiedono ai candidati di dimostrare la loro capacità di:

Preparare i dati per gli algoritmi di apprendimento automatico
Utilizzare algoritmi ML come regressione logistica, macchine vettoriali di supporto, alberi decisionali e foreste casuali per la classificazione
Costruisci algoritmi di clustering
Proponi l'algoritmo più appropriato per un caso d'uso specifico
stimare le prestazioni degli algoritmi di apprendimento

Questo test o valutazione può essere utilizzato per i ruoli di ingegnere di apprendimento automatico senior?

Per gli ingegneri di apprendimento automatico senior, è possibile richiedere un test personalizzato. Entro 48 ore i nostri esperti in materia personalizzeranno la valutazione in conformità con la descrizione del lavoro e il livello di anzianità. Un test tipico per ruoli senior, oltre ai fondamentali, il test si concentrerà sul test della capacità di un candidato di:

Struttura progetti ML
Identifica le carenze di vari algoritmi di apprendimento automatico
Progettare un processo di pulizia dei dati e etichettatura dei dati
Seleziona Metriche di valutazione adeguate per migliorare le prestazioni del modello
Valuta l'impatto delle prestazioni hardware sugli algoritmi di apprendimento automatico

Posso combinare più competenze in una valutazione personalizzata?

Si assolutamente. Le valutazioni personalizzate sono impostate in base alla descrizione del tuo lavoro e includeranno domande su tutte le competenze indispensabili che specificate.

Hai in atto delle caratteristiche anti-cheat o procuratore?

Abbiamo in atto le seguenti caratteristiche anti-cheat:

Domande non googiche
Proctoring IP
procuratore web
Proctor di webcam
Rilevamento del plagio
Sicuro browser

Leggi di più sulle caratteristiche di procuratore.

Come interpreto i punteggi dei test?

La cosa principale da tenere a mente è che una valutazione è uno strumento di eliminazione, non uno strumento di selezione. Una valutazione delle competenze è ottimizzata per aiutarti a eliminare i candidati che non sono tecnicamente qualificati per il ruolo, non è ottimizzato per aiutarti a trovare il miglior candidato per il ruolo. Quindi il modo ideale per utilizzare una valutazione è decidere un punteggio di soglia (in genere il 55%, ti aiutiamo a benchmark) e invitiamo tutti i candidati che segnano al di sopra della soglia per i prossimi round di intervista.

Per quale livello di esperienza posso usare questo test?

Ogni valutazione di Adaface è personalizzata per la descrizione del tuo lavoro/ personaggio del candidato ideale (i nostri esperti in materia sceglieranno le domande giuste per la tua valutazione dalla nostra biblioteca di oltre 10000 domande). Questa valutazione può essere personalizzata per qualsiasi livello di esperienza.

Ogni candidato riceve le stesse domande?

Sì, ti rende molto più facile confrontare i candidati. Le opzioni per le domande MCQ e l'ordine delle domande sono randomizzate. Abbiamo anti-cheatri/procuratore in atto. Nel nostro piano aziendale, abbiamo anche la possibilità di creare più versioni della stessa valutazione con questioni di difficoltà simili.