Utiliza nuestra prueba de PyTorch para contratar a los mejores
Resumen de la prueba PyTorch
Esta prueba evalúa el conocimiento de los candidatos sobre PyTorch y su capacidad para resolver tareas situacionales utilizándolo. La prueba ayudará a identificar a desarrolladores competentes en PyTorch y capaces de implementar distintos modelos de aprendizaje profundo mediante este framework.
Habilidades cubiertas
Fundamentos de PyTorch
Arquitectura de red de retroalimentación en PyTorch
Arquitecturas de redes neuronales convolucionales en PyTorch
Arquitectura neuronal compleja en PyTorch
Utiliza la prueba de PyTorch para contratar
Ingenieros de aprendizaje profundo, ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de inteligencia artificial, analistas de datos y cualquier otro puesto que requiera conocimientos intermedios de PyTorch.
Acerca de la prueba de PyTorch
PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para Python, ampliamente utilizada en el desarrollo y entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.
Desarrollada y mantenida por el laboratorio de investigación en inteligencia artificial de Facebook, está diseñada para ser fácil de usar y flexible, con un enfoque en brindar un sólido soporte para el entrenamiento y la inferencia en unidades de procesamiento gráfico (GPUs). PyTorch simplifica la implementación de modelos complejos, como aquellos con ramificaciones o bucles, y también facilita la depuración y optimización del código de PyTorch.
PyTorch también incluye una serie de bibliotecas y herramientas de alto nivel para tareas como el procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora, así como una variedad de modelos preentrenados que pueden ajustarse para diversas tareas.
Contratar a alguien con experiencia en PyTorch beneficiará a tu empresa al construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo de manera más rápida y eficiente, lo que reducirá el tiempo y los recursos necesarios para desarrollar soluciones basadas en el aprendizaje automático. Un desarrollador experimentado en PyTorch sabrá cómo diseñar y entrenar modelos de aprendizaje profundo que logren un buen rendimiento, mejorando así la precisión y efectividad de tus sistemas de aprendizaje automático.
El gráfico computacional dinámico de PyTorch permite una mayor flexibilidad en el diseño y la capacitación de modelos, lo que puede facilitar la adaptación de tus sistemas de aprendizaje automático a nuevas tareas o requisitos cambiantes, o su integración con otras herramientas y plataformas.
Esta prueba cubre los fundamentos de PyTorch, incluyendo la arquitectura de red de retroalimentación, así como el trabajo con arquitecturas de redes neuronales convolucionales y arquitecturas neuronales complejas en PyTorch.
Los candidatos que obtienen buenos resultados en esta prueba tienen un conocimiento fundamental de las funcionalidades básicas de PyTorch y pueden hacer el mejor uso de cada una al trabajar con diferentes tipos de modelos. Esta prueba te ayudará a contratar candidatos con las habilidades de PyTorch necesarias para ayudar a tu empresa a entrenar sistemas de aprendizaje automático grandes o complejos que sean fáciles de implementar y mantener.
La prueba la realiza un experto en la materia
Gary R.
Gary lleva más de tres años trabajando en el campo de la ciencia de datos y tiene un gran dominio del aprendizaje automático y el análisis de datos. Cuenta con una licenciatura en Economía y un máster en Informática. La combinación de estas dos áreas le permite a Gary lograr resultados aún mejores. Apasionado por la informática, disfruta trabajando en proyectos relacionados con la Inteligencia Artificial, que considera el futuro de nuestro mundo.
Elaborada con conocimiento experto
Las pruebas de TestGorilla son creadas por expertos en la materia. Evaluamos a los posibles expertos en la materia en función de su conocimiento, capacidad y reputación. Antes de publicarse, cada prueba es revisada por otro experto y luego ajustada por medio de cientos de personas que toman la prueba, quienes tienen experiencia relevante en la materia. Nuestros mecanismos de retroalimentación y algoritmos únicos les permiten a nuestros expertos en la materia mejorar sus pruebas constantemente.
Lo que nuestros clientes dicen
TestGorilla me ayuda a evaluar a los ingenieros rápidamente. La creación de evaluaciones para diferentes puestos es fácil debido a las plantillas preexistentes. Puedes crear una evaluación en menos de 2 minutos. La interfaz es intuitiva y visualizar los resultados de las evaluaciones es realmente fácil.
VP de ingeniería, mercado medio (51-1000 emp.)
Cualquier herramienta puede tener funciones—campanas y silbatos. No todas las herramientas cuentan con un personal apasionado, lo que hace que la experiencia del usuario sea positiva.
El equipo de TestGorilla solo ofrece información útil sobre las pruebas de los usuarios, participan en la conversación.
Por ejemplo, recientemente hice una pregunta sobre una prueba de Python que tenía la intención de implementar. En lugar de recibir “oh, esa prueba funcionaría perfectamente para su solución” o “en este momento estamos pensando en implementar una solución que puede o no...” Recibí una respuesta directa con ideas adicionales para ayudar a dar forma a la solución.
Espero que TestGorilla sepa que el valor de su trabajo no es solo la plataforma, sino el tipo de soporte que se proporciona.
Me presento: soy un reclutador de diversidad que intenta crear una plataforma que elimine el sesgo en el proceso de contratación y fomente el descubrimiento de talentos nuevos e invisibles.
Conector Jefe de Talento, pequeña empresa (50 o menos emp.)
Usa Test Gorilla para contratar lo mejor de forma más rápida, fácil y libre de prejuicios
Nuestras pruebas de selección identifican a los mejores candidatos y hacen tus decisiones de contratación más rápidas, fáciles y libres de prejuicios.
Esto es lo que TestGorilla puede hacer por tí
Crea evaluaciones de alta calidad con rapidez
Con TestGorilla, la creación de evaluaciones es facilísima. Comienza con estos pasos muy simples.
Preguntas frecuentes
Pruebas relacionadas
Ember.js
Desarrollo de Android con Kotlin
Programación: Estructuras de Datos - Tablas Hash
Programación: Estructuras de Datos - Heaps
Programación: Estructuras de Datos - Árboles Binarios de Búsqueda
GraphQL
Programación: Estructuras de datos - Grafos
Blazor
Programación: Estructuras de datos - Pilas y colas