工程面试中仍应保留课后作业：一位面试官谈 AI 时代的评估方式

过去 8 年我一直在招聘软件工程师。作为招聘流程的一部分，我审阅过数百份家庭作业。在最近引入的 AI 时代，越来越多的人认为招聘作业已经没用了，因为候选人只需把作业说明喂给最喜欢的编码智能体，然后发回给我们。我认为我们仍然应该继续发送家庭作业，并改变评估它们的方式。

我从未把家庭作业当作连续面试步骤之间的无状态跳板。坐在桌子的另一端，我见过面试官对我的提交一无所知，大多数时候他们甚至不知道家庭作业涵盖了什么内容。相反，我们一直把家庭作业作为深入技术面试的起点。

在 AI 辅助编码时代，我改变了我的面试问题。大约 95% 的提交无论如何都涵盖了作业中要求的内容。但现在，当你去掉语法或语言特定的问题后，可以问的问题有很多。最终，新加入的人会使用编码智能体，就像我们每天做的那样。因此，我们所做的评估也应该验证他们使用编码智能体的情况。

我们可以更多地讨论选择——编码智能体可以根据规格说明解决问题，但如果我们会有长期的工作关系，用户应该了解其中的权衡和设计决策。我最终会问很多问题并与候选人讨论。坦率地说，我并不期待确切的答案；相反，我试图弄清楚他们是否了解这些问题，以及他们能否对这些问题进行推理。比起他们对我问题的确切答案，我更关注他们提出的后续问题。

依赖

你为什么使用这个库？在决定使用它之前，你检查过哪些替代方案？

你为什么使用 Postgres 而不是 Mysql？我们应该如何在它们之间选择，什么会改变你的决定？

领域设计

我看到你用了两个模块来实现这个解决方案，你能告诉我它们之间的边界在哪里吗？是什么促使你在这里划下这条线？

如果我们需要把这个应用拆分成两个不同的服务，你会怎么做？

可扩展性

在你看来，这个应用的瓶颈在哪里？如果我们需要把同步处理替换为异步处理，我们应该如何着手？

你的解决方案是无状态的吗？你把有状态的数据保存在哪里？它能在重启后存活吗？它能以多个副本运行吗？

这些是我目前能总结出的一些示例问题。它们试图评估候选人在这些主题上的专业能力，同时也深入探究候选人在指导他们的智能体时是否关注了重要点。根据上下文、领域、具体职位、经验，会有很多不同的问题。重要的一点是，仅仅因为候选人可以用编码智能体生成家庭作业答案，并不意味着家庭作业就没用了；它只是打开了一千扇新的大门。