Найм разработчиков в эпоху искусственного интеллекта

Preview

Стремительный рост инструментов на базе ИИ — ChatGPT, Claude, GitHub Copilot, Cursor — кардинально изменил работу разработчиков. Эти инструменты не просто повышают производительность; они становятся неотъемлемой частью современной разработки программного обеспечения.

Для команд по найму это поднимает насущный вопрос: как справедливо и эффективно оценить технический талант в мире, где ИИ встроен в их рабочие процессы? Давайте разберемся: как на самом деле работают разработчики, как ИИ меняет их набор инструментов и что это означает для найма.

Ценность разработчиков в организации – решение проблем

В очень широком смысле, программисты работают практически во всех отраслях и создают продукты, которыми мы пользуемся каждый день.

Задачи разработчика могут отличаться в зависимости от компании и роли, но чаще всего они включают следующие:

• Разработка решений бизнес-задач
• Написание и тестирование кода — преобразование решений в работающее программное обеспечение
• Код-ревью и командная работа — обеспечение качества посредством обратной связи с коллегами
• Планирование и архитектура — баланс между технической стратегией и потребностями бизнеса

По мере продвижения по карьерной лестнице программисты больше времени уделяют проектированию, архитектуре, планированию и наставничеству в команде, а меньше — написанию кода.

Какие инструменты сейчас используют разработчики в своей работе?

За последние 20 лет инструментарий программиста существенно изменился — и будет продолжать развиваться. Эта продолжающаяся эволюция впечатляет, поскольку она позволяет разработчикам тратить больше времени на решение значимых проблем и меньше на повторяющиеся задачи.

Вот основные инструменты, которые большинство разработчиков используют ежедневно:

• IDE. Интегрированная среда разработки. Здесь разработчики пишут, компилируют + запускают, тестируют и отлаживают код. Сюда входит множество удобств, таких как автодополнение, подсветка синтаксиса и другие вещи, которые значительно облегчают жизнь разработчикам. Большинство IDE также включают некоторую интеграцию с контролем версий и также могут иметь хуки сборки + развертывания в зависимости от того, какой технологический стек они используют.
• Система контроля версий. Самые популярные из них основаны на git, GitHub или GitLab. Здесь разработчики проводят время, проверяя работу своей команды, отправляя код на подготовку к развертыванию, а в некоторых случаях и фактически выполняют развертывание.
• Поисковые системы. Разработчики тратят много времени на поиск решений проблем в интернете.

Это инструменты, которые чаще всего используются всеми программистами, независимо от специализации.

ИИ дополняет набор инструментов разработчика

ИИ — это последняя эволюция в длинной линейке инструментов для повышения производительности разработчиков . Так же, как IDE повысили эффективность кодирования, а GitHub упростил совместную работу, ИИ теперь трансформирует подход программистов к ежедневным задачам.

ИИ в IDE: рост популярности программирования с использованием ИИ

GitHub Copilot и Cursor изменили способ написания кода разработчиками, предложив интеллектуальное автодополнение, предложения по коду и встроенную отладку.

• Copilot: интегрируется непосредственно в IDE, такие как VS Code, предлагая код в режиме реального времени, сокращая шаблонный код и даже предлагая рекомендации по рефакторингу.
• Cursor: расширяет возможности Copilot, позволяя разработчикам задавать встроенные вопросы ИИ и мгновенно получать изменения в своем коде.

Эти инструменты не заменяют разработчиков, а повышают их продуктивность — автоматизируя рутинные задачи и позволяя сосредоточиться на более сложных и важных проблемах.

ИИ как альтернатива поисковой системе

Именно здесь в процессе разработки программного обеспечения используется большинство продуктов ИИ.

Инструменты ИИ, особенно большие языковые модели (LLM), стали бесценными в разработке программного обеспечения. Программисты часто проводят много времени в сети, исследуя решения и консультируясь с документацией. LLM оптимизируют этот процесс, предлагая более интеллектуальные, контекстно-зависимые ответы по сравнению с традиционными поисковыми системами.

Предоставляя контекст LLM, разработчики могут получать агрегированные идеи из обширных онлайн-знаний, сокращая время, затрачиваемое на изучение документации. Это позволяет командам больше сосредоточиться на решении сложных инженерных задач.

Как меняется роль разработчика в результате внедрения технологий на основе искусственного интеллекта?

Ответ может быть очевидным.

ИИ не меняет основную роль разработчика, но усиливает ее в ключевых аспектах. Он ускоряет рабочие процессы, интегрируясь в существующие наборы инструментов, оптимизирует поиск, и открывает новые возможности для обработки и анализа данных. Эти достижения позволяют разработчикам больше сосредоточиться на решении сложных проблем.

ИИ не заменит разработчиков, но он меняет подход к их найму

Несмотря на споры в этом вопросе, ИИ не устраняет рабочие места в сфере разработки программного обеспечения — скорее, он добавляет больше инструментов в набор разработчика и потенциально ускоряет разработку некоторых повторяющихся задач. Эти инструменты по-прежнему нуждаются в человеческом надзоре, креативности и стратегическом мышлении, чтобы быть эффективными.

Влияние ИИ меняет то, как компании должны оценивать кандидатов на должности разработчиков, делая упор на адаптивность и более высокий уровень мышления.

Поскольку ИИ становится стандартной частью рабочего процесса разработчика, процессы найма должны развиваться, чтобы отражать этот сдвиг. Наиболее эффективные собеседования позволяют кандидатам использовать инструменты, на которые они полагаются ежедневно, решая проблемы, связанные с ролью.

Команда Meet2Code также интегрирует ИИ в свою платформу, создавая возможности для кандидатов, менеджеров по найму и технических интервьюеров работать с новыми технологиями.