Stop met het screenen van ingenieurs alsof het 2021 is — de AI-native workforce is gearriveerd

Als je nog steeds ingenieurs screent alsof het 2021 is, ben je al achterop geraakt. We leven door wat ik beschouw als de meest transformerende technologische verschuiving van ons leven, zelfs groter dan het internet.

De AI-revolutie versnelt in een tempo dat de meesten van ons zich nauwelijks kunnen voorstellen. Het is geen hype. Het is een herkalibratie van wat het betekent om te bouwen, creëren en werken. Oprichters die zich nu voorbereiden, zullen de leiding nemen in wat komt. Degenen die dat niet doen, zullen worden achterhaald door vijfpersoon AI-native startups die met tien keer de snelheid en precisie opereren.

Hoe hire je ontwikkelaars in deze versnellende tijd?

Dus, hoe hire je ontwikkelaars in deze tijd van versnelling? Je screent ze niet op hoe goed ze code schrijven. Je screent ze om te zien hoe goed ze deze kunnen orkestreren. Laat me dit uitleggen.

AI-vloeiendheid is de nieuwe geletterdheid

Elke oprichter wil een "AI-ontwikkelaar." Maar die term kan veel betekenissen hebben. Zoek je iemand die grote taalmodellen in Python kan bouwen? Of iemand die bedreven is in het benutten van AI-tools om de snelheid te verhogen en bugs te verminderen?

De meeste bedrijven hebben de tweede nodig. Maar ze weten niet altijd hoe ze daarnaar moeten vragen. Daarom wordt AI-vloeiendheid, of hoe goed een ontwikkelaar in staat is om een breed scala aan AI-tools te navigeren en te benutten, steeds belangrijker, net zoals het kennen van een specifieke taal of framework.

De tools zullen blijven veranderen. Maar de meta-vaardigheid om te leren hoe je nieuwe AI-assistenten gebruikt, hun output evalueert en dat in je workflow integreert? Dat is het duurzame voordeel.

Wat is een AI-orchestrator en waarom heb je er een nodig?

Een AI-orchestrator is het essentiële ontwikkelaar archetype van vandaag. Ze schrijven niet handmatig elke regel code — ze geven opdrachten, kritiseren, debuggen en refactoren AI-gegenereerde output. Ze begrijpen wanneer ze taken kunnen delegeren aan machines en wanneer ze hun oordeel moeten toepassen. En ze weten hoe ze met AI-agenten kunnen communiceren als met collega's.

Tegelijkertijd, hoewel AI snel is, is het niet altijd juist. En het weet zeker niet wat de specifieke behoeften van jouw bedrijf zijn. Dus de eigenschappen die je wilt prioriteren bij het aannemen zijn:

Net zoals we niet zijn gestopt met het onderwijzen van wiskunde omdat er rekenmachines bestaan, kunnen we de fundamentele programmeervaardigheden niet in de steek laten alleen omdat AI code schrijft. We hebben ontwikkelaars nodig die de architectuur begrijpen, weten wanneer ze AI kunnen vertrouwen en wanneer ze moeten ingrijpen om te repareren wat kapot is.

4 manieren om de AI-competentie van een ingenieur te beoordelen

Als reactie op de proliferatie van AI-tools heeft mijn bedrijf het proces voor het screenen van technische talenten volledig vernieuwd. Het traditionele proces van technische interviews, algoritme-uitdagingen en taal-specifieke codetests is niet meer toereikend.

Hier is wat je in plaats daarvan kunt doen:

Vertaald met ChatGPT gpt-4o-mini