ಸಂದರ್ಶನಕ್ಕೂ ಎಂಟ್ರಿ ಕೊಟ್ಟ ಎಐ, ಟೆಕ್ ಸಂದರ್ಶನಗಳಲ್ಲಿ AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಬಳಕೆ!
ಕಂಪೆನಿಗಳು ಈಗ ಎಐ ಸಹಾಯದಿಂದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಂದರ್ಶನಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿವೆ. Canva ಮತ್ತು Mastercard ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಈ ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ಈ ಬದಲಾವಣೆಯು ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ಕೋಡಿಂಗ್ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಎಐ ಬಳಕೆಯ ಕೌಶಲ್ಯ ಎರಡನ್ನೂ ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಚೀಟ್ ಶೀಟ್ ಅಲ್ಲ. ಕಂಪೆನಿಗಳಲ್ಲಿ ಈಗ ಎಐ ಸಹಾಯದಿಂದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಂದರ್ಶನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲ ಭಾರತೀಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಈ ಹೊಸತನದ ಪರಿಪಾಠವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡಿಜಿಟಲ್ ವಿನ್ಯಾಸ ವೇದಿಕೆ Canva, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಂದರ್ಶನದ ವೇಳೆಯಲ್ಲಿ Copilot, Cursor ಮತ್ತು Replit Cloud ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಎಐ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹ ನೀಡುತ್ತಿದೆ. ಇದರಿಂದ ನೇಮಕಾತಿ, ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯ ಮತ್ತು ಆಫೀಸ್ ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಆರ್ಗಳ ಕೆಲಸದ ಒತ್ತಡ ಕಡಿಮೆ ಆಗಲಿದೆ.
ಈ ಹೊಸ ವಾಸ್ತವದ ವಿರುದ್ಧ ಹೋರಾಡುವ ಬದಲು ಅಥವಾ AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು ಯತ್ನಿಸುವ ಬದಲಿಗೆ ನಾವು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಈ ಹೊಸತನದೊಂದಿದೆ ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು AI ಜೊತೆ ಎಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ನಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶ," ಎಂದು Canva ತನ್ನ ಬ್ಲಾಗ್ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ತಿಳಿಸಿದೆ.
ಈ ವಿಧಾನವು ಯಾವುದೇ ಶಾರ್ಟ್ಕಟ್ ಅಲ್ಲ; ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ನೈಜ ಕೋಡಿಂಗ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ನಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. AI ಉಪಕರಣಗಳು ಇಂದಿನ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಅಂಗವಾಗುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಸಂದರ್ಶನಗಳಲ್ಲೂ ಅವುಗಳ ಬಳಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಲಿದ್ದು, ಇದು ನೇಮಕಾತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಿಂತಲೂ ವೇಗದ, ಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಗೆ ಒಗ್ಗಲು ಹಾದಿಯಾಗಬಹುದು.
ನಾವು ನೋಡುತ್ತಿರುವುದೇನು ಅಂದ್ರೆ, ಇಂದಿನ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯ ಬಹುಪಾಲು ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವುದಕ್ಕಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಕೋಡ್ ಓದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. AI ಉಪಕರಣಗಳು ಆರಂಭಿಕ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಗಳಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಓದಿ, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೇ ಇದೀಗ ಅತ್ಯವಶ್ಯಕ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ನಮ್ಮ ಪಾರಂಪರಿಕ ಸಂದರ್ಶನ ವಿಧಾನಗಳು ಈ ನೈಪಣ್ಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತಿವೆ ಎಂದು Canva ಹೇಳಿದೆ.
ಇದೇ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ, Mastercard ಕೂಡಾ ತನ್ನ ಅಧಿಕೃತ ಉದ್ಯೋಗ ಪುಟದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹುದ್ದೆಗಳಿಗೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಭಾಗವಾಗಿ ಎಐ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಅವಕಾಶವಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಸಂದರ್ಶಕರಿಗೆ ಸಹ ಅನುಕೂಲವಾಗುವಂತೆ AI ಉಪಕರಣಗಳ ಸಮರ್ಪಕ ಬಳಕೆಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಇದು ಎಐ ಯುಗದಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಉದ್ಯೋಗ ಶೋಧನೆಯ ಹೊಸ ಮುಖವಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಜ್ಞಾನ ಹಾಗೂ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಕೇವಲ ಉಪಕರಣ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಮೀರಿ, ನೈಜ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆಯವರೆಗೂ ಪ್ರಗತಿಯಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ತಮ್ಮ ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಎಐ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಸಂದರ್ಶನಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡದಿರುವುದು ಸರಿಯಲ್ಲ ಎಂದು ಅಭಿಪ್ರಾಯಪಟ್ಟಿದ್ದಾರೆ. ಇಂದಿನ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮೂಲತಃ ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ತತ್ವಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವ ಹಂತದಿಂದಾಗಿ, ಈಗ ಎಐ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು, ವಿನ್ಯಾಸ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ವಿಮರ್ಶೆ ಮಾಡುವ ಹಂತಗಳತ್ತ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಸೇವಾ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ಆಧಾರಿತ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಾದ ಭಾರತೀಯ ಕಂಪನಿಗಳು ಈ ಹೊಸ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆದ್ಯತಿಯನ್ನು ನೀಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ರೂಪಾಂತರವು ಕೆಲವು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಬಹುದು. ಆದರೆ ಹೊಸ ವಾಸ್ತವಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬ ನಂಬಿಕೆಯಿದೆ.
ಸ್ಕೇಲರ್ ಎಂಬ ಅಪ್ಸ್ಕಿಲ್ಲಿಂಗ್ ವೇದಿಕೆಯ ಸಂಸ್ಥಾಪಕ ಅಭಿಮನ್ಯು ಸಕ್ಸೇನಾ ಅವರು ಹೇಳುವಂತೆ “ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ಹಿರಿಯ ಡೆವಲಪರ್ ಹುದ್ದೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಂದರ್ಶನಗಳಲ್ಲಿ ChatGPT ಮುಂತಾದ ಎಐ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತೇವೆ. ‘ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್’ ಎಂಬುದು ಈಗ ಒಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. AI ಗೆ ಸರಿಯಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಕ್ರಿಯೇಟಿವಿಟಿ ಕೋಡಿಂಗ್ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅಲ್ಲ. ಆದರೆ ಇದು ಅಲ್ಲಿಗೆ ಮುಗಿಯುವುದಿಲ್ಲ. ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ಕೇವಲ ಕೋಡ್ ರಚನೆ ಮಾಡದೆ, ಅದರ ಸುರಕ್ಷತೆ, ಸಂಪೂರ್ಣತೆ, ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಅಂದಾಜಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶ ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಎಐ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ನೈಪುಣ್ಯತೆಗೆಗಳು ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ಗೂ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ" ಎಂದಿದ್ದಾರೆ.
ಸ್ಟಾಕ್ ಓವರ್ಫ್ಲೋನ ಸಿಇಒ ಪ್ರಶಾಂತ್ ಚಂದ್ರಶೇಖರ್ ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡುತ್ತಾ “ನಿಜವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಎಂದರೆ, ಸಂದರ್ಶನದ ವೇಳೆ ನಿಮ್ಮ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಲು ನೀವು ಈ ಉಪಕರಣಗಳ ಮೇಲೆ ಎಷ್ಟು ನಂಬಿಕೆ ಇಡುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದು. ಇದು ನನಗೆ ಶಾಲೆಯಲ್ಲಿ ಮೊಟ್ಟಮೊದಲಿಗೆ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಬಳಸಲು ಅವಕಾಶ ಸಿಕ್ಕದ್ದನ್ನು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಅದು ವೇಗಗೊಳಿಸಿತು, ಆದರೆ ದಿನದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ನಾನು ಗಣಿತ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗಿತ್ತು. AI ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಸಂದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ವಿಷಯವೂ ಹಾಗೆಯೇ. ಕೆಲವರು ಇದನ್ನು ಮೋಸದ ಪ್ರಯತ್ನ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ನಿಜವಾಗಿ ನೋಡಿದರೆ, ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ಇನ್ನೂ ಕೋಡಿಂಗ್ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಿದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಕೆಲಸವು ನಿಖರವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಅದರ ಮೇಲಿನ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮಾನವನದ್ದೇ ಆಗಿದೆ ಎಂದರು.
ಮುಂದುವರೆದು ಉತ್ತರವು ಎರಡರ ಮಧ್ಯೆ ಎಲ್ಲೋ ಇದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು AI ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಮೂಲಭೂತ ಕೋಡಿಂಗ್ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು GenAI ಉಪಕರಣಗಳ ಸಮರ್ಪಕ ಬಳಕೆ ಎರಡನ್ನೂ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಂತೆ ಸಂದರ್ಶನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳೂ ಬದಲಾಗಬೇಕು. ಈ ದ್ವಂದ್ವತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ನವೀಕೃತ ಸಂದರ್ಶನ ಶೈಲಿಗಳ ಅಗತ್ಯ ಈಗ ಕೇವಲ ಆಯ್ಕೆ ಅಲ್ಲ, ಅವಶ್ಯಕತೆ ಎಂದರು.