To trudny rynek pracy dla kandydatów na inżynierów oprogramowania. Dziesiątki tysięcy zwolnień w branży zwiększyły konkurencję o wolne miejsca. Rozwój sztucznej inteligencji (AI) wywołał obawy przed oszustwami podczas rozmów kwalifikacyjnych, a priorytety firm zmieniają się wraz z niemal codziennym rozwojem technologii. Jednak menedżerowie ds. rekrutacji mają większe zmartwienie: skoro sztuczna inteligencja potrafi pisać kod, w jaki sposób można dowiedzieć się, kto – a nawet jakie umiejętności – jest dobrym inżynierem oprogramowania?
Eksperci ds. kariery i inżynierowie oprogramowania poinformowali CNN, że proces rekrutacji nie nadąża za zmianami, jakie sztuczna inteligencja wprowadziła w codziennych obowiązkach programistów. To utrudniło proces rekrutacji zarówno osobom poszukującym pracy, jak i menedżerom ds. rekrutacji.
„Powiedziałbym, że sztuczna inteligencja uderzyła w rozmowy kwalifikacyjne na stanowiska inżynierskie niczym bomba atomowa” – powiedział Stefan Mai, były inżynier w Meta i Amazon oraz współzałożyciel serwisu oferującego doradztwo w zakresie rozmów kwalifikacyjnych na stanowiska techniczne Hello Interview.
Inżynieria oprogramowania była jedną z pierwszych branż, na które sztuczna inteligencja wywarła zauważalny wpływ. Raport działu badawczego Google z zeszłego roku wykazał, że 90% pracowników branży technologicznej wykorzystuje sztuczną inteligencję do zadań takich jak pisanie i modyfikowanie kodu, co stanowi wzrost o 14% w porównaniu z rokiem poprzednim. Branża ta jest uważnie obserwowana jako wyznacznik rosnącej popularności sztucznej inteligencji.
Jak sztuczna inteligencja zmienia pracę inżynierów oprogramowania
Sztuczna inteligencja może teraz pomagać inżynierom oprogramowania w pisaniu kodu i dokumentacji, analizowaniu danych, poznawaniu koncepcji kodowania i rozwiązywaniu problemów, między innymi. To pozwala firmom technologicznym działać znacznie szybciej, twierdzą niektórzy menedżerowie.
Inżynier OpenAI wykorzystał sztuczną inteligencję do wdrożenia zmiany w systemie, która w innym przypadku zajęłaby jego zespołowi tydzień, powiedział niedawno prezes firmy Greg Brockman podczas wystąpienia dla Sequioa Capital. Wiele wewnętrznych aplikacji Google jest „głównie” tworzonych za pomocą firmowego narzędzia do kodowania sztucznej inteligencji Antigravity, powiedział Varun Mohan, dyrektor w Google DeepMind, w wywiadzie dla CNN na początku tego miesiąca. Boris Cherny, szef Claude Code w Anthropic, napisał w grudniu na X, że „100%” jego wkładu w produkt w ciągu ostatnich 30 dni zostało napisane przez Claude Code.
Cherny uważa, że sztuczna inteligencja zmienia rolę inżyniera oprogramowania, koncentrując się na podejmowaniu decyzji na wysokim szczeblu, a nie na pisaniu kodu. Tytuł „inżynier oprogramowania” może zostać zastąpiony określeniem takim jak „budowniczy”, które lepiej oddaje jego stanowisko, powiedział wcześniej CNN. Jak powiedział CNN Mohan z Google’a, celem sztucznej inteligencji nie jest zastąpienie inżynierów.
Madhu Kurup, wiceprezes ds. inżynierii w firmie Indeed, porównał sztuczną inteligencję w inżynierii oprogramowania do roli Map Google w podróżowaniu. Mapy Google mogą podpowiedzieć użytkownikowi, z którego zjazdu z autostrady skorzystać, sygnalizować natężenie ruchu i znajdować kawiarnie na trasie kierowcy, ale nie wybierają celu podróży ani nie decydują o godzinie wyjazdu.
Jednak raport Google z ubiegłego roku wskazał, że 46% pracowników sektora technologicznego tylko „w pewnym stopniu” ufa jakości kodu generowanego przez sztuczną inteligencję, a 31% stwierdziło, że sztuczna inteligencja tylko „nieznacznie” ulepszyła kod.
Zwolnienia w latach 2025 i 2026 sugerują, że sztuczna inteligencja wpływa na płace. Firma Challenger, Gray & Christmas, zajmująca się outplacementem kadry kierowniczej , poinformowała w tym miesiącu , że sztuczna inteligencja była głównym powodem redukcji etatów w kwietniu, drugi miesiąc z rzędu .
„Jak ruchomy cel”
Firmy od lat oceniają potencjalnych kandydatów za pomocą rygorystycznych testów, które zdaniem niektórych przypominają testy SAT, ale dotyczą kodowania. Nie mierzą one sposobu, w jaki pracownicy delegują zadania agentowi, ani nie wykorzystują sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów, burzy mózgów czy efektywniejszej pracy.
Teraz niektórzy inżynierowie uważają, że testy nie odzwierciedlają już tego, „jak faktycznie będzie wyglądała ich praca” – powiedział Jordan Leonard, współzałożyciel i dyrektor operacyjny Leopard.FYI, sieci rekrutacyjnej dla kobiet i inżynierów queer.
Pod koniec kwietnia programista David Barajas powiedział, że odbył około pięciu lub sześciu rozmów kwalifikacyjnych po tym, jak w ciągu ostatnich sześciu do ośmiu miesięcy skontaktowali się z nim rekruterzy. Żaden z nich nie zapytał, jak wykorzystuje w swojej pracy narzędzia do kodowania AI, takie jak Cursor.
„Pierwszą rzeczą, jaką mówią, jest to, że nie wolno nam korzystać z żadnych narzędzi AI, żadnego wsparcia AI, niczego, co pomogłoby nam rozwiązać ten problem” – powiedział.
Niektóre firmy początkowo zabraniały kandydatom korzystania ze sztucznej inteligencji podczas testów, aby zapobiec oszustwom. Barajas powiedział, że proszono go nawet o udostępnienie swojego pulpitu podczas rozmów kwalifikacyjnych, aby udowodnić, że nie korzysta ze sztucznej inteligencji. Chociaż takie obawy nie są niczym nowym, obawy o oszustwa „naprawdę wzrosły do niespotykanego poziomu” z powodu sztucznej inteligencji, jak twierdzi Mai. A szybki rozwój sztucznej inteligencji oznacza, że wymagania dotyczące ról nieustannie się zmieniają.
Jedna z firm, z którymi współpracuje Leopard.FYI, stwierdziła, że język programowania Ruby on Rails był wymagany na wakacie, powiedział Leonard. Trzy tygodnie później firma zmieniła zdanie, ponieważ sztuczna inteligencja może z łatwością tłumaczyć inne języki na Ruby on Rails. „Mam wrażenie, że cel, który się zmienia, zmienia się dosłownie co tydzień (lub co miesiąc)” – powiedziała.
Nowe podejście do „nierozwiązanego” problemu
Pracodawcy zaczynają bardziej koncentrować się na pytaniach, które pokazują, jak kandydaci analizują problemy i rozważają kompromisy, niż na samych umiejętnościach kodowania. Te tematy tradycyjnie pojawiają się na rozmowach kwalifikacyjnych na stanowiskach kierowniczych, ale obecnie, według Mai, stają się coraz powszechniejsze.
Ale nawet te zmiany nie odzwierciedlają w pełni dzisiejszego sposobu wykonywania pracy. Na przykład Sridharan zazwyczaj współpracuje ze sztuczną inteligencją, aby rozwiązywać problemy, ale jej doświadczenie z jej wykorzystaniem w testach technicznych zazwyczaj sprowadza się do zastąpienia nią praktycznego kodowania. Według Mai jest to nadal „nierozwiązany problem”. „Kandydaci mogą się spodziewać zupełnie nieoczekiwanych rozwiązań” – powiedział.
