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人工智能(AI)和机器学习(ML)近年来变得非常流行，因为使用这些技术的好处是有据可据的，这些是机器学习工程师/专家用来完成他们工作的技术。
在机器学习工程师技能评估中表现良好的考生将拥有使用机器学习编码库创建算法来分析数据集的所有技术技能。他们还将拥有与利益相关者沟通他们的发现的软技能。
你可以期望了解候选人是否能够对给定的问题进行分类，识别何时需要对数据进行离散化，识别倾斜+不平衡数据集，使用逻辑回归对问题进行分类，以及他们在TensorFlow中编写代码的能力。
Vervoe技能评估在一个吸引人的、用户友好的流程中测试一系列技能。释放候选人隐藏的潜力，并从招聘过程中删除不必要的离线阶段。提高生产力，自信地做出决策，对候选人评分完全透明，数据丰富，可以很容易地比较最佳表现。
传统的面试是行不通的
评估由我们强大的人工智能自动评分，以节省您的时间，并为您的每个候选人提供准确的分数。表现最好的人会被分数突出，并获得奖杯和徽章。
根据他们在你的职位上完成任务的表现来挑选最合格的人。在一次评估中测试技术、非技术和软技能。Vervoe了解对您最有价值的东西，并识别具有相应技能的人员。
不要把人筛选出去，而是通过测试每个申请你的职位的人来让招聘更具包容性。不要依赖简历来寻找最佳候选人，减少招聘过程中可能引入的人为偏见。
有10种独特的问题类型，从代码挑战到工作电子表格，让您的候选人参与进来，并将他们置于现实世界的场景中。
超过300个现成的评估模板，用于各种不同的角色，再加上一个经过验证的30万+问题的银行，可以从中提取，以创建自己的。
添加您的标志和公司的颜色，以及个性化的介绍视频和介绍说明的候选人。
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结果显示了总分和排名，加上个人技能的成就细分。表现最好的人很容易通过徽章和奖杯被发现。
每位候选人的深度报告卡，包括每项技能的结果和成就的细分以及完整的评估回复。
轻松入围，比较和分享候选人的报告卡与招聘利益相关者。留下评论，并标记候选人进入下一阶段。
看看谁能真正实时完成工作，通过自动化来提高效率，并根据他们完成工作相关任务的方式快速筛选出最合格的候选人。
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