วิธีเตรียมตัวสำหรับการสัมภาษณ์เขียนโค้ดที่ใช้ AI ช่วย

การสัมภาษณ์เขียนโค้ดที่ใช้ AI ช่วยคือรอบที่นายจ้างอนุญาตอย่างชัดเจน และบางครั้งคาดหวัง ให้ผู้สมัครใช้เครื่องมือ AI ในการแก้ปัญหา รูปแบบนี้ปรากฏในสามลักษณะ: การเขียนโค้ดสดที่อนุญาตให้มีผู้ช่วยบนหน้าจอ รอบ pair-programming ที่ AI รับบทเป็นพาร์ทเนอร์ระดับจูเนียร์ และแบบฝึกหัดที่ทำที่บ้านซึ่งคำแนะนำระบุว่าการใช้ AI ไม่เป็นไรตราบใดที่คุณสามารถอธิบายผลลัพธ์ได้

การประเมินเปลี่ยนไปตามรูปแบบ เมื่อทุกคนในกระบวนการสามารถสร้างไวยากรณ์ที่ใช้งานได้ตามต้องการ ไวยากรณ์ก็หยุดเป็นสัญญาณ สิ่งที่ได้รับการตรวจสอบแทนคือการแบ่งย่อยปัญหา คุณภาพของคำสั่งของคุณ วิธีที่คุณตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI ก่อนเชื่อถือ และว่าคุณสามารถอธิบายทุกบรรทัดที่ส่งได้ ผู้สมัครที่วาง function ที่สร้างขึ้นโดยไม่ได้อ่านจะล้มเหลวในรอบนั้นแม้ว่า function จะผ่าน test; ผู้สัมภาษณ์เห็นกระบวนการทำงาน และกระบวนการทำงานคือคำตอบ

นั่นหมายความว่าการเตรียมตัวดูแตกต่างจากการฝึกอัลกอริทึมแบบคลาสสิก คุณไม่ได้จำรูปแบบ คุณกำลังฝึกวงจรการทำงานร่วมกันภายใต้ความกดดันด้านเวลา

คุณรู้วิธีเรียนสำหรับรอบเขียนโค้ดแบบคลาสสิกอยู่แล้ว และรูปแบบนี้รู้สึกยากกว่าที่จะจับต้องได้ วิธีแก้ไขคือเป็นรูปธรรม: ฝึกวงจรการทำงานร่วมกันเองซ้ำๆ ภายใต้เงื่อนไขที่ใกล้เคียงกับของจริง นี่คือสิ่งที่ดูเหมือนในหนึ่งสัปดาห์ของเซสชันยามเย็น

• ใช้เครื่องมือที่คุณจะได้รับอนุญาตพอดี หากคำเชิญระบุชื่อ editor หรือผู้ช่วย ให้ฝึกกับอันนั้น ความคล่องแคล่วกับแป้นพิมพ์ของเครื่องมือเป็นส่วนหนึ่งที่ผู้สัมภาษณ์สังเกตเห็น
• พิมพ์คำสั่งภายใต้ตัวจับเวลา เลือกปัญหาระดับกลาง ให้เวลาตัวเองสามสิบนาที และบังคับตัวเองให้แบ่งย่อยงานเป็นคำสั่งแทนที่จะพิมพ์วิธีแก้ปัญหาจากความจำ
• สร้างนิสัยการตรวจสอบ หลังจากแต่ละ snippet ที่สร้างขึ้น เขียน test case ของตัวเองหนึ่งชุดก่อนรันอะไร นิสัยนี้แสดงถึงความสุกงอมทางวิศวกรรมในรอบสด
• ฝึกการกู้คืน ขอให้ AI ทำบางอย่างที่มันจะทำผิดพลาดอย่างละเอียด แล้วพูดอธิบายว่าคุณตรวจจับและแก้ไขข้อบกพร่องอย่างไร ผู้สัมภาษณ์จำผู้สมัครที่จับข้อผิดพลาดของโมเดลได้

การฝึกครึ่งที่พูดมีความสำคัญพอๆ กับครึ่งที่เขียนโค้ด การสัมภาษณ์จำลองกับผู้สัมภาษณ์ AI ช่วยให้คุณฝึกอธิบายวิธีแก้ปัญหาออกเสียง ทีละคำถาม พร้อมคำถามติดตามที่กดดันเหตุผลของคุณ

ปฏิบัติต่อผลลัพธ์ของผู้ช่วยเหมือนเป็นร่างจากเพื่อนร่วมงานที่รวดเร็วแต่ไม่ระมัดระวัง อ่านทุก block ที่สร้างขึ้นก่อนที่จะนำเข้า editor พูดว่าคุณกำลังตรวจสอบอะไรขณะที่อ่าน และเปลี่ยนชื่อหรือจัดโครงสร้างใหม่สิ่งที่คุณจะไม่เขียนแบบนั้นด้วยตัวเอง การพูดอธิบายคือแรงงัด: ผู้สัมภาษณ์ไม่สามารถให้คะแนนการใช้เครื่องมือที่เงียบได้ และความเงียบอ่านได้ว่าเป็นการพึ่งพา

วางแผนเวลาอย่างชัดเจน การแบ่งที่เชื่อถือได้สำหรับรอบสี่สิบห้านาทีคือสิบนาทีสำหรับทำความเข้าใจปัญหาและวางแผนแนวทาง ยี่สิบห้านาทีในวงจรการพิมพ์คำสั่ง-ตรวจสอบ-รวม และส่วนที่เหลือสำหรับกรณีขอบและการทบทวน ลองนึกถึง backend engineer ที่สัมภาษณ์สำหรับตำแหน่ง payments: เธอขอให้ผู้ช่วยสร้างโครงสร้าง rate-limiter เขียน test case ที่ล้มเหลวสองชุดสำหรับกรณีขอบของนาฬิกาทันที พบว่าโค้ดที่สร้างขึ้นพลาดหนึ่งชุด และแก้ไขพร้อมอธิบายว่าทำไม ลำดับห้านาทีนั้นแสดงถึงการตัดสินใจทางวิศวกรรมมากกว่าการแก้ปัญหาจากความจำที่สมบูรณ์แบบ

ขอบเขตหนึ่งไม่สามารถต่อรองได้: คำแนะนำนี้ใช้ได้เฉพาะที่การใช้ AI ได้รับอนุญาต หากรอบดำเนินการภายใต้ระบบตรวจสอบหรือคำแนะนำห้ามความช่วยเหลือ เครื่องมือ AI ไม่ควรอยู่ในนั้น กลไกที่ซื่อสัตย์ของขอบเขตนั้นอยู่ใน คำตอบเกี่ยวกับการตรวจจับและความเป็นส่วนตัว

SubcueAI มีสองบทบาทรอบรูปแบบการสัมภาษณ์นี้ และ Aaron Cao ผู้ก่อตั้ง SubcueAI ได้ขีดเส้นระหว่างทั้งสองอย่างตั้งใจ: การฝึกเกิดขึ้นอย่างเปิดเผยก่อนการสัมภาษณ์ และความช่วยเหลือสดเป็นของเฉพาะบริบทที่อนุญาต การแบ่งนั้นคือการออกแบบผลิตภัณฑ์ ไม่ใช่ข้อความตัวเล็ก

สำหรับครึ่งการฝึก การสัมภาษณ์จำลอง ทำงานในเบราว์เซอร์และในแอปเดสก์ท็อป: อ่าน resume และคำอธิบายงานเป้าหมายของคุณ ถามคำถามออกเสียง ติดตามคำตอบของคุณ และให้คะแนนเซสชันหลังจากนั้น ใช้เพื่อฝึกทักษะการพูดอธิบายที่รูปแบบนี้ต้องการ สำหรับบริบทสดที่ได้รับอนุญาต แอปเดสก์ท็อปจับเสียงการโทรและแสดงคำแนะนำแบบเรียลไทม์ใน overlay ท้องถิ่น บทช่วยสอนการตั้งค่า ครอบคลุมการติดตั้งบน macOS และ Windows

ราคาสำหรับทั้งสองโหมดทำงานบนยอดเครดิตเดียว รายละเอียดอยู่ใน หน้าราคา; ระดับ Starter ฟรีเพียงพอสำหรับเซสชันการฝึกหลายครั้งก่อนการสัมภาษณ์ของคุณ