AIプログラミングトラックのバラと競争の激化の評価として、ヘッドスターターの才能のための競争もエスカレーションしました。 ビジネスインサイダーは、カーサー、コグニション、リプレット、ベース44などの企業は、伝統的なカリキュラムのvitaeスクリーニングと標準化されたインタビューをダウンプレイし、より迅速に製品を届けることができるエンジニアのためのより直接検索に移動していることを報告しています。
創始者達が出て、掘り下げる。
これらの企業は、公的な配送に頼らず、対象の候補者に達しています。 報告書によると、Cursorの急速な拡張フェーズでは、マイケル・トゥルーは、エンジニア、元起業家、Notion、Fimaなどの従業員を探し、個人的にXとGitHub情報を探します。
露出パターンもより集中的です。 以前は、コーヒーやオフィスに招待される前に、候補者が創設者からメールを受け取る可能性があると述べた。 認知、エミリー・コーエン、マンパワーを担当する人、また、彼女は候補者と会うために海外に旅行し、個人的に最終的なコミュニケーションのために空港にそれらを送ったことを示しました。
CVの重量のDecline
そのような企業では、履歴書やLinkedIn資料の重要性が低下しています。 Replit マンパワー マネージャー Stacey La Torre は、X が企業のための採用の主要ソースの 1 つになっていて、ソーシャル プラットフォーム、会議、その他の会場と連絡を取り合う人々 は、特別なチャネルを通じてチーム内で共有されます。
Base44 代表取締役 また、Shlomoは、企業が製品や公共の仕事を評価し、すでに学術的またはカリキュラムのvitaeパッケージ以上の候補者によって生成したことを示しました。 実際の過去の出力は、迅速なビルド能力を強調する、そのようなチームのための標準化されたコンテキストよりも説得力があります。
1日のインタビューではなく1日の仕事。
従来のマルチサイクルのインタビューやアルゴリズムは、より長いフィールドミッションに置き換えられます。 レポートは、CursorやKiloなどの企業は、試験の1日以上または1週間のトレーニングを手配し、候補者が公式のポジションに近い作業に直接関与できるようにすることを示しています。
Cursor の場合、候補者は、同社の ' s コンピューターを使用して、コードライブラリの冷凍版でタスクを実行し、結果を表示します。 また、月間働いた経営陣が、ほぼチーム全体に接触し、最終的には採用されず、新入社員の高所率を反映していると述べました。
Kilo CEO Scott Breitenotherによると、これは良い紙をやっている人たちをふさわしい意味ですが、高ペースの起業家精神に適応しません。 彼によると、一部の候補者は、会社を離れ、チームに参加するために、採用されている場合、会社の集中的なワークウィークに参加するために休暇を取るだろう。
インタビューがAI活用習慣を調べ始める
トライアルワークに加えて、インタビュー自体の質問が変化しています。 Rocket、Deepak Dhanakのチーフ・オペレーション・オフィサーは、テクニカル・インタビューが、毎週、作業や個人プロジェクトに費やされたトークンの頻度や、大型モデル・ツールの実験の強度を判断するために、候補者に尋ねると述べた。
従業員の間で、より自律性と「親密性」に対する一般的な欲求があります。 たとえば、キロは、前職のCEOであったかどうかを判断する候補者に尋ねた。そして、Base44は、今後数年間目標について候補者に、高インプット、高インテニティ起業家環境に適応したかどうかを判断するよう求めた。
インタビューでAIツールの使用を許可する
もう一つの注目すべき変化は、一部の企業がインタビューのための合理的な前提条件として「AIの禁止」を見なくなったことです。 コグニションは、開発タスクを実行するには、投稿自体が必要であれば、インタビューがAIツールを使用することを可能にするべきだと確信しています。
Base44 と Reprit はまた、同様のアプローチを取る. 一部の企業は、インタビュー中にインタビュー者と直接プロジェクトを完了したり、AIとコラボレーションしたり、問題を解体したり、製品を建設する方法に関するオンサイト情報を提供することで迅速に配信する能力を観察したりするために、候補が必要だと述べました。
全体的には、プログラミングのスタートアップのためのAIの採用基準は、「質問に答えることができる」から「製品をすぐに作ることができます。 才能の競争が温まるにつれて、このような採用プロセスは、戦闘、スピード、プライマリAIに重点を置き、より多くのAI企業の間で広がる可能性があります。