Arie Abramovici est le logiciel VP d’Exodigo.ai.
« La qualité est la responsabilité de tout le monde. »
Les avantages de l’IA ne peuvent pas être refusés, et l’avancement rapide de la technologie est qu’il favorise les changements de tremblement de terre qui se produisent dans les environnements d’adoption technologique. En tant que personne qui a passé près de 20 ans à créer des équipes de logiciels et à construire des équipes clés dans les environnements militaires, de startups et d’échelle, de constituer des équipes clés et de dépenser en équipes clés, nous pouvons voir que les approches d’emploi traditionnelles deviennent de plus en plus obsolètes. personne. Les chefs de technologie d’aujourd’hui doivent repenser leurs stratégies d’emploi pour rester compétitives à cette nouvelle ère.
Processus de recrutement de technologies traditionnels – Le tabagisme currige, effectuant de multiples entretiens techniques et en s’appuyant fortement sur des défis algorithmiques a été conçu pour différentes époques. L’IA transforme chaque étape de ce processus, de l’approvisionnement initial des candidats à la sélection finale. Plus important encore, les candidats changent ce qu’ils devraient rechercher.
Pourquoi les méthodes d’emploi traditionnelles deviennent obsolètes
Des 40 unités de l’IDF à l’infrastructure de Waze au service des centaines de millions d’utilisateurs, mon expérience en tant que leader d’équipes d’équipes de diverses échelles est que les compétences techniques ne sont pas suffisantes. L’émergence d’assistants de codage de l’IA tels que Github Copilot et de puissants modèles linguistiques a démocratisé de nombreux aspects du codage qu’ils ont précédemment utilisés pour évaluer les candidats.
Lorsque je construisais des équipes dans les startups, nous nous sommes souvent concentrés sur le test des capacités des candidats à mettre en œuvre des algorithmes spécifiques ou à résoudre des puzzles de codage complexes. Ces compétences sont encore précieuses, mais ce ne sont plus les principaux différenciateurs qu’ils étaient autrefois. Les outils d’IA peuvent désormais générer du code efficace, proposer des optimisations et même aider à déboguer des problèmes complexes, qui étaient des domaines exclusifs pour les développeurs expérimentés.
Nouvelles compétences essentielles
L’emploi technologique doit aujourd’hui se concentrer sur les fonctionnalités que l’IA ne peut pas facilement reproduire.
L’alphabétisation de l’IA et l’intégration des outils
Les ingénieurs doivent comprendre comment collaborer efficacement avec les outils d’IA et connaître leurs forces et leurs limites. Lors de la mise à l’échelle de l’équipe technique, nous avons observé que les ingénieurs les plus efficaces sont ceux qui peuvent intégrer de manière transparente les outils d’IA dans leurs flux de travail, en maintenant des jugements critiques sur la sortie.
Conception et architecture du système
L’IA peut aider avec les détails de la mise en œuvre, mais la possibilité de concevoir des systèmes robustes et évolutifs reste une compétence humaine. Chez Waze, les décisions architecturales étaient importantes pour soutenir la croissance rapide des utilisateurs et nécessitaient une compréhension plus approfondie des contextes et compromis commerciaux.
Définition des problèmes et analyse des exigences
L’IA est bonne pour résoudre des problèmes bien définis, mais les humains sont encore sans précédent pour identifier et définir les bons problèmes à résoudre. Les membres les plus précieux de l’équipe sont souvent ceux qui peuvent combler le fossé entre les besoins de l’entreprise et les solutions technologiques.
Mettre en œuvre des stratégies d’emploi modernes
Il est indéniable que le monde de la technologie change, donc les leaders de la technologie doivent adapter leurs processus d’emploi en conséquence.
Au-delà de Copy Paste: les développeurs ne sont pas seulement des côtelettes
Tout d’abord, nous devons redéfinir les compétences que les logiciels ont besoin pour réussir ce jour-là. L’IA génère un code similaire à celui des systèmes existants. Lorsque vous construisez « un autre d’eux », c’est super. Cependant, pour vous assurer que vous pouvez faire des choses qui n’ont pas été faites auparavant, vous devez résoudre des problèmes difficiles ou choisir la solution qui convient le mieux à la situation de votre entreprise. Les ingénieurs ont besoin de la capacité d’apprendre, de comprendre, de poser des questions et d’appliquer la pensée critique.
Au revoir, tri bulle. Bonjour, Ai chuchote
Deuxièmement, nous repenserons l’évaluation de la technologie pour évaluer la capacité du candidat à utiliser efficacement les outils d’IA. Au lieu de tester si quelqu’un peut implémenter un algorithme de tri à partir de zéro, il évalue comment il aborde la résolution de problèmes en utilisant l’assistance IA.
Architecture d’algorithme: Construire la dernière équipe
Troisièmement, nous nous concentrons sur les interviews sur la conception du système, les décisions d’architecture et les scénarios de résolution de problèmes du monde réel. Nous avons constaté que parmi les meilleures équipes, les candidats qui excellent dans ces domaines sont souvent les membres les plus précieux de l’équipe, quelle que soit leur vitesse de codage.
Jeu sans fin des cotes de chat et de souris
Enfin, nous réévaluons continuellement l’efficacité du processus d’emploi. Par exemple, Google a utilisé l’interview du cerveau jusqu’à ce que l’analyse des données se soit révélée être un mauvais prédicteur des performances de première année.
Les outils d’évaluation des valeurs CVS (y compris les outils d’IA) sont moins précis lorsqu’ils sont confrontés à des CV réécrits par l’IA. Vous voudrez peut-être les ajuster pour trouver des choses que l’IA ne peut pas « brasser ». L’IA peut résoudre les affectations de maison remises (il doit être encouragé à les utiliser pour les candidats). Par conséquent, nous vous recommandons de modifier le problème qui n’a pas la « meilleure » solution.
Les outils d’IA peuvent résoudre rapidement et facilement de nombreuses questions d’entrevue existantes, vous devez donc toujours réévaluer à quel point les questions d’entrevue sont bonnes pour organiser les bons candidats.
En avant
Naviguer cette transformation signifie que l’IA ne remplacera pas les ingénieurs humains. Il est important de se rappeler qu’il renforce vos capacités. Les organisations les plus prospères sont celles qui peuvent identifier et développer des talents qui complètent les capacités de l’IA, plutôt que de rivaliser avec elles.
L’avenir de l’emploi de haute technologie ne consiste pas à trouver des développeurs qui peuvent coder Outcode. Il s’agit plutôt de trouver les personnes les plus efficaces qui peuvent travailler avec elle. Il transmet la créativité humaine, le jugement et la pensée stratégique à la table. En tant que leader dans l’industrie technologique, nous devons adapter nos pratiques d’emploi pour refléter cette nouvelle réalité.
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