AI改變軟體工程崗位的速度太快，面試流程跟不上

軟體工程領域的求職者正面臨嚴峻的市場。行業數萬人的裁員加劇了職位競爭，而AI的興起不僅引發了對面試作弊的擔憂，還改變了公司的優先事項。但招聘經理面臨一個更大的問題：既然AI能寫程式碼，如何判斷誰——甚至什麼樣的技能組合——能成為一名優秀的軟體工程師？

職業專家和軟體工程師向CNN表示，面試流程未能跟上AI改變程式設計師日常職責的速度。這使得求職者和招聘經理都面臨更復雜的招聘過程。前Meta和亞馬遜工程師、技術面試輔導服務Hello Interview聯合創始人Stefan Mai形容：“AI對工程面試的衝擊就像原子彈。”

軟體工程是最早受到AI顯著影響的行業之一。谷歌研究部門去年的報告顯示，90%的科技工作者使用AI編寫和修改程式碼，較前一年增長14%。該領域被密切關注，被視為AI應用擴充套件的風向標。

AI現在可以幫助軟體工程師編寫程式碼和文件、分析資料、學習編碼概念以及排除故障等。一些高管表示，這讓科技公司運轉速度大幅提升。OpenAI總裁Greg Brockman在Sequoia Capital的演講中提到，一位OpenAI工程師使用AI實現了一個原本需要團隊一週才能完成的系統變更。谷歌DeepMind的Varun Mohan告訴CNN，谷歌內部許多應用正在“大部分”由其Antigravity AI編碼工具編寫。Anthropic的Claude Code負責人Boris Cherny在X上寫道，過去30天內他“100%”的程式碼貢獻都是由Claude Code完成的。Cherny認為，AI正在將軟體工程師的角色轉向高階決策，而非編寫程式碼。他甚至表示，“軟體工程師”這個頭銜可能被“構建者”等更能描述這一職位的名稱取代。

谷歌的Mohan強調，AI並非要取代工程師。“我們認為開發者應該花大部分時間思考他們應該構建什麼，”他說，“那才是關鍵問題。”Indeed的工程副總裁Madhu Kurup將AI在軟體工程中的作用比作Google Maps在旅行中的角色：它可以告訴司機走哪個出口、提示交通狀況、查詢咖啡店，但不會選擇目的地或決定出發時間。

然而，谷歌去年的報告顯示，46%的科技工作者對AI生成程式碼的質量僅“有點”信任，31%認為AI對程式碼改進“很小”。此外，2025和2026年的裁員表明AI正在影響薪資支出。高管再就業公司Challenger, Gray & Christmas表示，4月份AI連續第二個月成為企業裁員的首要原因。

多年來，公司透過嚴格的測試評估候選人，這些測試被一些人形容為“編碼SAT考試”。但它們無法衡量工人如何向AI代理分配任務，以及如何利用AI解決問題、集思廣益或提高效率。現在，一些工程師認為這些測試不再反映“他們的實際工作會是什麼樣子”——Leopard.FYI（一個面向女性和非二元性別工程師的招聘網路）的聯合創始人兼營運長Jordan Leonard如是說。

4月底，軟體開發人員David Barajas表示，在過去六到八個月裡，他經歷了大約五六次面試，但沒有人問及他如何將Cursor等AI編碼工具融入工作。“他們第一句話就是，你不能使用任何AI工具，不能有AI輔助，不能靠任何東西幫你解決問題，”他說。最近在金融科技公司Bolt工作的Sujata Sridharan也表示，她最近面試的大部分公司仍在使用傳統測試，側重於理解程式碼而非利用AI。“差距存在，而且因為AI變得更大了，”她說。

一些公司最初禁止候選人在測試中使用AI以防止作弊。Barajas甚至被要求在面試期間共享桌面以證明他沒有使用AI。Mai表示，雖然這種擔憂並不新鮮，但“作弊憂慮因為AI真正達到了不尋常的程度”。此外，AI的快速進步意味著職位要求不斷變化。Leopard.FYI合作的一家公司曾要求開放職位必須掌握Ruby on Rails，但三週後改變了主意，因為AI可以輕鬆地將其他語言轉換為Ruby on Rails。Leonard形容：“感覺每週或每月都在變化。”

僱主開始更多關注展示候選人思考問題和權衡取捨的問題，而非原始編碼能力。這些話題傳統上出現在高階面試中，但現在越來越普遍。一些初創公司嘗試讓候選人現場工作半天。Leonard表示，越來越多的經理允許應聘者在測試過程中使用AI。但即使這些改變也無法完全捕捉如今的工作方式。例如，Sridharan通常與AI協作解決問題，但在技術測試中，她只是用AI代替了手動編碼。這仍然是一個“未解決的問題”，Mai說：“候選人會遇到什麼情況，有點出乎意料。”