Why you should use Machine Learning Assessment Test?

The Тест оценки машинного обучения 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: Реализация моделей линейной регрессии для прогнозирующей аналитики Применение алгоритма спуска градиента для оптимизации модели Выявление и смягчение проблем пережитки и недооценки в моделях машинного обучения Использование векторных машин поддержки для классификационных задач Понимание понятий предвзятости и дисперсии в моделях машинного обучения Выполнение перекрестной проверки для оценки эффективности моделей контролируемого обучения Применение различных методов в обучении без присмотра, таких как кластеризация Реализация методов сокращения размерности для повышения эффективности модели Оценка моделей машинного обучения с использованием соответствующих показателей оценки Использование методов инженерии функций для повышения производительности модели

Machine Learning Assessment Test

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

Линейная регрессия Градиент спуск Переживание и недооценка Поддержка векторных машин Предвзятость и дисперсия Перекрестная проверка Контролируемое обучение Неконтролируемое обучение Кластеризация Сокращение размерности Оценка модели Функциональная инженерия

About the test:

Испытание на оценку в области машинного обучения в предварительном занятости оценивает понимание кандидата о основаниях машинного обучения, таких как инженерная инженерия, регрессия, дисперсия, условная вероятность, кластеризация, деревья решений, ближайшие соседи, наивные байесы, смещение и переживание. Тест также оценивает их на способность собирать и подготовить набор данных, обучать модель, оценивать модель и итеративно улучшать производительность модели.

Covered skills:

Линейная регрессия
Переживание и недооценка
Предвзятость и дисперсия
Контролируемое обучение
Кластеризация
Оценка модели

Градиент спуск
Поддержка векторных машин
Перекрестная проверка
Неконтролируемое обучение
Сокращение размерности
Функциональная инженерия

Try practice test

Start 14-day free trial

9 reasons why

Adaface Machine Learning Test is the most accurate way to shortlist Разработчик машинного обученияs

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:

Способен реализовать и понимать алгоритмы линейной регрессии
Опытные в алгоритмах оптимизации градиентного происхождения
Знаком с понятиями пережитки и недостаточной подгонки в моделях машинного обучения
Способен применять машины поддержки векторных векторных задач.
Способен распознавать и управлять предвзятостью и дисперсией в моделях машинного обучения
Квалифицированные методы перекрестной проверки для оценки модели
Опыт в области контролируемых алгоритмов обучения
Знание в неконтролируемых алгоритмах обучения
Компетентный в выполнении кластеризационных задач
Способный применять методы уменьшения размерности
Опыт в оценке моделей машинного обучения
Квалифицированные в выполнении инженерии функций для повышения производительности модели

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

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Это лишь небольшая выборка из нашей библиотеки из более чем более 10000 вопросов. Фактические вопросы по этому поводу Тест оценки машинного обучения будет не подлежащим гугливым.

🧐 Question
Easy Gradient descent optimization Gradient Descent	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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

С помощью Adaface мы смогли оптимизировать первоначальный процесс отбора более чем на 75 %, высвободив драгоценное время как для менеджеров по найму, так и для нашей команды по привлечению талантов!

Brandon Lee, Глава отдела кадров, Love, Bonito

Try practice test

Start 14-day free trial

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Тест оценки машинного обучения 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 Тест оценки машинного обучения 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

Просмотреть образцы показателей

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Просмотреть образцы показателей

About the Machine Learning Online Test

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

The Тест оценки машинного обучения 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:

Реализация моделей линейной регрессии для прогнозирующей аналитики
Применение алгоритма спуска градиента для оптимизации модели
Выявление и смягчение проблем пережитки и недооценки в моделях машинного обучения
Использование векторных машин поддержки для классификационных задач
Понимание понятий предвзятости и дисперсии в моделях машинного обучения
Выполнение перекрестной проверки для оценки эффективности моделей контролируемого обучения
Применение различных методов в обучении без присмотра, таких как кластеризация
Реализация методов сокращения размерности для повышения эффективности модели
Оценка моделей машинного обучения с использованием соответствующих показателей оценки
Использование методов инженерии функций для повышения производительности модели

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?

Линейная регрессия
Линейная регрессия - это метод статистического моделирования, целью которого является установление линейной связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Он измеряется в этом тесте, чтобы оценить понимание кандидата основных концепций регрессии и их способности применять модели линейной регрессии при решении реальных проблем. Алгоритм оптимизации широко используется в машинном обучении, чтобы минимизировать функцию стоимости модели. Он итеративно регулирует параметры модели в направлении самого крутого спуска, чтобы найти оптимальное решение. Измерение этого навыка помогает оценить мастерство кандидата в реализации и оптимизации моделей машинного обучения с помощью методов, основанных на градиентах. В целом, что приводит к плохому обобщению и производительности на невидимых данных. Недоставление, с другой стороны, происходит, когда модель слишком проста и не может запечатлеть основные закономерности в данных. Оценка понимания кандидата пережитки и недостаточности помогает оценить их знания в сложности модели и их способность найти правильный баланс для оптимальной производительности. являются контролируемыми алгоритмами обучения, используемыми для задач классификации и регрессии. Они находят оптимальную гиперплоскость, которая разделяет различные классы или предсказывает непрерывные значения. Измерение этого навыка помогает рекрутерам оценить компетентность кандидата в использовании SVM и их способности справляться с линейной и нелинейной задачи классификации или регрессии. Ошибка, введенная чрезмерно упрощенными предположениями модели, в то время как дисперсия измеряет чувствительность модели к колебаниям в учебных данных. Эти две концепции помогают понять компромисс между недостаточной достойной и переосмыслением. Оценка знаний кандидата в предвзятости и дисперсии позволяет рекрутерам оценить их понимание производительности модели и способность к моделям тонкой настройки для лучших результатов.
перекрестная проверка
Техника, используемая для оценки возможностей производительности и обобщения моделей машинного обучения. Он включает в себя разделение данных на несколько подмножеств для обучения и тестирования, что позволяет более надежной оценке производительности модели. Оценка знаний кандидата о перекрестной проверке помогает определить их опыт в оценке модели и их способности избегать чрезмерных оценок эффективности. Модель учится на маркированных данных, чтобы сделать прогнозы или классификации. Это включает в себя наличие четкой целевой переменной, которую модель стремится предсказать. Оценка этого навыка помогает измерить понимание кандидата в области контролируемых алгоритмов обучения и их способности применять их к различным задачам прогнозирования. из немеченых данных, чтобы найти шаблоны или структуры без определенных целевых переменных. Этот навык измеряет знакомство с кандидатом с неконтролируемыми алгоритмами обучения, такими как кластеризация и сокращение размерности, а также их способность извлекать значимую информацию из неструктурированных данных.
кластеризация
кластеризация является неконпервизированной техникой обучения. Эти группы, аналогичные данные, указывают на их характеристики или сходства. Это помогает идентифицировать природные структуры или категории в данных. Оценка знаний кандидата в алгоритмах кластеризации означает их мастерство в изучении моделей в рамках данных и их способности сегментировать наборы данных на значимые кластеры для дальнейшего анализа. Сокращение количества входных переменных/функций в моделях машинного обучения. Это помогает упростить сложные наборы данных, удаляя избыточные или не относящиеся к делу функции, сохраняя при этом важную информацию. Оценка этого навыка позволяет рекрутерам оценить понимание кандидата о методах выбора функций и их способности улучшать производительность и интерпретацию модели. Качество моделей машинного обучения. Он включает в себя использование различных метрик и методов для измерения того, насколько хорошо модель обобщается на невидимые данные. Оценка этого навыка помогает рекрутерам определить мастерство кандидата в оценке и сравнении различных моделей и их способности выбирать наиболее подходящую для данной задачи. создание новых функций или преобразования существующих для повышения производительности моделей машинного обучения. Он включает в себя выбор, создание или изменение переменных, чтобы лучше представлять базовые шаблоны в данных. Измерение этого навыка позволяет рекрутерам оценить опыт кандидата в улучшении прогнозирующей мощности моделей с помощью проницательных методов инженерии функций.
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 Тест оценки машинного обучения to be based on.
Линейная регрессия
Обычные наименьшие квадраты
Градиент спуск
Стохастический градиент спуск
Градиент пакетный спуск
Регрессия хребта
Лассо регрессия
Полиномиальная регрессия
Регуляризация
Переосмысление
Недостаток
Поддержка векторных машин
Уловки ядра
Гиперплоскость
Мягкая края
Жесткая маржа
Предвзятость
Дисперсия
Перекрестная проверка
K-Cold Cross-Validation
Оставьте перекрестную проверку
Метод удержания
Контролируемое обучение
Классификация
Регрессия
Деревья решений
Случайные леса
Наивный Байес
К-ближайшие соседи
Нейронные сети
Неконтролируемое обучение
Кластеризация
K-Means
Иерархический
DBSCAN
Сокращение размерности
PCA (анализ основных компонентов)
LDA (линейный дискриминантный анализ)
T-SNE (Стохастическое соседское соседнее
Оценка модели
Точность
Точность
Отзывать
F1 Оценка
Кривая ROC
AUC (область под кривой)
Матрица путаницы
Функциональная инженерия
Преобразование данных
Масштабирование функций
Фиктивные переменные
Переменные взаимодействия
Обработка недостающих данных
Обнаружение выбросов

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Разработчик машинного обучения
Инженер машинного обучения
Ученый данных
Аналитик данных
Инженер искусственного интеллекта
Инженер данных
Бизнес-аналитик
Научный сотрудник
Статистический аналитик
Специалист по добыче данных

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

Внедрение деревьев решений и случайных лесов для классификационных задач
Применение ансамблевых методов, таких как пакета и повышение для улучшения производительности модели
Понимание концепций и применений нейронных сетей
Внедрение моделей глубокого обучения для сложных задач
Использование методов обработки естественного языка для классификации текста и анализа настроений
Применение систем рекомендаций для персонализированных рекомендаций
Понимание концепций и применений обучения подкреплению
Внедрение анализа временных рядов для прогнозирования будущих тенденций
Использование методов обнаружения аномалий для выявления необычных закономерностей в данных
Применение переноса обучения для использования знаний из предварительно обученных моделей

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

Менеджеры по найму чувствовали, что с помощью технических вопросов, которые они задавали во время групповых собеседований, они могли определить, какие кандидаты имеют более высокие баллы, и отличиться от тех, кто не набрал таких же баллов. Они есть очень доволен с качеством кандидатов, включенных в шорт-лист отбора Adaface.

85%

Сокращение времени проверки

Просмотреть полный пример исследования

Machine Learning Hiring Test Часто задаваемые вопросы

Какие вопросы включает тест машинного обучения?

Этот тест на машинное обучение в предварительном занятости состоит из вопросов, основанных на сценариях, которые требуют, чтобы кандидаты демонстрировали свою способность:

Подготовьте данные для алгоритмов машинного обучения
Используйте алгоритмы ML, такие как логистическая регрессия, векторные машины поддержки, деревья решений и случайные леса для классификации
Построить алгоритмы кластеризации
Предложите наиболее подходящий алгоритм для конкретного варианта использования
Оцените производительность алгоритмов обучения

Можно ли использовать этот тест или оценка для ролей старшего машинного обучения?

Для старших инженеров машинного обучения вы можете запросить пользовательский тест. В течение 48 часов наши эксперты по теме настраивают оценку в соответствии с вашей должностной инструкцией и уровнем старшинства. Типичный тест для старших ролей, в дополнение к основам, тест будет сосредоточен на тестировании способности кандидата:

Структура ML Projects
Определите недостатки различных алгоритмов машинного обучения
Разработка очистки данных и процесса маркировки данных
Выберите правильные показатели оценки для повышения производительности модели
Оцените влияние производительности оборудования на алгоритмы машинного обучения

Могу ли я объединить несколько навыков в одну пользовательскую оценку?

Да, конечно. Пользовательские оценки настроены на основе вашей должности и будут включать вопросы по всем необходимым навыкам, которые вы указываете.

Есть ли у вас какие-либо функции против Chating или Proctoring?

У нас есть следующие функции антихиализации:

Необъемлющие вопросы
IP Proctoring
Веб -прокторинг
Веб -камера Proctoring
Обнаружение плагиата
Безопасный браузер

Узнайте больше о функциях Proctoring.

Как мне интерпретировать результаты тестов?

Основная вещь, которую нужно помнить, это то, что оценка - это инструмент устранения, а не инструмент отбора. Оценка навыков оптимизирована, чтобы помочь вам устранить кандидатов, которые технически не имеют квалификации для этой роли, она не оптимизирована, чтобы помочь вам найти лучшего кандидата на роль. Таким образом, идеальный способ использования оценки - определить пороговый балл (обычно 55%, мы помогаем вам сравнить) и пригласить всех кандидатов, которые забивают выше порога для следующих раундов интервью.

На каком уровне опыта я могу использовать этот тест?

Каждая оценка Adaface настроена на ваш инструкции/ Идеальный кандидат (наши эксперты по предметам выберут правильные вопросы для вашей оценки из нашей библиотеки из 10000+ вопросов). Эта оценка может быть настроена для любого уровня опыта.

Каждый кандидат получает одинаковые вопросы?

Да, вам намного проще сравнить кандидатов. Варианты для вопросов MCQ и порядок вопросов рандомизированы. У нас есть против Chating/Proctoring. В нашем плане предприятия у нас также есть возможность создать несколько версий одной и той же оценки с вопросами аналогичных уровней сложности.