채용 담당자, 우리는 기술 채용에서 코드 테스트를 다시 생각해야합니다.

특정 유형의 후보에 대한 코드 테스트 필터; 구문, 알고리즘 및 컴퓨터 과학 이론에 대한 백과 사전 지식을 가진 사람들 또는 시간이 크리티컬 환경에서 논리 퍼즐을 완성하는 데 능숙한 사람들.

비판적으로 예비 코드 테스트와 화이트 보드 코딩은 실제 문제 해결, 협업 및 시스템 통합을 거의 평가하지 않습니다. 그러나 그들은 누가 고용되는 사람을 지시 할 수 있습니다.

이러한 테스트가 식별하는 프로그래머 종류의 유스 케이스는 한동안 수축 해 왔습니다. 오늘날 ‘위대한’프로그래머를 정의하는 기술은 오늘 추론을 넘어서서 훨씬 확장됩니다. 컨텍스트를 적용하고, 독특한 관점을 가져오고, 더 큰 그림을 이해하고, 구성 요소를 효과적으로 통합하는 것은 단순히 코드를 연마하는 것보다 훨씬 더 가치가 있습니다.

AI 인터뷰 조수의 인기가 높아졌습니다

실시간으로 복잡한 코딩 문제를 해결하는 데 도움이되는 AI 인터뷰 어시스턴트의 출현은이 문제를 훌륭하게 강조합니다. Leetcode 마법사, Parakeetai 및 Ultracode를 참조하십시오.

이러한 도구는 응시자가 복잡한 코딩 문제를 실시간으로 해결하는 데 도움이 될 수 있으며, 코딩 인터뷰는 역사적으로 상을 받고 때로는 거의 완벽한 결과를 얻을 수있는 기술을 효과적으로 자동화 할 수 있습니다.

AI 가이 테스트를 통과 할 수있는 경우; 그러면 인간 후보자에서 정확히 무엇을 평가하고 있습니까?

고립 된 코드 문제를 해결하는 능력은 저렴한 속임수가되고 있습니다.

AI가 구문 및 디버깅을 처리 할 수있는 시대에 개발자의 가치는 점점 더 의미있는 방식으로 비판적으로 생각하고 기술을 적응하고 적용 할 수있는 능력에 있습니다.

코드 테스트가 배제되는 이유

최근의 역사에서 기술은 인식과 실천 모두에서 배타적이었습니다.

컴퓨터 인식에서 교육에 이르기까지 문화에서 살아 남았습니다. 이 분야는 오랫동안 누가 속한 사람에 대한 좁은 정의를 중심으로 지어졌습니다.

혼자서 취한 코드 테스트는 배제 될 가능성이 높습니다. 이 개념 자체에 대한 연구가 제한되어 있지만. Tech의 채용 관리자로서 코드 테스트는 전통적인 컴퓨터 과학 배경을 가진 사람들을 선호하는 경향이 있습니다. 거기에는 편견이 있습니다. 미국에서는 대학 교수의 대다수가 백인이고 남성입니다. CS 졸업생의 18%만이 여성이라는 사실에 거의 확실하게 기여합니다.

우리는 또한 영국에서는 7 명 중 1 명이 신경 대사로 간주됩니다. 신경 다양성은 난독증, ADHD 및 자폐증을 포함한 광범위한 스펙트럼이며, 그 핵심은 뇌가 어떻게 생각하는지에 차이가 있습니다. 코드 테스트만으로도 많은 신경 분류를 평가하는 것은 그들에게 큰 불의를하는 것입니다. 많은 사람들이 강력한 실제 프로그래밍 기술을 보유하더라도 시간이 제한적인 고압 코딩 테스트로 종종 어려움을 겪을 것입니다.

이것은 익명 코드 테스트가 바이어스를 제거하지 않는다는 사실에 의해 백업됩니다. 이론적으로, 코드 테스트의 AI 마킹은 편견을 제거하기 위해 조정 될 수 있지만, 이는 처음에 이러한 유형의 테스트에서 누가 탁월한 사람을 지시하는 체계적인 장벽을 다루는 데 아무런 영향을 미치지 않을 것입니다.

AI와의 부정 행위가 패러다임을 바꿀 수있는 방법

흥미롭게 도이 새로운 AI 조수는 경기장을 평평하게 할 수 있습니다.

고립 된 코드 테스트에 실패하여 이전에 제외되었을 수있는 응시자는 이제 더 나은 샷을 얻을 수 있습니다. 둘 중 하나입니다.

• a) 그들은이 도구를 사용하여 속임수를 사용합니다
• b) 후보자를 평가하기 위해이 테스트를 사용하여 신청하는 사람들

우리는 모두 부정 행위가 좋지 않지만 고용 과정에서 불균형 적으로 차별되는 사람들이 이러한 도구를 사용하지 않기 위해이 도구를 사용하지 않기를 기대합니까? 특히 업계에서 시간을 보냈을 때, 그들은 종종 나무의 꼭대기로 올라가는 데 필요한 종류의 행동을 목격 할 것입니다. 그리고 코드 테스트에서의 부정 행위가 도덕성 측면에서 그에 가깝지 않다는 것을 알고 있습니다.

기억을 넘어서

이 중 어느 것도, 코드를 이해하는 것이 쓸모 없게되고 있음을 의미합니다. 알고리즘, 데이터 구조, 복잡한 코드 및 시스템 아키텍처 이해는 정보에 입각 한 결정을 내리는 데 중요합니다. 그러나 사람들은 이러한 능력을 가질 수 있지만 여전히 코드 테스트에 실패합니다.. 전형적인 예는 사랑하는 Dev Tool Homebrew의 제작자 인 Max Howell입니다. 2015 년 트윗 한 사람 …

Google : 엔지니어의 90%가 쓴 소프트웨어 (홈 브루)를 사용하지만 화이트 보드에서 이진 트리를 반전시킬 수는 없습니다.

관련 기술 경험을 가진 숙련 된 채용 관리자는 덜 공식적인 인터뷰에서 누군가의 능력을 측정하고 후보자가 작성한 유사한 코드와 그들이 작업 한 제품을 살펴볼 수 있어야합니다.

후보를 평가하기위한 추가 단계에는 포함될 수 있습니다

• 집으로 코딩 프로젝트를 수행하십시오. 후보자에게 안전한 환경에서 테스트를 완료 할 수있는 기회 제공
• 쌍 프로그래밍 인터뷰; 협업 및 커뮤니케이션 평가
• 시스템 설계 인터뷰; 이론적으로 아키텍처를 계획하고 확장하는 능력을 테스트합니다

이러한 모든 경우에도 여전히 각각의 인구의 다른 서브 세트를 어떻게 차별 할 수 있는지에 대해 염두에 두어야합니다.

미래

AI에 지나치게 의존 할 수는 없지만 백과 사전 지식이 더 이상 기본 통화가 아니라는 것을 이미보고 있습니다. 대신, AI를 활용하고, 아이디어를 연결하고, 미묘한 의미있는 방식으로 문제를 해결하는 능력이 중심에 있습니다. 코드 테스트만으로도이를 평가하는 데 도움이되지 않습니다.

큰 언어 모델이 계속 발전함에 따라, 우리는“일반적인 코더”의 프로필에서 근본적인 변화를 목격 할 것입니다. AI는 Grunt Work를 처리하는 반면, 인간 개발자는 전략, 창의성 및 실행에 중점을 둡니다. 진정한 혁신을 주도하는 요소.

소프트웨어 개발자의 핵심 기술이 리콜과 전통적인 CS 배경보다는 응용 지식으로 이동한다면, 우리는보다 광범위하고 다양한 기술자 그룹이 산업에 들어가서 미래를 형성하는 것을 볼 수 있습니다.

견고하고 배제적인 고용 관행에서 벗어나서 우리는 소수만이 아니라 모든 사람에게 적합한 소프트웨어를 만들 가능성이 더 높습니다.