Bài viết này là phần tiếp theo của bài trước đây của tôi về “luyện tập có chủ đích”. Tôi đã không muốn đi sâu vào sự khác biệt giữa người có kỹ năng và không có kỹ năng vì nhiều người thấy khó chịu với điều này. Tuy nhiên, khi nói đến AI, kỹ năng chính là yếu tố quyết định.
Mục lục
Khi Kinh Nghiệm Không Còn Là Thước Đo Duy Nhất
Một người có thể là kỹ sư phần mềm dày dạn kinh nghiệm vào năm 2024, nhưng điều đó không đảm bảo họ vẫn giỏi nghề trong năm 2025 – thời đại của AI. Theo quan điểm của tôi, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giống như những tấm gương, chúng phản chiếu chính xác kỹ năng của người vận hành.
Thách Thức Trong Tuyển Dụng Kỹ Thuật Thời AI
Một trong những vấn đề cấp bách nhất đối với các công ty hiện nay là làm thế nào để xác định được những ứng viên thực sự có kỹ năng. Trong bài viết “Dear Student: Yes, AI is here, you’re screwed unless you take action”, tôi đã nhận định rằng quy trình phỏng vấn hiện nay về cơ bản đã bị phá vỡ.
Với hàng trăm nghìn đô la trong cuộc chơi, các ứng viên có đủ động lực để gian lận. Các công cụ như video hook trên macOS giúp hiển thị overlay (tương tự các hack game OpenGL) mà không thể bị phát hiện bởi phần mềm ghi màn hình hay Zoom.
Quy trình phỏng vấn phần mềm chưa bao giờ hoàn hảo, nhưng giờ đây đã trở nên tồi tệ hơn khi AI có thể dễ dàng giải quyết mọi thử thách – kể cả các bài kiểm tra phỏng vấn.
AI Đã Giết Chết Buổi Phỏng Vấn Kỹ Thuật. Giờ Phải Làm Sao?
Một đồng nghiệp của tôi gần đây đã viết bài phân tích sâu về vấn đề này, bài viết nhanh chóng trở thành viral trên HackerNews. Tôi khuyên bạn nên đọc cả phần bình luận để có cái nhìn đa chiều.
Các Ý Tưởng Cải Tiến Quy Trình Phỏng Vấn
Đừng cấm hoàn toàn AI trong quá trình phỏng vấn. Nếu làm vậy, bạn sẽ bỏ lỡ cơ hội quan sát cách ứng viên tương tác với công cụ này.
Trong tương lai gần, những công ty cấm AI sẽ gửi đi thông điệp tiêu cực, khiến các ứng viên giỏi nhất không muốn ứng tuyển. Một khi AI bị cấm, chỉ có hai kịch bản: hoặc công ty bỏ lỡ nhân tài, hoặc “AI ngầm” sẽ xuất hiện khi tất cả nhân viên âm thầm sử dụng công cụ này.
Điều này thực sự đang xảy ra. Một người bạn làm việc tại công ty khai thác mỏ ở Australia kể với tôi rằng mặc dù AI bị cấm tại công ty nhưng tất cả nhân viên đều đang sử dụng nó. Họ nhận thức rõ những bất lợi nếu không làm vậy.
Cách Đánh Giá Ứng Viên Khi Phỏng Vấn
Nếu tôi phỏng vấn ứng viên hiện nay, điều đầu tiên tôi yêu cầu họ giải thích là nguyên lý hoạt động của Model Context Protocol và cách xây dựng agent. Tôi không muốn nghe mô tả chung chung mà cần chi tiết cụ thể:
- Các khối xây dựng cơ bản là gì?
- Vòng lặp sự kiện hoạt động ra sao?
- Tool và tool description là gì?
- Đánh giá (evals) được thực hiện như thế nào?
Sau đó, tôi yêu cầu ứng viên giải thích đặc điểm của từng LLM:
- Các mẫu hình và hành vi đặc trưng?
- Nhận xét cá nhân về từng LLM?
- Nếu cần nghiên cứu bảo mật, LLM nào phù hợp nhất? Tại sao?
- Để tóm tắt tài liệu, LLM nào nên dùng?
- Để chạy tác vụ tự động, lựa chọn tốt nhất là gì?
Điểm quan trọng là tìm hiểu xem ứng viên có dự án nào để chứng minh năng lực không – có thể là mã nguồn mở, bài nói chuyện hội nghị, blog post, bất cứ thứ gì chứng minh họ không nói suông.
Các Câu Hỏi Sâu Hơn Về Trải Nghiệm Thực Tế
- Họ có thư viện prompt cá nhân không?
- Đã từng dùng coding agent nào và những hạn chế gặp phải?
- Có xây dựng agentic supervisor không? Nếu có, hãy giải thích cách thức hoạt động và các đánh đổi trong thiết kế.
- Đã sử dụng Model Context Protocol để tự động hóa phát triển phần mềm chưa?
- Có nghiên cứu về hành vi nổi lên (emergent behaviors) qua các phiên bản LLM không?
Quan Sát Cách Ứng Viên “Khiêu Vũ” Cùng AI
Tất nhiên có những người ăn nói khéo léo có thể học thuộc các câu trả lời. Đây là lúc thử thách thực sự bắt đầu.
Bạn cần quan sát cách họ tương tác với LLM qua chia sẻ màn hình. Hãy xem xét:
- Nếu họ lãng phí thời gian mà không dùng debugger hay viết test, đó không phải ứng viên tốt.
- Nếu họ mắc kẹt trong vòng lặp chat với coding agent mà không tái sử dụng context window, đó là dấu hiệu xấu.
- Nếu họ phụ thuộc quá nhiều vào AI-powered tab completion, có lẽ không phù hợp.
Ngược lại, nếu ứng viên bắt đầu bằng “Tôi không biết” rồi dùng LLM để xây dựng đặc tả bằng cách đặt câu hỏi, đó là dấu hiệu tích cực.
Một điểm cộng lớn nếu sau buổi phỏng vấn, ứng viên dạy bạn một phương pháp mới. Hãy tìm hiểu cách họ ứng dụng AI trong cuộc sống cá nhân – thế hệ lập trình viên trẻ đang làm những điều đáng kinh ngạc với tự động hóa AI.
Những Vấn Đề Còn Tồn Tại
Phỏng vấn kỹ sư phần mềm thường là quá trình lọc nhiều bước. Quy trình này đóng vai trò rào chắn để đảm bảo đến vòng phỏng vấn trực tiếp, tỷ lệ tín hiệu/nhiễu rất cao.
Cách tốt nhất để đánh giá kỹ năng ứng viên là quan sát họ làm việc với LLM. Nhưng điều này rất tốn kém. Bạn không thể bắt kỹ sư dành toàn bộ thời gian đánh giá thay vì phát triển sản phẩm.
Tôi đã suy nghĩ về vấn đề này hơn ba tháng nhưng chưa tìm ra giải pháp thỏa đáng. Cánh cổng đã mở toang và phỏng vấn giờ đây tốn kém hơn bao giờ hết.
