Если уже бигтех добавляет это в свои процессы, значит рынок уже достаточно созрел для AI coding, дальше все будет только ускорятся.
Но это все лирика, теперь к практике – как проводить такие собесы у вас в компании.
Кстати, я работал над дизайном технических собеседований в CodeSignal – компании, которая делает собесы-as-a-service (кстати, с детищем Цука в списке основных клиентов). Повыпендривался, теперь можно и к делу
По сути, главный вопрос – а как сделать так, чтобы ИИ не был читерством?
Смотрим, чем опытный разработчик, который владеет ИИ-инструментами отличается от вайб-кодера, который вслепую командует ИИ-агентом, не разбираясь в коде.
С чем у вайб-кодеров проблемы?
1. Добавить фичу, которая "не укладывается" в существующую архитектуру (где опытный разработчик проактивно потребует рефакторинга)
2. Сформулировать правила для ИИ-агента с учетом специфики проекта
3. Писать безопасный код (сколько уже было новостей про захардкоженные секреты, а это только вершина айсберга)
4. Понять, что сама задача поставлена некорректно
Мы приходим к тому, в чем заключается профессионализм – умение самому подумать про промежуточные задачи, а не слепо следовать "промту" интервьюера/тимлида/задачи в тасктрекере.
Критерии задач?
Получается, задачи на собеседовании должны быть сформулированы так, что если напрямую отправить их в LLM, то ее унесет "в локальные оптимумы" в сторону от хорошего решения.
И наоборот, чтобы сильное решение можно было получить, только подумав про неявно заданные условия, уточнить их и сделать определенное количество промежуточных шагов, корректируя результат.
Потому что именно так и выглядит настоящая работа. И наконец-то собесы станут ближе к реальности. Прогресс не остановить!
Бонус:
Лучшим стартом для такого будет взять челленджи из обучающего туториала Kiro – очень крутого примера обучения кодингу с ИИ на существующей кодовой базе.
Если хочется, чтобы кто-то докрутил под вашу компанию, пишите мне в личку, я такие штуки люблю и умею