CA 
VA 
EU 
GL 
Een jaar geleden was de discussie over of kandidaten AI-tools mochten gebruiken tijdens thuisopdrachten allemaal het rage. Nu zijn de meeste engineersteams verder gegaan. De vraag is niet of je AI gebruikt, maar of je het goed kan gebruiken. Dat is een groot verschil.
De verschuiving heeft een diepgaande invloed gehad op technische werving. Sommige kandidaten krijgen een voorsprong, terwijl anderen moeite hebben om bij te blijven. Om te slagen, moet je begrijpen wat er gaande is. “Vibe coding” - het sturen van AI-tools met natuurlijke taal om werkbare code te produceren, en vervolgens het output te verfijnen en integreren - is niet langer een noviteit, maar een basisverwachting bij veel bedrijven. Senior-ontwikkelaars evalueren kandidaten nu op meer dan alleen hun vermogen om code van scratch te schrijven. Ze willen zien of je precieze prompts kan schrijven, kritisch AI-gegenereerde code kan beoordelen en weet wanneer je AI niet moet gebruiken.
Bijvoorbeeld, toen ik solliciteerde naar een functie bij een middelgrote startup, kreeg ik de opdracht om een prompt te schrijven die een specifieke functie zou genereren met behulp van AI-tools. De interviewer wilde niet alleen het output zien, maar ook hoe ik bij de prompt was gekomen en wat ik zou doen als het output niet was wat ik verwachtte. Het gaat niet alleen om het gebruiken van AI, maar om het intelligent gebruiken.
De onderliggende vaardigheden zijn nog steeds hetzelfde - je moet datastructuren, systeemontwerp en codekwaliteit begrijpen. Maar nu moet je ook aantonen dat je AI-tools kan gebruiken als een versterker, niet als een crutch. Thuisopdrachten evolueren om deze nieuwe realiteit te weerspiegelen. Veel bedrijven verwachten dat kandidaten AI-tools gebruiken en vervolgens uitleggen hoe ze ze hebben gebruikt, wat ze hebben veranderd en wat ze hebben afgewezen. Een goed gestructureerde inzending toont aan waar AI is gebruikt, wat de kandidaat heeft veranderd en hoe ze omgegaan zijn met randgevallen die de AI heeft gemist.
Sommige bedrijven voeren zelfs live-coding-sessies uit met AI-ondersteuning. Dit gaat niet alleen om snel code typen, maar om oordeel tonen - verifieer je het output, pas het intelligent aan en leg het code uit dat je hebt geaccepteerd? Het is een zware test, maar het is ook een geweldige manier om je vaardigheden te laten zien. Ik heb kandidaten gezien die AI-tools effectief kunnen gebruiken, maar moeite hebben om hun denkproces uit te leggen. Dat is een rode vlag.
Dus, wat zoeken bedrijven? Oordeel over output. Kan je codekwaliteit kritisch beoordelen? Iedere ontwikkelaar heeft toegang tot dezelfde generatie-tools, maar wat varieert is de kwaliteit van het oordeel dat wordt toegepast op wat die tools produceren. Je moet ook aantonen dat je systeemdenken hebt - AI is goed in het genereren van functies, maar veel zwakker in het ontwerpen van systemen. Kandidaten die architectuurbeslissingen duidelijk kunnen beschrijven, inclusief de compromissen en beperkingen, zijn zeldzaam en waardevol.
Het oplossen van echte problemen is ook cruciaal. Een bug vinden in onbekende AI-gegenereerde code onder tijdsdruk is een echte test of je begrijpt wat de code doet, niet alleen wat het zou moeten doen. En laten we communicatie niet vergeten - de mogelijkheid om complexe technische beslissingen uit te leggen aan een wervingspanel dat mogelijk niet-ontwikkelaars omvat, is steeds belangrijker. Dat is nog niet geautomatiseerd.
Om je voor te bereiden op dit nieuwe landschap, moet je een portfolio opbouwen met AI-context. Voor projecten die je hebt gebouwd met AI-ondersteuning, moet je een korte technische notitie schrijven waarin je uitlegt wat de AI heeft gegenereerd, wat je hebt veranderd en waarom. Oefen AI-ondersteund probleemoplossen bewust - gebruik tools als Cursor, GitHub Copilot of Claude actief in je oefensessies. Let op waar de suggesties verkeerd, onvolledig of subtiele bugs introduceren. Ken je fundamenten goed en bereid je voor op systeemontwerp zonder AI. Systeemontwerp-interviews zijn belangrijker geworden, niet minder, omdat dit is waar AI-tools echt zwak zijn. Oefen het ontwerpen van systemen van begin tot eind - datastroom, opslagkeuzes, API-ontwerp, schaalbaarheidsoverwegingen, foutmodi.
Het zal niet gemakkelijk zijn, maar als je deze vaardigheden kan meesteren, zal je in hoog aanzien staan. Xeito kan je helpen om rollen te vinden die overeenkomen met hoe je daadwerkelijk werkt - ze matchen je met bedrijven op basis van je werkelijke technische stack en werkwijze, niet alleen op basis van functietitels. Probeer het eens.
Zie wat Xeito end-to-end doet. Blader door alle functies — sollicitatievolger, AI-cv’s + motivatiebrieven, interviewcoach, sync met 130+ vacatureborden, gebouwd voor remote-first developers.
Gerelateerde artikelen
- Contract-to-Hire in Tech: Wat te Verwachten en Hoe te Onderhandelen
- Van Freelance naar Vast: Hoe Je de Overgang Succesvol Maakt
- Het Verborgen Werkgelegenheidsmarkt: Hoe Technische Rollen Worden Gevuld Voordat Ze Openbaar Gedeeld Worden
- Hoe slaag je voor elke sollicitatiegesprek: een complete voorbereidingsgids
- Hoe Je een Remote Technisch Interview Slaagt in 2026