기술 인터뷰의 환경이 변화하고 있습니다. 점점 더 많은 기업들이 ChatGPT나 GitHub Copilot 같은 AI 어시스턴트를 연습 중에 사용하도록 허용하고, 심지어 기대하기까지 합니다. 핵심은 더 이상 테스트를 통과하는 코드를 생산하는 것만이 아니라, 도구와 상호작용하는 방식, 출력물을 비판하고 결정 사항을 설명하는 방식을 보여주는 것입니다. 원칙적으로 AI를 거부하는 것은 불리할 수 있습니다.
구문에서 판단력으로: 새로운 평가 층 🧠
중점은 API를 외우는 것에서 비판적 사고를 보여주는 것으로 옮겨가고 있습니다. 인터뷰어들은 AI 제안을 어떻게 디버깅하는지, 생성된 코드에서 비효율성이나 보안 취약점을 식별하는지, 문제 맥락에 솔루션을 어떻게 적응시키는지 관찰합니다. 효과적으로 프롬프트를 작성하고 결과를 검증하는 능력이 이제 기술 테스트의 일부이며, 실제 작업 흐름을 반영합니다.
AI가 말했으니, 그냥 복사-붙여넣기만 했어요 😅
물론, 맹목적으로 신뢰하세요. Claude가 생성해준 그 코드 조각을 검토하지 않고 제시하세요. 그 코드에서 팩토리얼을 계산하기 위해 무한 루프를 사용하는 부분이 있죠. 모델이 최적화했다고 완전한 확신으로 설명하세요. 그 후, 리뷰 중에 인터뷰어가 AI가 계약서에 서명하게도 둘 거냐고 묻는 방법을 찾는 동안 불편한 침묵을 즐기실 수 있을 겁니다.