Why you should use Machine Learning in GCP Online Test?

The Uczenie maszynowe w GCP 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: Wdrażanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego w Google Cloud Platform Tworzenie i zarządzanie potokami danych za pomocą usług GCP Budowanie i optymalizacja rozwiązań Big Data za pomocą narzędzi GCP Opracowywanie i dostrajanie złożonych algorytmów uczenia maszynowego Wykonywanie zadań wstępnych i czyszczenia danych Stosowanie technik analizy statystycznej i testowania hipotez w celu oceny danych Projektowanie i wdrażanie skalowalnych i wydajnych rozwiązań do przechowywania danych Wykorzystanie interfejsów API i usług GCP do integracji i ekstrakcji danych Konfigurowanie i zarządzanie maszynami wirtualnymi i kontenerami na GCP Wdrażanie środków bezpieczeństwa i najlepszych praktyk dla środowisk GCP

Machine Learning in GCP Online Test

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

Uczenie maszynowe w GCP Fundamentale Google Cloud Platform (GCP) Analiza danych Data Science Podstawy przetwarzania w chmurze

About the test:

Uczenie maszynowe w teście GCP ocenia zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego i ich zdolność do korzystania z platformy Google Cloud do zadań uczenia maszynowego. Test obejmuje takie tematy, jak usługi GCP do uczenia maszynowego, analiza danych, nauki danych i przetwarzanie w chmurze.

Covered skills:

Uczenie maszynowe w GCP
Analiza danych
Podstawy przetwarzania w chmurze

Fundamentale Google Cloud Platform (GCP)
Data Science

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

9 reasons why

Adaface Machine Learning in GCP Test is the most accurate way to shortlist Inżynier uczenia maszynowegos

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Machine Learning in GCP Online 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:

Możliwość wdrażania i zarządzania modelem uczenia maszynowego na Google Cloud Platform (GCP)
Biegłość w podstawowych podstawach Google Cloud Platform (GCP)
Zdolność do analizy dużych zestawów danych do spostrzeżeń i trendów
Zrozumienie różnych technik i algorytmów danych
Znajomość podstaw przetwarzania w chmurze
Znajomość narzędzi i usług GCP do uczenia maszynowego
Wiedza specjalistyczna w projektowaniu i wdrażaniu rurociągów uczenia maszynowego
Możliwość oceny i wizualizacji danych za pomocą narzędzi GCP
Wykwalifikowane w budowaniu i ocenie modeli predykcyjnych
Doświadczenie z wdrażaniem modeli uczenia maszynowego w produkcji
Biegły w przetwarzaniu danych i inżynierii cech
Zrozumienie nadzorowanych i bez nadzoru algorytmów uczenia się

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

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

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

To tylko niewielka próbka z naszej biblioteki ponad 10 000 pytań. Rzeczywiste pytania dotyczące tego Uczenie maszynowe w GCP będzie nieobowiązany.

🧐 Question
Medium Healthy Replica Google Kubernetes Engine	Solve
Sam Sankman works as Cloud Associate at FTXX Inc. FTXX’s core application is deployed in a Google Kubernetes Engine cluster. When a new version of the application is released, CI/CD tool updates the spec.template.spec.containers[0].image value to reference the Docker image of the new application version. When the Deployment object applies the change, Sam wants to deploy at least 1 replica of the new version and maintain the previous replicas until the new replica is healthy. Which change should Sam make to the Kubernetes Engine Deployment object shown below? A: Set the Deployment Strategy to Rolling Update B: Set the Deployment Strategy to Recreate C: Set maxSurge to 0 D: Set maxSurge to 1 E: Set maxUnavailable to 0 F: Set maxUnavailable to 1
Medium Network Rules Virtual Private Cloud SSH	Solve
Depp works as Google Cloud Architect at Amber Inc. Deep created an instance with following firewall rules: NAME: ssh-allow NETWORK: testnet DIRECTION: INGRESS PRIORITY: 100 ALLOW: tcp:22 NAME: deny-everything NETWORK: testnet DIRECTION: INGRESS PRIORITY: 400 DENY: tcp:0-65535,udp:0-6553 What would happen if Depp tries SSH to the instance now? A: SSH would be denied as the deny rule overrides the allow B: SSH would be allowed as the allow rule overrides the deny C: SSH would be denied and would need instance reboot for the to allow rule to take effect D: SSH would be denied and would need gcloud firewall refresh command for the allow rule to take effect
Easy Storage Costs Cloud Storage	Solve
Kloo is a social media platform similar to Twitter in the EU market and uses Google Cloud for their infrastructure requirements. Kloo generates multiple files per day. Owing to data regulations, Kloo has to store these files in the EU regional bucket. Kloo’s data team needs only the files of last 14 days for their algorithms and APIs but need to store every single file for safe keeping and regulatory purposes even though the past data is rarely accessed. Given these constraints, how can Kloo’s data team lower the storage costs?
Medium Storage in Compute Recovery Cloud Storage Backups	Solve
You work as a data manager for a large e-commerce company that heavily relies on a PostgreSQL database running on a GCP Compute Engine instance. The company has a well-established backup policy, which includes: 1. Full database backup every Monday at 1:00 AM. 2. Differential backup every day at 1:00 AM, except Monday. 3. Transaction log backup every 30 minutes. These backups are stored in Google Cloud Storage. Today is Thursday, and a data corruption incident occurred at 4:15 PM. You have the following backup files available: 1. Full backup: Full_Backup_Mon.bak taken on Monday 1:00 AM. 2. Differential backups: Diff_Backup_Tue.bak, Diff_Backup_Wed.bak, Diff_Backup_Thu.bak taken at 1:00 AM on their respective days. 3. Transaction log backups: 30-minute interval backups from Monday 1:30 AM until Thursday 4:00 PM, like TLog_Backup_Thu_1530.bak, TLog_Backup_Thu_1600.bak. Given the RPO (Recovery Point Objective) of 30 minutes, which of the following sequences of restore operations would ensure minimal data loss? A: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Thu.bak, then Transaction Log backups from Thursday 1:30 AM to 4:00 PM. B: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Wed.bak, then all Transaction Log backups from Wednesday and Thursday. C: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Thu.bak, then all Transaction Log backups from Thursday. D: Full_Backup_Mon.bak, then all Transaction Log backups from Monday to Thursday 4:00 PM. E: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Tue.bak, Diff_Backup_Wed.bak, Diff_Backup_Thu.bak, then Transaction Log backups from Thursday 1:30 AM to 4:00 PM.

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium Healthy Replica Google Kubernetes Engine	2 mins Google Cloud Platform	Solve
Sam Sankman works as Cloud Associate at FTXX Inc. FTXX’s core application is deployed in a Google Kubernetes Engine cluster. When a new version of the application is released, CI/CD tool updates the spec.template.spec.containers[0].image value to reference the Docker image of the new application version. When the Deployment object applies the change, Sam wants to deploy at least 1 replica of the new version and maintain the previous replicas until the new replica is healthy. Which change should Sam make to the Kubernetes Engine Deployment object shown below? A: Set the Deployment Strategy to Rolling Update B: Set the Deployment Strategy to Recreate C: Set maxSurge to 0 D: Set maxSurge to 1 E: Set maxUnavailable to 0 F: Set maxUnavailable to 1
	Medium Network Rules Virtual Private Cloud SSH	3 mins Google Cloud Platform	Solve
Depp works as Google Cloud Architect at Amber Inc. Deep created an instance with following firewall rules: NAME: ssh-allow NETWORK: testnet DIRECTION: INGRESS PRIORITY: 100 ALLOW: tcp:22 NAME: deny-everything NETWORK: testnet DIRECTION: INGRESS PRIORITY: 400 DENY: tcp:0-65535,udp:0-6553 What would happen if Depp tries SSH to the instance now? A: SSH would be denied as the deny rule overrides the allow B: SSH would be allowed as the allow rule overrides the deny C: SSH would be denied and would need instance reboot for the to allow rule to take effect D: SSH would be denied and would need gcloud firewall refresh command for the allow rule to take effect
	Easy Storage Costs Cloud Storage	2 mins Google Cloud Platform	Solve
Kloo is a social media platform similar to Twitter in the EU market and uses Google Cloud for their infrastructure requirements. Kloo generates multiple files per day. Owing to data regulations, Kloo has to store these files in the EU regional bucket. Kloo’s data team needs only the files of last 14 days for their algorithms and APIs but need to store every single file for safe keeping and regulatory purposes even though the past data is rarely accessed. Given these constraints, how can Kloo’s data team lower the storage costs?
	Medium Storage in Compute Recovery Cloud Storage Backups	3 mins Google Cloud Platform	Solve
You work as a data manager for a large e-commerce company that heavily relies on a PostgreSQL database running on a GCP Compute Engine instance. The company has a well-established backup policy, which includes: 1. Full database backup every Monday at 1:00 AM. 2. Differential backup every day at 1:00 AM, except Monday. 3. Transaction log backup every 30 minutes. These backups are stored in Google Cloud Storage. Today is Thursday, and a data corruption incident occurred at 4:15 PM. You have the following backup files available: 1. Full backup: Full_Backup_Mon.bak taken on Monday 1:00 AM. 2. Differential backups: Diff_Backup_Tue.bak, Diff_Backup_Wed.bak, Diff_Backup_Thu.bak taken at 1:00 AM on their respective days. 3. Transaction log backups: 30-minute interval backups from Monday 1:30 AM until Thursday 4:00 PM, like TLog_Backup_Thu_1530.bak, TLog_Backup_Thu_1600.bak. Given the RPO (Recovery Point Objective) of 30 minutes, which of the following sequences of restore operations would ensure minimal data loss? A: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Thu.bak, then Transaction Log backups from Thursday 1:30 AM to 4:00 PM. B: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Wed.bak, then all Transaction Log backups from Wednesday and Thursday. C: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Thu.bak, then all Transaction Log backups from Thursday. D: Full_Backup_Mon.bak, then all Transaction Log backups from Monday to Thursday 4:00 PM. E: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Tue.bak, Diff_Backup_Wed.bak, Diff_Backup_Thu.bak, then Transaction Log backups from Thursday 1:30 AM to 4:00 PM.

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Healthy Replica Google Kubernetes Engine	Google Cloud Platform	Medium	2 mins	Solve
Sam Sankman works as Cloud Associate at FTXX Inc. FTXX’s core application is deployed in a Google Kubernetes Engine cluster. When a new version of the application is released, CI/CD tool updates the spec.template.spec.containers[0].image value to reference the Docker image of the new application version. When the Deployment object applies the change, Sam wants to deploy at least 1 replica of the new version and maintain the previous replicas until the new replica is healthy. Which change should Sam make to the Kubernetes Engine Deployment object shown below? A: Set the Deployment Strategy to Rolling Update B: Set the Deployment Strategy to Recreate C: Set maxSurge to 0 D: Set maxSurge to 1 E: Set maxUnavailable to 0 F: Set maxUnavailable to 1
	Network Rules Virtual Private Cloud SSH	Google Cloud Platform	Medium	3 mins	Solve
Depp works as Google Cloud Architect at Amber Inc. Deep created an instance with following firewall rules: NAME: ssh-allow NETWORK: testnet DIRECTION: INGRESS PRIORITY: 100 ALLOW: tcp:22 NAME: deny-everything NETWORK: testnet DIRECTION: INGRESS PRIORITY: 400 DENY: tcp:0-65535,udp:0-6553 What would happen if Depp tries SSH to the instance now? A: SSH would be denied as the deny rule overrides the allow B: SSH would be allowed as the allow rule overrides the deny C: SSH would be denied and would need instance reboot for the to allow rule to take effect D: SSH would be denied and would need gcloud firewall refresh command for the allow rule to take effect
	Storage Costs Cloud Storage	Google Cloud Platform	Easy	2 mins	Solve
Kloo is a social media platform similar to Twitter in the EU market and uses Google Cloud for their infrastructure requirements. Kloo generates multiple files per day. Owing to data regulations, Kloo has to store these files in the EU regional bucket. Kloo’s data team needs only the files of last 14 days for their algorithms and APIs but need to store every single file for safe keeping and regulatory purposes even though the past data is rarely accessed. Given these constraints, how can Kloo’s data team lower the storage costs?
	Storage in Compute Recovery Cloud Storage Backups	Google Cloud Platform	Medium	3 mins	Solve
You work as a data manager for a large e-commerce company that heavily relies on a PostgreSQL database running on a GCP Compute Engine instance. The company has a well-established backup policy, which includes: 1. Full database backup every Monday at 1:00 AM. 2. Differential backup every day at 1:00 AM, except Monday. 3. Transaction log backup every 30 minutes. These backups are stored in Google Cloud Storage. Today is Thursday, and a data corruption incident occurred at 4:15 PM. You have the following backup files available: 1. Full backup: Full_Backup_Mon.bak taken on Monday 1:00 AM. 2. Differential backups: Diff_Backup_Tue.bak, Diff_Backup_Wed.bak, Diff_Backup_Thu.bak taken at 1:00 AM on their respective days. 3. Transaction log backups: 30-minute interval backups from Monday 1:30 AM until Thursday 4:00 PM, like TLog_Backup_Thu_1530.bak, TLog_Backup_Thu_1600.bak. Given the RPO (Recovery Point Objective) of 30 minutes, which of the following sequences of restore operations would ensure minimal data loss? A: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Thu.bak, then Transaction Log backups from Thursday 1:30 AM to 4:00 PM. B: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Wed.bak, then all Transaction Log backups from Wednesday and Thursday. C: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Thu.bak, then all Transaction Log backups from Thursday. D: Full_Backup_Mon.bak, then all Transaction Log backups from Monday to Thursday 4:00 PM. E: Full_Backup_Mon.bak, Diff_Backup_Tue.bak, Diff_Backup_Wed.bak, Diff_Backup_Thu.bak, then Transaction Log backups from Thursday 1:30 AM to 4:00 PM.

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

Dzięki Adaface udało nam się zoptymalizować nasz proces wstępnej selekcji o ponad 75%, oszczędzając cenny czas zarówno menedżerom ds. rekrutacji, jak i naszemu zespołowi ds. pozyskiwania talentów!

Brandon Lee, Głowa Ludu, Love, Bonito

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Uczenie maszynowe w GCP 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 Uczenie maszynowe w GCP 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

Zobacz przykładową kartę wyników

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

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

Learn more

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

About the Machine Learning in GCP Assessment Test

Why you should use Pre-employment Machine Learning in GCP Online Test?

The Uczenie maszynowe w GCP 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:

Wdrażanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego w Google Cloud Platform
Tworzenie i zarządzanie potokami danych za pomocą usług GCP
Budowanie i optymalizacja rozwiązań Big Data za pomocą narzędzi GCP
Opracowywanie i dostrajanie złożonych algorytmów uczenia maszynowego
Wykonywanie zadań wstępnych i czyszczenia danych
Stosowanie technik analizy statystycznej i testowania hipotez w celu oceny danych
Projektowanie i wdrażanie skalowalnych i wydajnych rozwiązań do przechowywania danych
Wykorzystanie interfejsów API i usług GCP do integracji i ekstrakcji danych
Konfigurowanie i zarządzanie maszynami wirtualnymi i kontenerami na GCP
Wdrażanie środków bezpieczeństwa i najlepszych praktyk dla środowisk GCP

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 in GCP Online Test?

Uczenie maszynowe w GCP
Ta umiejętność odnosi się do wiedzy i wiedzy specjalistycznej w zakresie korzystania z Google Cloud Platform (GCP) do wdrażania i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Obejmuje zrozumienie i wykorzystanie narzędzi i usług uczenia maszynowego GCP, takich jak platforma AI, Automl i Kubeflow, do opracowywania i szkolenia modeli, wykonywania wstępnego przetwarzania danych oraz wdrażania ich w skalowalny i niezawodny sposób.
Google Google Google Platforma Cloud Platform (GCP)
Ta umiejętność obejmuje fundamentalną wiedzę na temat platformy Google Cloud, w tym jej różnych produktów i usług, takich jak Compute Engine, Storage, BigQuery i Pub/Sub. Obejmuje zrozumienie pojęć i możliwości GCP, a także wiedzę, jak skutecznie wykorzystać zasoby GCP do budowania, wdrażania i zarządzania aplikacjami i danymi na chmurze.
Analiza danych
Analiza danych obejmuje proces kontroli, czyszczenia, transformacji i modelowania danych w celu odkrycia przydatnych informacji i wspierania podejmowania decyzji. W kontekście tego testu odnosi się ono do możliwości wykonywania zadań analizy danych za pomocą narzędzi i usług GCP, takich jak BigQuery, Data Flow i DataProc, w celu wyodrębnienia spostrzeżeń, identyfikacji wzorców i uzyskania znaczących wniosków z dużych zestawów danych. <// P> <h4> Data Science </h4> <p> Data Science to multidyscyplinarna dziedzina, która łączy analizę statystyczną, uczenie maszynowe i wiedzę domenową w celu wydobywania cennych spostrzeżeń i rozwiązania złożonych problemów. W tym teście wymaga oceny wiedzy i umiejętności związanych z zastosowaniem technik i algorytmów nauk danych za pomocą narzędzi i usług uczenia maszynowego GCP, a także skutecznego interpretacji i komunikacji wyników analizy danych i modelowania.
Podstawy przetwarzania w chmurze
Ta umiejętność odnosi się do zrozumienia podstawowych koncepcji i zasad przetwarzania w chmurze, w tym wirtualizacji, elastyczności, skalowalności i zasobów na żądanie. Obejmuje znajomość zalet i wad przetwarzania w chmurze, a także kluczowe komponenty i modele usług infrastruktury w chmurze, takie jak infrastruktura jako usługa (IAA), platforma jako usługa (PAA) oraz oprogramowanie jako usługa (SAAS) .
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 Uczenie maszynowe w GCP to be based on.
BigQuery do analizy danych
BigQuery ML
Cloud Automl
Cloud DataPrep
Silnik uczenia maszynowego w chmurze
Mowa w chmurze do tekstu
Tłumaczenie w chmurze
Inteligencja wideo w chmurze
Chmurowy język naturalny
Wizja chmur
Cloud Dataflow
Cloud Datalab
Duży stół
Tensorflow do uczenia maszynowego
Pytorch do uczenia maszynowego
Scikit-learn do uczenia maszynowego
Eksploracja danych
Techniki inżynieryjne zawodowe
Przetwarzanie danych
Nadzorowane algorytmy uczenia się
Bez nadzoru algorytmów uczenia się
Wskaźniki oceny
Wybór i walidacja modelu
Metody zespołowe
Sieci neuronowe
Głęboka nauka
Uczenie się wzmocnienia
Analiza regresji
Techniki klasyfikacji
Techniki grupowania
Redukcja wymiarowości
Analiza szeregów czasowych
Wykrywanie anomalii
Wdrożenie modelu
Google Cloud Storage
Google Cloud SQL
Google Cloud Bigtable
Google Cloud Pub/Sub
Google Cloud Datastore
Google Cloud Spanner
Google Cloud Firestore
Funkcje Google Cloud
Google Cloud Compute Engine
Silnik aplikacji Google Cloud
Google Cloud Kubernetes Silnik
Google Cloud Identity i zarządzanie dostępem
Google Cloud Networking
Google Cloud Balancing
Google Cloud VPN
Google Cloud Security
Google Cloud Iam Role
Google Cloud Logowanie
Monitorowanie w chmurze Google
Google Cloud Trace
Raportowanie błędów w chmurze Google
Google Cloud Debugger
Google Cloud Profiler
Google Cloud wdrażanie menedżera
Google Cloud Resource Manager
Fakturowanie w chmurze Google
Google Cloud SDK
Google Cloud Shell

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

What roles can I use the Machine Learning in GCP Online Test for?

Inżynier uczenia maszynowego
Naukowiec danych
Analityk danych
Inżynier chmur
Inżynier AI
Inżynier Big Data
Badacz
Analityk ds. Business Intelligence
Inżynier oprogramowania
Inżynier danych

How is the Machine Learning in GCP Online 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

Konstruowanie i interpretacja modeli uczenia maszynowego do analizy predykcyjnej
Stosowanie technik inżynierii funkcji w celu poprawy wydajności modelu
Przeprowadzanie analizy danych eksploracyjnych i wizualizacji za pomocą narzędzi GCP
Monitorowanie i optymalizacja wydajności i dokładności modelu uczenia maszynowego
Zrozumienie pojęć obliczeń rozproszonych i przetwarzania równoległego
Korzystanie z usług automatycznych GCP do automatycznego uczenia maszynowego
Stosowanie technik przetwarzania języka naturalnego do analizy tekstu
Wdrożenie algorytmów wykrywania anomalii do identyfikacji wartości odstających
Wykorzystanie zasad i koncepcji przetwarzania w chmurze w środowiskach GCP
Wykonanie oceny i walidacji modelu za pomocą odpowiednich wskaźników

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

Menedżerowie ds. rekrutacji mieli poczucie, że dzięki technicznym pytaniom, które zadawali podczas rozmów panelowych, byli w stanie stwierdzić, którzy kandydaci uzyskali lepsze wyniki, i odróżnić się od tych, którzy również nie uzyskali takich punktów. Oni są bardzo zadowolony z jakością kandydatów wybranych do selekcji Adaface.

85%

Zmniejszenie czasu badań przesiewowych

Zobacz pełne studium przypadku

Machine Learning in GCP Hiring Test Często zadawane pytania

Czy mogę połączyć wiele umiejętności w jedną niestandardową ocenę?

Tak, absolutnie. Oceny niestandardowe są konfigurowane na podstawie opisu stanowiska i będą zawierać pytania dotyczące wszystkich określonych umiejętności, które określasz.

Czy masz jakieś funkcje anty-cheatingowe lub proktorowe?

Mamy następujące funkcje anty-cheatingowe:

Pytania o niezgodne z nich
Proctoring IP
Proctoring Web
Proctoring kamery internetowej
Wykrywanie plagiatu
Bezpieczna przeglądarka

Przeczytaj więcej o funkcjach Proctoring.

Jak interpretować wyniki testów?

Najważniejsze, o czym należy pamiętać, jest to, że ocena jest narzędziem eliminacyjnym, a nie narzędziem wyboru. Ocena umiejętności jest zoptymalizowana, aby pomóc Ci wyeliminować kandydatów, którzy nie są technicznie zakwalifikowani do roli, nie jest zoptymalizowana, aby pomóc Ci znaleźć najlepszego kandydata do tej roli. Dlatego idealnym sposobem na wykorzystanie oceny jest podjęcie decyzji o wyniku progowym (zwykle 55%, pomagamy Ci porównać) i zaprosić wszystkich kandydatów, którzy wyniki powyżej progu na następne rundy wywiadu.

Do jakiego poziomu doświadczenia mogę użyć tego testu?

Każda ocena Adaface jest dostosowana do opisu stanowiska/ idealnego kandydującego osobowości (nasi eksperci przedmiotu będą podejmować właściwe pytania dotyczące oceny z naszej biblioteki ponad 10000 pytań). Ocenę tę można dostosować do dowolnego poziomu doświadczenia.

Czy każdy kandydat otrzymuje te same pytania?

Tak, znacznie ułatwia porównanie kandydatów. Opcje pytań MCQ i kolejność pytań są losowe. Mamy funkcje anty-cheating/proctoring. W naszym planie korporacyjnym mamy również możliwość tworzenia wielu wersji tej samej oceny z pytaniami o podobnych poziomach trudności.