Эта статья основана на разговоре с Акаашем Вишалом Хазарикой, 29-летним старшим разработчиком программного обеспечения из Сиэтла. Текст был отредактирован для краткости и ясности.
Я работаю в крупных технологических компаниях уже восемь лет: в Google, Amazon и Splunk. За это время я увидел, как меняется технологическая индустрия.
Я понял, какие навыки нужны разработчикам программного обеспечения, чтобы получить работу в эпоху искусственного интеллекта. Технологические компании сходятся во мнении: ИИ повышает производительность разработчиков, поэтому от них ожидают, что они будут использовать его для более быстрой и надёжной разработки.
Я сам активно использую ИИ для рутинных задач. Это позволяет мне сосредоточиться на более сложных вещах, таких как проектирование систем и сложная бизнес-логика.
Подготовка к собеседованиям на позицию разработчика сильно изменилась за последние пять лет. Когда я проходил интервью в 2020 году, LeetCode и проектирование систем были общепринятым стандартом. Кандидаты, которые глубоко понимали структуры данных и алгоритмы, имели больше шансов.
Сегодня это лишь базовые требования. Поскольку ИИ активно используется для написания кода, его проверки и проектирования, компании, особенно стартапы, ожидают от кандидатов большего.
Некоторые навыки остались прежними: разработчикам по-прежнему нужен аналитический склад ума, умение масштабировать системы и работать с облачными сервисами. Новым сотрудникам важно понимать, как работать с промптами — то есть эффективно использовать ИИ для написания кода.
Нужно уметь использовать ИИ для поиска и исправления ошибок. Интеграция ИИ — важный навык. Он включает внедрение ИИ в существующие процессы, масштабирование систем и умение решать, когда лучше использовать традиционные методы, а когда — ИИ для принятия бизнес-решений.
С появлением ИИ изменились и сами собеседования. От вас по-прежнему ожидают фундаментальных знаний в области проектирования систем, структур данных и алгоритмов. Интервьюеры всё ещё будут проверять ваши подходы к решению проблем и то, как вы находите баланс между временем и ресурсами. Особое внимание уделяется навыкам отладки, поскольку ИИ часто допускает фундаментальные логические ошибки.
Вам также нужно быть готовым к новым форматам задач. Я лично видел, что во время некоторых собеседований кандидатам разрешено работать с ИИ-помощниками в режиме демонстрации экрана. Интервьюеры хотят увидеть, сможете ли вы помочь им достичь бизнес-целей, сочетая навыки разработки с умением формулировать промпты для ИИ.
На одном из собеседований в стартапе в Кремниевой долине в 2024 году я ожидал, что мне предложат традиционные задачи по программированию. Я был удивлён, когда мне дали большой файл кода и попросили найти и исправить ошибку. Интервьюеры прямо сказали, что я могу использовать помощь ИИ.
Я проигнорировал эту возможность, решив, что должен сделать всё сам. В итоге потратил много времени на задачу, но не справился. Я провалил собеседование. Это заставило меня понять новую роль ИИ в разработке.
Также могут задавать вопросы о проектировании систем, касающиеся того, где лучше интегрировать ИИ в текущий бизнес-процесс, или попросить обсудить компромиссы между использованием ИИ и традиционных подходов в разных ситуациях.
На собеседованиях по проектированию систем я заметил, что компании стали задавать вопросы о том, как интегрировать ИИ для улучшения существующих систем и поддержки жизненного цикла модели с точки зрения инфраструктуры. Компании дают доступ к небольшому объёму кода и ожидают, что вы реализуете небольшую функцию примерно за час. Без ИИ это сложно, с его помощью — гораздо проще.
Мне также задавали вопросы о поведенческих аспектах, например: «Как вы планируете оценивать использование ИИ для улучшения рабочих процессов?» и «Как вы планируете сбалансировать автоматизацию и ручной контроль?».
Для выпускников вузов вот как показать командам нанимающих специалистов, что вы обладаете навыками, необходимыми для современной разработки программного обеспечения.
1. Развивайте мышление, ориентированное на продакшен.
Начните с внесения вклада в проекты с открытым исходным кодом, связанные с ИИ или любые другие проекты на GitHub. Это показывает, что вы умеете работать с кодом в продакшене и можете самостоятельно разрабатывать новые функции или исправлять ошибки. В личных репозиториях добавляйте файл README, где объясняется логика ваших решений.
2. Создайте портфолио проектов, интегрированных с ИИ.
Включите использование ИИ в традиционные репозитории, чтобы продемонстрировать практический опыт интеграции. Не просто запускайте его локально — попробуйте развернуть в облаке. Многие облачные провайдеры дают студентам бесплатные кредиты.
3. Освойте облачные инструменты и работу с промптами для ИИ.
Сосредоточьтесь на том, чтобы эффективно направлять ИИ для достижения нужных результатов, предоставляя структурированные входные и выходные данные. Навыки, подтверждённые сертификатами AWS или GCP, показывают вашу способность к быстрому обучению.
4. Практикуйтесь в решении задач в стиле LeetCode.
Изучите разные шаблоны решения проблем и регулярно тренируйте эти навыки. Мышечная память и распознавание образов играют важную роль.
Для опытных разработчиков программного обеспечения ваш самый ценный актив — это богатый опыт разработки. Вот три совета, которые помогут вам в 2026 году и далее.
1. Сопоставьте свою специализацию с дополнительными навыками в области ИИ.
Сочетание многолетнего опыта разработки с навыками в области ИИ привлечёт внимание менеджеров по найму. Рассмотрите изучение следующих направлений:
- Backend: сосредоточьтесь на задачах, связанных с масштабированием систем, особенно систем на основе ИИ, например, управление пропускной способностью и задержкой при развёртывании, а также поддержка версионирования.
- Data engineering: получите знания в области Kubeflow, MLFlow, Apache Spark и Kinesis — эти навыки становятся всё более востребованными.
- Site reliability engineering: изучите SRE, которая включает отслеживание использования ИИ и затрат, а также создание механизмов отката, когда модели ведут себя некорректно в производственной среде.
2. Развивайте продуктовое мышление в контексте ИИ.
Опытные разработчики не только пишут код, но и должны разрабатывать стратегии и внедрять инновации. Постарайтесь понять компромиссы между использованием стороннего API и решения с открытым исходным кодом, настроенного под ваши бизнес-цели. Вопросы стоимости, надёжности и поддерживаемости всегда должны быть в центре внимания при разработке продуктов с использованием ИИ.
3. Используйте ИИ в своей текущей работе.
Определите рабочие процессы, где активно задействован ручной труд, и используйте ИИ, чтобы проверить, можно ли их улучшить. Вы можете использовать ИИ, чтобы помочь себе в мозговом штурме по повышению эффективности этих процессов.
Начинающим и опытным разработчикам следует сохранять любопытство: узнавайте о новых технологиях и агентах ИИ, доступных на рынке, но не отказывайтесь от фундаментальных подходов к разработке. Именно такое сочетание технологий делает вас ценным специалистом.
Если бы я проходил собеседование, я бы позиционировал себя как «гибридного инженера». Не будьте просто чистым программистом или только специалистом по промптам. Будьте связующим звеном.
Обновление – 22 января 2026 года: Информация о карьере Хазарики была обновлена.
- Businessinsider.com
Поделиться
