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Vor einem Jahr war die Debatte darüber, ob Kandidaten während von Take-Home-Aufgaben AI-Tools verwenden sollten, sehr aktuell. Mittlerweile haben sich die meisten Ingenieur-Teams weiterentwickelt. Die Frage ist nicht mehr, ob Sie AI verwenden, sondern ob Sie es gut verwenden können. Das ist ein großer Unterschied.
Der Wechsel hat einen tiefgreifenden Einfluss auf die technische Einstellung gehabt. Einige Kandidaten haben einen Vorteil, während andere Schwierigkeiten haben, mitzuhalten. Um erfolgreich zu sein, müssen Sie verstehen, was vor sich geht. “Vibe-Coding” - die Steuerung von AI-Tools mit natürlicher Sprache, um funktionierenden Code zu produzieren, und dann die Ausgabe zu verfeinern und zu integrieren - ist keine Novität mehr, sondern eine grundlegende Erwartung in vielen Unternehmen. Senior-Ingenieure bewerten Kandidaten nicht mehr nur nach ihrer Fähigkeit, Code von Grund auf zu schreiben. Sie möchten sehen, ob Sie präzise Prompts schreiben, kritisch AI-generierten Code überprüfen und wissen, wann Sie AI nicht verwenden sollten.
Zum Beispiel wurde ich bei einem Interview für eine Rolle bei einem mittelständischen Startup gefragt, einen Prompt zu schreiben, der eine bestimmte Funktion mit AI-Tools generieren sollte. Der Interviewer wollte nicht nur die Ausgabe sehen, sondern auch, wie ich den Prompt erstellt hatte und was ich tun würde, wenn die Ausgabe nicht das war, was ich erwartet hatte. Es geht nicht nur darum, AI zu verwenden, sondern darum, es intelligent zu verwenden.
Die zugrunde liegenden Fähigkeiten sind immer noch dieselben - Sie müssen Datenstrukturen, Systemdesign und Code-Qualität verstehen. Aber jetzt müssen Sie auch zeigen, dass Sie AI-Tools als Multiplikator und nicht als Krücke verwenden können. Take-Home-Projekte entwickeln sich, um diese neue Realität widerzuspiegeln. Viele Unternehmen erwarten, dass Kandidaten AI-Tools verwenden und dann erklären, wie sie sie verwendet haben, was sie geändert haben und was sie abgelehnt haben. Eine gut strukturierte Einreichung zeigt, wo AI verwendet wurde, was der Kandidat geändert hat und wie er mit Randfällen umgegangen ist, die AI nicht berücksichtigt hat.
Einige Unternehmen führen sogar Live-Coding-Sitzungen mit AI-Unterstützung durch. Dabei geht es nicht nur darum, Code schnell zu tippen, sondern auch darum, Urteilsvermögen zu zeigen - überprüfen Sie die Ausgabe, passen Sie sie intelligent an und erklären Sie den Code, den Sie akzeptiert haben? Es ist ein harter Test, aber es ist auch eine großartige Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu präsentieren. Ich habe Kandidaten gesehen, die AI-Tools effektiv verwenden können, aber Schwierigkeiten haben, ihre Denkprozesse zu erklären. Das ist ein Warnzeichen.
Was suchen Unternehmen also? Urteilsvermögen über Ausgabe. Können Sie Code-Qualität kritisch bewerten? Jeder Ingenieur hat Zugang zu denselben Generierungstools, aber was sich unterscheidet, ist die Qualität des Urteilsvermögens, das auf die Ausgabe dieser Tools angewendet wird. Sie müssen auch systemisches Denken demonstrieren - AI ist gut darin, Funktionen zu generieren, aber viel schwächer, wenn es um das Design von Systemen geht. Kandidaten, die Architekturentscheidungen klar beschreiben können, einschließlich der Kompromisse und Einschränkungen, sind rar und wertvoll.
Das Debuggen realer Probleme ist auch wichtig. Ein Bug in unbekanntem AI-generiertem Code unter Zeitdruck zu finden, ist ein echter Test dafür, ob Sie verstehen, was der Code tut, und nicht nur, was er tun soll. Und lassen Sie uns nicht die Kommunikation vergessen - die Fähigkeit, komplexe technische Entscheidungen einem Einstellungspanel zu erklären, das auch Nicht-Ingenieure umfassen kann, ist immer wichtiger. Das wurde noch nicht automatisiert.
Um sich auf diese neue Landschaft vorzubereiten, sollten Sie ein Portfolio mit AI-Kontext aufbauen. Für Projekte, die Sie mit AI-Unterstützung gebaut haben, sollten Sie ein kurzes technisches Dokument schreiben, in dem Sie erklären, was die AI generiert hat, was Sie geändert haben und warum. Üben Sie AI-unterstütztes Problem lösen bewusst - verwenden Sie Tools wie Cursor, GitHub Copilot oder Claude aktiv in Ihren Übungssitzungen. Achten Sie auf die Vorschläge, die falsch, unvollständig oder subtile Fehler einführen. Kennen Sie Ihre Grundlagen kalt und bereiten Sie sich auf Systemdesign ohne AI vor. Systemdesign-Interviews haben an Bedeutung gewonnen, nicht verloren, denn hier sind AI-Tools tatsächlich schwach. Üben Sie das Entwerfen von Systemen von Anfang bis Ende - Datenfluss, Speicherentscheidungen, API-Design, Skalierbarkeitsüberlegungen, Fehlermodi.
Es wird nicht leicht sein, aber wenn Sie diese Fähigkeiten meistern, werden Sie sehr gefragt sein. Xeito kann Ihnen helfen, Rollen zu finden, die Ihren tatsächlichen Arbeitsstil widerspiegeln - sie verbinden Sie mit Unternehmen auf Basis Ihres tatsächlichen Tech-Stacks und Arbeitsstils, nicht nur auf Basis von Job-Titeln. Probieren Sie es aus.
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