Rodzina zawodowa

Umiejętność

Typ pytania

AI/ML

Python

Data Science

AI/ML

R

Data Science

AI/ML

RAG

GenAI

Mobile

Android

Projekty

Mobile

iOS

Projekty

Mobile

Flutter

MCQ

Mobile

Swift

Kodowanie

Mobile

Cucumber

Projekty

Zapewnianie jakości

Rozwiązywanie problemów

Kodowanie

Inżynieria oprogramowania

SQL

Baza danych

Chmura

Salesforce

MCQ

Chmura

GCP

MCQ

Chmura

SAP

MCQ

Rozwój web

Node.js

Projekty

Rozwój web

Node.js

MCQ

Inżynieria danych

Redis

MCQ

Inżynieria danych

Snowflake

MCQ

Inżynieria danych

Informatica

MCQ

Pierwsze pytanie

Ulepszone pytanie

Wymagane jest dostosowanie klasy o nazwie DataEncryption, posiadającej następujące atrybuty: encryptionRatio, baseEncryptionValue oraz metodę o nazwie encryptValue().

Domyślna funkcja encryptValue() działa poprzez obliczenie zaszyfrowanej wartości w następujący sposób:

encryptedValue = baseEncryptionValue + encryptionRatio

Dodaj więcej funkcjonalności do istniejącej metody encryptValue(), tak aby akceptowała zmienną o nazwie encryptionAdjustment typu całkowitego. Funkcja powinna odpowiednio dostosować obliczenie zaszyfrowanej wartości jako:

encryptedValue = (baseEncryptionValue + encryptionRatio) - encryptionAdjustment

Dodatkowo, proszono o przeciążenie tej metody tak, aby akceptowała encryptionAdjustment jako typ string, konwertowała go na liczbę całkowitą i dalej używała w obliczeniu zaszyfrowanej wartości.

encryptedValue = ( baseEncryptionValue + encryptionRatio) - encryptionAdjustment

Istnieją trzy przeciążone wersje encryptValue() w klasie DataEncryption:

• Domyślna wersja: Nie przyjmuje parametrów i oblicza zaszyfrowaną wartość jako baseEncryptionValue + encryptionRatio

• Pierwsza wersja przeciążona: Przyjmuje liczbę całkowitą encryptionAdjustment i oblicza zaszyfrowaną wartość jako (baseEncryptionValue + encryptionRatio) - encryptionAdjustment

• Druga wersja przeciążona: Przyjmuje łańcuch znaków encryptionAdjustment, konwertuje go na liczbę całkowitą i oblicza zaszyfrowaną wartość jako (baseEncryptionValue + encryptionRatio) - encryptionAdjustment

Dostosuj klasę o nazwie DataEncryption z atrybutami encryptionRatio, baseEncryptionValue oraz metodą o nazwie encryptValue().

Zaimplementuj trzy wersje metody encryptValue() w klasie DataEncryption:

• Domyślna wersja: Nie przyjmuje parametrów i oblicza zaszyfrowaną wartość jako baseEncryptionValue + encryptionRatio

• Pierwsza wersja przeciążona: Przyjmuje liczbę całkowitą encryptionAdjustment i oblicza zaszyfrowaną wartość jako (baseEncryptionValue + encryptionRatio) - encryptionAdjustment

• Druga wersja przeciążona: Przyjmuje łańcuch znaków encryptionAdjustment, konwertuje go na liczbę całkowitą i oblicza zaszyfrowaną wartość jako (baseEncryptionValue + encryptionRatio) - encryptionAdjustment

Środowisko

Obecna wersja

Ulepszona wersja

Angular

Node: 18.15.0

npm: 9.6.4

yarn: 1.22.19

Node: 22.16.0

npm: 11.4.1

yarn: 1.22.22

Node JS

Node: 18.15.0

npm: 9.6.4

yarn: 1.22.19

Node: 22.16.0

npm: 11.4.1

yarn: 1.22.22

React.JS

Node: 18.15.0

npm: 9.6.4

yarn: 1.22.19

Node: 22.14.0

npm: 10.9.2

yarn: 1.22.22

Vue.JS

Node: 18.15.0

npm: 9.6.4

yarn: 1.22.19

Node: 22.16.0

npm: 11.4.1

yarn: 1.22.22

.NET

.NET: 6.0.407

.NET 8.0.16

PHP

PHP: 8.2

Composer: 2.5.5

Symfony: 5.5.2

Apache: 2.4.57

PHP: 8.4

Composer: 2.8.9

Symfony: 7.3

Apache: 2.4.63

PHP CodeIgniter

PHP: 8.2

Composer: 2.5.5

Symfony: 5.5.2

Apache: 2.4.57

PHP: 8.4

Composer: 2.8.9

Symfony: 7.3

Apache: 2.4.63

PHP Laravel

PHP: 8.2

Composer: 2.5.5

Symfony: 5.5.2

Apache: 2.4.57

PHP: 8.4

Composer: 2.8.9

Symfony: 7.3

Apache: 2.4.63

Ulepszenia doświadczenia na tablicy białej

Wprowadziliśmy szereg ulepszeń tablicy białej, aby edycja, praca z kształtami oraz kopiowanie i wklejanie były szybsze i bardziej intuicyjne.

• Intuicyjna edycja tekstu: Zmiana rozmiaru i zawijanie pól tekstowych, nawet po wklejeniu, abyś mógł skupić się na treści, a nie na formatowaniu. Teraz możesz dwukrotnie kliknąć kształt, aby dodać tekst bezpośrednio wewnątrz, bez konieczności używania osobnego pola tekstowego.

• Łatwiejsze dostosowania kształtów: Kotwice pojawiają się teraz po najechaniu na niestandardowe kształty, co ułatwia pozycjonowanie i wyrównanie elementów.

• Spójny styl we wszystkich kształtach: Kształty dodane z panelu po prawej stronie teraz automatycznie zachowują wybrany kolor i ustawienia obrysu.

• Przyklejony przewijanie: Podczas przełączania zakładek, widok pozostaje dokładnie tam, gdzie go zostawiłeś.

• Ulepszona kopia-wklej: Obrazy skopiowane z Google Docs teraz wklejają się czysto na tablicę — bez dodatkowych kroków.

PDF-y wyników wywiadów dla Workday i Greenhouse

Zespoły rekrutacyjne mogą teraz przeglądać bezpieczne, uwierzytelnione wersje PDF wyników HackerRank bezpośrednio w profilach kandydatów w Greenhouse i Workday. Ułatwia to zespołom, zwłaszcza tym, które nie logują się do HackerRank, przeglądanie opinii bez opóźnień lub obejść. Dzięki dostępności ocen w miejscu pracy, decyzje rekrutacyjne stają się szybsze, jaśniejsze i bardziej współpracujące.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Wyświetl kartę wyników rozmowy kwalifikacyjnej na Greenhouse.

Wskaźnik statusu na stronie raportu

Wskaźniki statusu kciuka w górę/w dół na stronie rozmowy kwalifikacyjnej zostały teraz usunięte. Zapewnia to, że etykiety „Zakwalifikowany” lub „Niepowodzenie” nie pojawiają się na osi czasu, tworząc bardziej neutralne, spójne doświadczenie zarówno dla kandydatów, jak i rozmówców.

Ulepszenia wydajności

Rozmowy kwalifikacyjne ładują się teraz znacznie szybciej, poprawiając doświadczenie zarówno kandydatów, jak i rozmówców. Pytania kodowania otwierają się o 37% szybciej, a pytania na tablicy o 26% szybciej. Dzięki zmniejszeniu przekierowań, eliminacji niepotrzebnych sprawdzeń ładowania i równoległemu wywoływaniu API, skróciliśmy czas oczekiwania na wszystkich etapach, pomagając kandydatom szybciej zacząć, a rozmówcom pozostać na czas.

Ulepszenia sygnałów integralności

Integralność wywiadu jest teraz bardziej kontekstowa i skupiona. Zamiast zgłaszać izolowane działania, takie jak przełączanie kart czy wklejanie, system szuka wzorców zachowań, grupując sygnały i klasyfikując je jako ciche, grupowe lub krytyczne. Będziesz otrzymywać alert tylko wtedy, gdy wiele działań sugeruje prawdziwy problem, co zmniejsza niepotrzebny hałas.

Nowy widget statusu w czasie rzeczywistym daje Ci bieżący wgląd w skupienie kandydata, udostępnianie ekranu i ustawienia monitorowania. Pomaga to interpretować zachowanie w odpowiednim kontekście i reagować odpowiednio.

Więcej informacji znajdziesz na stronie 📄 Sygnaly integralności wywiadu.

Funkcje wywiadu dostępne w pakiecie AI Add-on

Pakiet AI Add-on zawiera zaawansowane funkcje, które pomagają ocenić umiejętności nowej generacji i utrzymać integralność wywiadu w świecie natywnym dla AI. Został on stworzony, aby rozwiązać pojawiające się wyzwania z odpowiednim poziomem głębokości i kontroli. Aby uzyskać więcej szczegółów, skontaktuj się z menedżerem swojego konta lub napisz na adres support@hackerrank.com.

Porównanie tożsamości na ekranie i podczas wywiadu

Upewnij się, że kandydat, który przeszedł test przesiewowy, jest tym samym, który bierze udział w wywiadzie - bez dodawania tarcia do procesu.

Obrazy kandydatów są automatycznie rejestrowane podczas obu etapów i dopasowywane za pomocą rozpoznawania twarzy. Jeśli wynik podobieństwa spadnie poniżej zdefiniowanego progu, uruchamiany jest alert w czasie rzeczywistym, dając Ci szansę na działanie bez zakłócania sesji.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz 📄 Dopasowanie tożsamości ekranu do rozmowy kwalifikacyjnej.

Transkrypcja rozmowy kwalifikacyjnej

Transkrypcja w czasie rzeczywistym zapewnia teraz lekką, przeszukiwalną zapis rozmowy, dzięki czemu zespoły rekrutacyjne mogą skupić się na istotnej ocenie zamiast ręcznego notowania. Napędzane przez SDK Zoom, transkrypty rejestrują wszystkie interakcje audio i są łatwo dostępne przez e-mail, raporty lub API. Masz również pełną kontrolę nad ustawieniami transkrypcji, aby dopasować je do swojego przepływu pracy i preferencji prywatności, co ułatwia powrót i przegląd tego, co jest najważniejsze.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz 📄 Asysta w ocenie wyników.

Asysta w ocenie wyników dla pytań kodowania

Nowa automatycznie generowana karta wyników upraszcza ocenę po rozmowie kwalifikacyjnej dla zespołów rekrutacyjnych. Gdy rozmówca wybierze „Opuść rozmowę” lub „Zakończ rozmowę”, platforma automatycznie generuje wstępnie wypełnioną kartę wyników, korzystając z danych z sesji, w tym transkryptu, zgłoszeń kodu, znaczników czasu, wyników testów przypadków i przypisanego kryterium oceny, co skutkuje szybszymi, bardziej uporządkowanymi ocenami, które pomagają zespołom podejmować decyzje.

Więcej informacji znajdziesz w 📄 Scorecard Assist.

Rozmowy wspomagane przez AI

Podczas rozmów możesz włączyć tryb nieograniczony, w którym Asystent AI oferuje bardziej otwartą pomoc, szczególnie przydatną podczas rund programowania w parach. Niezależnie od tego, czy kandydaci przeglądają kod, naprawiają błąd, czy poruszają się po nowym pliku, doświadczenie rozmowy staje się teraz bardziej naturalne i bliższe codziennemu rozwojowi oprogramowania.

Kluczowe możliwości:

• Chat: AI może wyjaśniać kod, rozwiewać pytania i pisać kod.

• Autouzupełnianie AI: Kandydaci otrzymują uzupełnienia kodu w linii i wieloliniowe, aby przyspieszyć rozwój.

• Tryb agenta: Autonomicznie nawiguj po swojej bazie kodu, edytuj wiele plików, uruchamiaj polecenia i naprawiaj błędy, aby wykonać zadania, działając jako AI programista w parach. 

Asystent AI obsługuje pytania dotyczące Frontendu, Backend, Mobile, Full-Stack i Repozytoriów kodu.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz 📄 Wywiady wspomagane przez AI.

SkillUp

Nowe ścieżki nauki dla umiejętności GenAI

AI zmienia sposób tworzenia oprogramowania, a Twoje zespoły dążą do zostania programistami nowej generacji. Dzięki SkillUp, programiści uczą się myśleć i tworzyć z AI: kiedy je używać, jak je kierować i jak pozostać bez przeszkód, zachowując jakość. Nowe ścieżki prowadzone przez tutora AI dotyczące inżynierii promptów, RAG i budowania agentów pomagają Twoim zespołom opanować te nowe umiejętności.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Role i umiejętności w SkillUp.

RAG

Teraz możesz nauczyć się budować pipeline'y Retrieval-Augmented Generation (RAG) z praktycznym wsparciem od tutora AI - skupiając się na jednym pojęciu na raz.

• Podstawy RAG: Zrozum, jak retrieval, indeksowanie wektorów i generacja współpracują w nowoczesnych pipeline'ach AI. Naucz się rozwiązywać problemy z każdym elementem na podstawie rzeczywistych przykładów.

• Używaj narzędzi deweloperskich: Pracuj w nowoczesnym środowisku deweloperskim z dostępem do terminala, testami, tymczasowym przechowywaniem danych i wskazówkami AI na każdym kroku.

• Buduj na bieżąco: Każdy moduł łączy omówienie koncepcji (z diagramami i pytaniami) z praktycznymi zadaniami kodowania, w których uzupełniasz lub debugujesz części działającego pipeline'u RAG.

Inżynieria Promptów

Opanuj umiejętność pisania jasnych, skutecznych promptów, które generują lepsze wyniki AI, z praktycznym wsparciem od nauczyciela AI.

• Podstawy Promptowania: Zrozum, co czyni prompt dobrym i dlaczego to ma znaczenie. Eksploruj przykłady z nauczycielem AI, zadawaj pytania i eksperymentuj w przewodniku przed podjęciem rzeczywistych zadań.

• Używaj Narzędzi Deweloperskich: Pisz i testuj prompty w edytorze zintegrowanym z LLM, z wbudowaną oceną i logowaniem promptów. Nauczyciel AI oferuje wsparcie krok po kroku, aby pomóc Ci się rozwijać.

• Buduj w trakcie nauki: Każdy moduł zawiera wyzwania skupiające się na promptowaniu opartym na kodzie i bez niego, z przypadkami testowymi do oceny Twoich wyników.

Budowa Agenta

Rozpocznij pracę z agentami AI, rozwijając podstawowe umiejętności odzwierciedlające sposób, w jaki nowocześni deweloperzy integrują LLM w rzeczywistych przepływach pracy.

• Podstawy agenta: Zrozum, jak działają bezstanowi agenci, korzystając z wzoru ReAct, łącząc rozumowanie z użyciem narzędzi. Dowiedz się, jak LLM-y wywołują narzędzia i API, aby wykonywać proste, dobrze określone zadania.

• Buduj praktyczne agenty: Pracuj nad rzeczywistymi wyzwaniami, takimi jak tworzenie generatora wiadomości commit lub lekkiego agenta Python od podstaw, bez polegania na bibliotekach lub frameworkach.

• Nauka z przewodnikiem: Tutor AI pomaga wyjaśnić kluczowe koncepcje, takie jak pętla myślenie-działanie-obserwacja, wąskie użycie narzędzi i podstawy integracji LLM, dając solidne podstawy do bardziej zaawansowanych systemów agentowych

Certyfikaty niestandardowe

Teraz możesz przekształcić niestandardowy test stworzony w HackerRank Screen w certyfikat w SkillUp. Te certyfikaty działają dokładnie tak samo jak nasze standardowe, z śledzeniem postępów i wyraźnymi niestandardowymi etykietami, aby je odróżnić. Administratorzy mogą tworzyć i zarządzać ocenami w HackerRank, podczas gdy deweloperzy zdobywają certyfikaty poprzez przewodnie doświadczenie SkillUp. Daje to elastyczność w testowaniu umiejętności, które są najważniejsze dla Twojej organizacji, korzystając z zintegrowanych ścieżek nauki, ścieżek ćwiczeń i narzędzi raportowania SkillUp.

Więcej informacji znajdziesz na stronie 📄 Niestandardowe certyfikaty.

Integracja w linii dla Terminala i Jupyter Notebook 

Teraz możesz wykonywać polecenia terminala i notatniki Jupyter bezpośrednio w ramach ścieżek Learn i Practice SkillUp, co ułatwia realizację zadań DevOps i Data Science bez konieczności zmiany kontekstu i przekierowania do testu HRW. Wszystko działa w jednym płynnym, zintegrowanym przepływie pracy.

Zaangażuj się

Generuj obrazy banerowe za pomocą AI

Teraz możesz generować profesjonalny obraz banera dla swojego wydarzenia w kilka sekund za pomocą AI. Wprowadź opis pożądanego obrazu, korzystając z podanych wstępnych promptów jako wskazówek. System stworzy niestandardowy baner z nazwą Twojego wydarzenia. Regeneruj obraz banera do pięciu razy, aby zobaczyć alternatywne warianty i wybrać wersję najlepiej pasującą do wizualnej tożsamości Twojego wydarzenia.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Aktualizuj układ treści.

Automatyczne publikowanie reklam na społeczności HackerRank

Twoje wydarzenia zasługują na odpowiednią publiczność. Dzięki tej aktualizacji możesz promować je bezpośrednio do milionów programistów na społeczności HackerRank, wszystko z poziomu Engage. Po prostu dodaj szczegóły swojego wydarzenia w zakładce „Promocje” i opublikuj, gdy będziesz gotowy. Twoja reklama zostanie natychmiast opublikowana, pomagając Ci zwiększyć rejestracje bez opóźnień.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Skonfiguruj swoją promocję.

Wgląd w rejestracje na stronie głównej

Śledzenie ROI Twoich kanałów marketingowych jest teraz prostsze. Nowy wykres „Wyświetlenia vs. Rejestracje” na stronie przeglądu Twojego wydarzenia pokazuje dokładnie, jak każdy kanał przyczynia się do Twoich rejestracji. Wykorzystaj te spostrzeżenia, aby zoptymalizować swoją strategię marketingową i skoncentrować wysiłki tam, gdzie przynoszą największy efekt.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zobacz spostrzeżenia marketingowe.

Ulepszenia w doświadczeniu sekwencji e-maili

Koniec z przełączaniem się między zakładkami, aby śledzić swoje e-maile wydarzeń. Wszystkie komunikaty kandydatów — potwierdzenia rejestracji, zaproszenia, przypomnienia i e-maile zaangażowania — są teraz zorganizowane w nowej zakładce „Sekwencja e-maili” w menu „Outreach”. Przeglądaj i edytuj każdą wiadomość łatwo z jednego, zoptymalizowanego widoku.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Ustaw sekwencje e-maili.

Dziękujemy za wsparcie naszej misji zmiany świata na taki, który ceni umiejętności ponad pochodzenie. Twoja opinia nadal napędza nasze innowacje. Jeśli masz pytania lub potrzebujesz pomocy, wyślij e-mail na support@hackerrank.com lub skontaktuj się ze swoim menedżerem konta.