AIは日々指数関数的に進化しています。Sardineでは、AIは日常の開発業務に欠かせない一部となっています。そのため、leetcode形式のコーディング面接は、もはや候補者を評価する最適な方法ではなくなりました。2025年に向けて、AIを活用した実務的なコーディングスキルをよりよく評価するために、私たちが面接プロセスをどのように更新しているかをご紹介します。
leetcode-on-coderpadアプローチの限界
従来のアルゴリズム重視の技術面接には、2つの大きな課題があります。
- AIが解法の発見を変えた — コーディングアシスタントは、標準的なアルゴリズム問題の解法を素早く生成できます。
- 従来の面接は現代のワークフローを反映していない — 開発者は日常的にClaudeやGitHub CopilotのようなAIツールを使用しており、孤立したコーディング演習は日々の業務を反映しにくくなっています。
コーディング能力の評価は依然として必要ですが、評価の焦点は、候補者がAIを含む利用可能なあらゆるリソースを使って、いかに効果的に問題を解決できるかに置くべきだと私たちは考えています。
私たちの新しい技術面接の形式
私たちは、実際の業務に近い形式の面接を試みています。
- 候補者は希望する開発環境を持ち込んで参加します — 自分のIDE、ツール、AIコーディングアシスタントを持参してください。検索エンジンやAIアシスタントの利用は、実際の開発ワークフローを反映するものとして推奨されます。
- シンプルな土台から始めます。私たちはさまざまな言語での基本的なサーバー実装を提供します。
- 面接では実際の業務に即した課題を扱います — アルゴリズムパズルではなく、実際の開発シナリオを反映したタスクです。例えば、候補者には決済トランザクションのリストを受け取ってリスクスコアを返すAPIが与えられます。そして私たちは一緒にリスクスコアリングのロジックを実装していきます。例えば、トランザクションの合計金額を確認したり、追加データを取得するために外部API(私たちが用意したモック)を呼び出したりします。
- 反復的な問題解決 — 候補者が進めていくにつれて、私たちは要件を調整していきます。例えば、異なるテストデータを提供したり、別のアルゴリズムの実装を求めたりします。これは、仕様が常に進化し続ける実際の環境を反映しています。
候補者は面接の間、画面全体を共有します。これにより、私たちは一緒に作業しながら、候補者が問題にどのように取り組むかを観察できます。
未来を受け入れる
このアプローチによって、以下のようなより良い評価環境が生まれることを願っています。
- AIを脅威としてではなく、生産性を高めるものとして認識する。
- 候補者が実際の職場に近い条件でどのように業務を行うかを評価する。
- AIには代替できない、人間ならではのコミュニケーション能力や問題解決能力に焦点を当てる。
優秀な人材を採用することは、私たちの成功に欠かせません。開発者が利用できるようになった新しい技術に基づいて、私たちは面接プロセスを継続的に改善しています。
私たちは常に、一緒に働いてくれる素晴らしい人材を探しています。採用情報ページをご覧になり、ぜひ今日中にご応募ください。
また、皆さんのフィードバックもぜひお聞かせください。面接官としても候補者としても、どのような面接が役に立ったと感じましたか?ぜひご意見をお聞かせください!私にはLinkedInでご連絡いただけます。