Thế giới kỹ thuật phần mềm đang trải qua một sự thay đổi căn bản khi các trợ lý lập trình AI trở thành công cụ tiêu chuẩn trong công việc phát triển hàng ngày. Tuy nhiên, nhiều công ty vẫn tiếp tục cấm sử dụng những công cụ này trong các cuộc phỏng vấn kỹ thuật, tạo ra sự ngắt kết nối giữa cách các kỹ sư thực sự làm việc và cách họ được đánh giá khi xin việc.
Vấn Đề Quy Trình Phỏng Vấn Lỗi Thời
Các cuộc phỏng vấn lập trình truyền thống tập trung nhiều vào các câu hỏi về cấu trúc dữ liệu và thuật toán, yêu cầu ứng viên viết code từ đầu mà không có sự hỗ trợ. Cách tiếp cận này giống như yêu cầu ai đó thực hiện phép chia dài bằng tay khi máy tính đã có sẵn tại mọi trạm làm việc. Thực hành này bắt nguồn từ thời đại khi việc viết code từng dòng một là rào cản chính trong phát triển phần mềm.
Tuy nhiên, vai trò của các kỹ sư phần mềm đã phát triển đáng kể. Các nhà phát triển hiện đại dành phần lớn thời gian để điều phối các công cụ AI, xem xét code được tạo ra, và giải quyết các vấn đề kiến trúc cấp cao hơn thay vì thực hiện thủ công các thuật toán cơ bản. Bộ kỹ năng quan trọng nhất ngày nay bao gồm việc quản lý và chỉ đạo hiệu quả các trợ lý AI để đạt được các mục tiêu kinh doanh.
Phương pháp phỏng vấn truyền thống so với hiện đại:
| Phương pháp truyền thống | Phương pháp hiện đại hỗ trợ bởi AI |
|---|---|
| Thuật toán viết tay | Điều phối công cụ AI |
| Cấu trúc dữ liệu từ đầu | Kỹ năng xác minh kết quả |
| Tốc độ viết code thủ công | Chất lượng cộng tác với AI |
| Câu trả lời đúng/sai | Tiêu chí đánh giá sắc thái |
| Giải quyết vấn đề học thuật | Mô phỏng công việc thực tế |
Phản Ứng Và Mối Quan Ngại Từ Cộng Đồng
Cộng đồng công nghệ vẫn còn chia rẽ về vấn đề này. Một số người cho rằng các câu hỏi tư duy thuật toán đóng vai trò như chỉ số thông minh, giúp xác định những ứng viên có thể học các công cụ mới nhanh chóng và phát hiện lỗi trong code do AI tạo ra. Có một mối quan ngại hợp lý rằng các kỹ sư phụ thuộc quá nhiều vào sự hỗ trợ của AI có thể bỏ lỡ những lỗi tinh vi hoặc không hiểu logic cơ bản của các giải pháp của họ.
Bởi vì các LLM trở nên vô dụng trừ khi bạn đã biết câu trả lời cho những gì bạn đang tìm kiếm. Ít nhất là nếu bạn đang cố gắng trở thành một lập trình viên nghiêm túc, có năng lực.
Những người khác chỉ ra rằng các công ty chưa điều chỉnh thực hành tuyển dụng của họ để phản ánh thực tế của phát triển phần mềm hiện đại, nơi mà lập trình tác nhân đã thay đổi căn bản các yêu cầu công việc.
Những Kỹ Năng Vẫn Còn Quan Trọng
Trong khi AI có thể tạo ra code một cách hiệu quả, một số khả năng của con người vẫn không thể thay thế được. Các kỹ sư có giá trị nhất ngày nay xuất sắc trong việc xác định các yêu cầu mơ hồ, phản đối các nhiệm vụ bất khả thi, và đặt các câu hỏi làm rõ khi các mục tiêu xung đột. Họ có thể điều phối nhiều công cụ AI cùng lúc, tạo ra các kế hoạch làm việc toàn diện, và xác minh kết quả một cách độc lập.
Những kỹ năng meta này xung quanh quản lý dự án, tư duy phản biện, và phối hợp công cụ không thể dễ dàng được sao chép bởi các hệ thống AI hiện tại. Hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ cố gắng trả lời bất kỳ câu hỏi nào, dù mơ hồ hay có vấn đề đến đâu, thay vì tìm kiếm sự làm rõ.
Kỹ năng quan trọng cho các Kỹ sư Phần mềm hiện đại:
- Xác định các yêu cầu mơ hồ và tìm kiếm làm rõ
- Từ chối các nhiệm vụ bất khả thi hoặc không phù hợp
- Điều phối nhiều công cụ lập trình AI đồng thời
- Tạo ra các kế hoạch công việc toàn diện để xem xét
- Xác minh độc lập các kết quả do AI tạo ra
- Quản lý và chỉ đạo các trợ lý AI để đạt được mục tiêu kinh doanh
Tìm Kiếm Sự Cân Bằng Phù Hợp
Thách thức đối với các nhà quản lý tuyển dụng nằm ở việc phát triển các phương pháp đánh giá mới phản ánh các yêu cầu công việc thực tế. Không giống như các bài toán lập trình truyền thống với câu trả lời đúng-sai rõ ràng, việc đánh giá khả năng làm việc với các công cụ AI của ai đó đòi hỏi các tiêu chí đánh giá tinh tế hơn. Sự thay đổi này đòi hỏi các quy trình phỏng vấn tinh vi hơn mô phỏng các tình huống làm việc thực tế thay vì các bài tập học thuật.
Quá trình chuyển đổi này phản ánh những thay đổi lịch sử trong các ngành công nghiệp khác. Giống như chúng ta đã ngừng kiểm tra thợ mộc về tốc độ cưa tay sau khi các công cụ điện trở thành tiêu chuẩn, ngành công nghiệp phần mềm có thể cần loại bỏ các thử thách lập trình thuần túy để ủng hộ các đánh giá đo lường kỹ năng hợp tác với AI.
Khi ngành công nghiệp tiếp tục phát triển, các công ty điều chỉnh thực hành tuyển dụng của họ để phù hợp với quy trình làm việc phát triển hiện đại có thể tiếp cận được nhóm nhân tài rộng lớn hơn trong khi những công ty bám víu vào các phương pháp lỗi thời có nguy cơ bỏ lỡ các ứng viên đủ năng lực xuất sắc trong công việc hàng ngày thực tế.
Tham khảo: Would you hire a calculator?