तकनीकी साक्षात्कारों का परिदृश्य बदल रहा है। अधिक से अधिक कंपनियां ChatGPT या GitHub Copilot जैसे AI सहायकों का उपयोग करने की अनुमति देती हैं, बल्कि अपेक्षा भी करती हैं, अभ्यासों के दौरान। कुंजी अब केवल टेस्ट पास करने वाला कोड उत्पादित करना नहीं है, बल्कि यह दिखाना है कि आप उपकरण के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं, उसके आउटपुट की आलोचना करते हैं और अपनी निर्णयों की व्याख्या करते हैं। सिद्धांत रूप से AI को अस्वीकार करना एक नुकसान हो सकता है।
सिंटैक्स से मानदंड तक: मूल्यांकन की नई परत 🧠
फोकस API याद करने से हटकर आलोचनात्मक सोच दिखाने पर स्थानांतरित हो गया है। साक्षात्कारकर्ता देखते हैं कि आप AI की सुझाव को कैसे डीबग करते हैं, क्या आप उत्पन्न कोड में अक्षमताओं या सुरक्षा कमजोरियों की पहचान करते हैं, और समस्या के संदर्भ के अनुसार समाधान को कैसे अनुकूलित करते हैं। प्रभावी ढंग से प्रॉम्प्ट करने और परिणाम को मान्य करने की क्षमता अब तकनीकी परीक्षा का हिस्सा है, जो वास्तविक कार्यप्रवाह को प्रतिबिंबित करती है।
AI ने कहा है, मैंने केवल कॉपी-पेस्ट किया 😅
हां, अंधविश्वास से भरोसा करें। Claude द्वारा उत्पन्न उस कोड के टुकड़े को प्रस्तुत करें, बिना जांचे, जहां फैक्टरियल गणना के लिए अनंत लूप का उपयोग किया गया है। पूर्ण विश्वास के साथ समझाएं कि मॉडल ने इसे अनुकूलित किया। उसके बाद, समीक्षा के दौरान, आप असहज मौन का आनंद ले सकेंगे जबकि साक्षात्कारकर्ता यह सोचने का तरीका ढूंढता है कि क्या आप AI को अपना अनुबंध साइन करने भी देंगे।