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Un anno fa, il dibattito su se i candidati dovessero essere autorizzati a utilizzare strumenti AI durante i progetti a casa era all’ordine del giorno. Ora, la maggior parte dei team di ingegneria è andata avanti. La domanda non è se si utilizza l’AI, ma se si può utilizzarla bene. È una grande differenza.
Il cambiamento ha avuto un impatto profondo sulle assunzioni tecniche. Alcuni candidati stanno guadagnando un vantaggio, mentre altri stanno faticando a stare al passo. Per avere successo, è necessario capire cosa sta succedendo. Il “vibe coding” - dirigere gli strumenti AI con linguaggio naturale per produrre codice funzionante, poi raffinare e integrare l’output - non è più una novità, ma un requisito di base in molte aziende. Gli ingegneri senior valutano i candidati non solo per la loro capacità di scrivere codice da zero, ma anche per la loro capacità di scrivere promt precisi, revisionare criticamente il codice generato dall’AI e sapere quando non utilizzare l’AI.
Ad esempio, quando mi sono presentato per un ruolo in una startup di medie dimensioni, mi è stato chiesto di scrivere un prompt che avrebbe generato una funzione specifica utilizzando gli strumenti AI. L’intervistatore non voleva solo vedere l’output, ma anche come ero arrivato al prompt e cosa avrei fatto se l’output non fosse stato quello che mi aspettavo. Non si tratta solo di utilizzare l’AI, ma di utilizzarla in modo intelligente.
Le competenze di base sono ancora le stesse - è necessario comprendere le strutture di dati, la progettazione di sistemi e la qualità del codice. Ma ora, è anche necessario dimostrare di poter utilizzare gli strumenti AI come moltiplicatore di forza, non come crutch. I progetti a casa stanno evolvendo per riflettere questa nuova realtà. Molte aziende si aspettano che i candidati utilizzino gli strumenti AI e poi spieghino come li hanno utilizzati, cosa hanno cambiato e cosa hanno rifiutato. Una presentazione ben strutturata mostra dove è stato utilizzato l’AI, cosa il candidato ha cambiato e come ha gestito i casi limite che l’AI non ha colto.
Alcune aziende stanno addirittura conducendo sessioni di codifica live con assistenza AI. Non si tratta solo di digitare codice velocemente, ma di mostrare giudizio - si verifica l’output, lo si adatta in modo intelligente e si spiega il codice che è stato accettato? È un test difficile, ma è anche un ottimo modo per mostrare le proprie competenze. Ho visto candidati che possono utilizzare gli strumenti AI in modo efficace, ma faticano a spiegare il loro processo di pensiero. È un campanello d’allarme.
Quindi, cosa stanno cercando le aziende? Giudizio più che output. È possibile valutare criticamente la qualità del codice? Ogni ingegnere ha accesso agli stessi strumenti di generazione, ma ciò che varia è la qualità del giudizio applicato a ciò che quegli strumenti producono. È anche necessario dimostrare una visione sistemica - l’AI è brava a generare funzioni, ma è molto debole nella progettazione di sistemi. I candidati che possono descrivere chiaramente le decisioni di progettazione, incluse le compensazioni e le limitazioni, sono rari e preziosi.
La risoluzione di problemi reali è anche fondamentale. Trovare un bug in codice generato dall’AI in un ambiente sconosciuto sotto pressione è un vero test di comprensione di ciò che il codice sta facendo, non solo di ciò che dovrebbe fare. E non dimentichiamo la comunicazione - la capacità di spiegare decisioni tecniche complesse a un panel di assunzione che può includere non ingegneri è sempre più importante. Ciò non è stato ancora automatizzato.
Per prepararsi a questo nuovo panorama, è necessario costruire un portfolio con contesto AI. Per i progetti che si sono costruiti con l’assistenza AI, scrivere una breve nota tecnica che spieghi cosa l’AI ha generato, cosa è stato cambiato e perché. Praticare la risoluzione di problemi assistita dall’AI in modo deliberato - utilizzare strumenti come Cursor, GitHub Copilot o Claude in modo attivo durante le sessioni di pratica. Notare dove le suggerimenti sono errate, incomplete o introducono bug sottili. Conoscere i fondamenti a memoria e prepararsi per la progettazione di sistemi senza AI. Le interviste di progettazione di sistemi sono diventate più importanti, non meno, perché è qui che gli strumenti AI sono veramente deboli. Praticare la progettazione di sistemi dall’inizio alla fine - flusso di dati, scelte di archiviazione, progettazione dell’API, considerazioni di scalabilità, modalità di guasto.
Non sarà facile, ma se si possono padroneggiare queste competenze, si sarà molto richiesti. Xeito può aiutare a trovare ruoli che corrispondono a come si lavora realmente - li mette in contatto con aziende in base al proprio stack tecnico e allo stile di lavoro, non solo ai titoli di lavoro. Provare.
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