AI 時代的面試：我不考 coding，只問為什麼
這陣子我一直在面試新的 Jr FDE 團隊成員。台灣、海外都有。當然我常常在外地跑行程，所以 remote interview 幾乎變成日常。
像昨天，我就在機場登機口旁找了一個角落面試一個越南工程師。五年前，技術面試上，我還會考 HackerRank、出 coding exam。
現在完全不會。AI 時代，Coding 速度不重要、會不會寫演算法不重要。重要的是：你怎麼思考？你會不會為你的技術選擇負責？所以只要候選人介紹完專案，我一定會追問：
「為什麼用這個？」 「你比較過哪些選項？」 「背後的原因是什麼？」
答案不重要，你產生答案的邏輯最重要。
昨天那位越南弟弟說，他寫過一個 data pipeline ，檔案很大，所以都放在 S3。我問：「那如果檔案很小，你會換什麼？」他回答：「我會改用 GCP 開一台 VM 來存。」
聽到這裡，就大概知道他對技術的認知的問題XD 他大概上過課 or 問過 AI 「AWS Data Pipeline 標準流程就是 S3 → Glue → PySpark → Redshift」。但他沒有想過為什麼。S3 適不適合，不是看檔案大小；小檔案也完全不需要開 VM，更不需要跨雲。
而 AI 走流程永遠比你快、比你穩。而且還會客製化方案
你需要知道為何，你要這樣選擇，你才能對方案負責任
另外面試時我也會問：
- 你遇過最大的挑戰？
- 最大的失敗？
- 你碰過最難搞的人？你心裡怎麼拉扯？
很多人給我非常漂亮、非常 ChatGPT 的版本。但那不是我想聽的。我想聽的是你當下的猶豫、你的衝突、你怎麼在困境裡找出口(或是找不到出口也是一個答案）。那些地方才看得到一個人的判斷力與成熟度。
上上週一位在大學當過學生會副會長的面試者，提供了很多她之前遇到的苦難，以及他至今還無法解決的問題。這就是最好的回答
AI 不會失敗，永遠有答案，所以 AI 遇到無解的會亂回答。 我想要找有失敗經驗並且可以吸取教訓的人
我也會問候選人：
- 你平常怎麼用 AI？
- 你的提示詞架構？
- 在什麼場景選什麼工具？
如果講不出數個 AI tool ，那大概率不是探索者，而是純跟隨者。對于「新的不確定事物的接受程度。」，這會成為 AI 時代人與人最大的差距，
最後一句話
AI 時代，當知識可以量販的時候，我選擇面試人的本質。