HackerRank đang định hình một kiểu phỏng vấn với AI. Ứng viên được đánh giá không chỉ qua đáp án mà còn qua cách đặt vấn đề, kiểm tra kết quả và sử dụng công cụ AI. Chakra là tác tử phỏng vấn của HackerRank. Công cụ này đã thực hiện hơn 500.000 cuộc phỏng vấn thử nghiệm và có thể gộp ba vòng tuyển dụng thành một buổi đánh giá.
Theo TechCrunch, Chakra quan sát ứng viên làm việc và đặt câu hỏi trong quá trình họ thực hiện nhiệm vụ. Hệ thống chấm điểm cả câu trả lời lẫn cách ứng viên đi đến đáp án. Mô hình này chuyển trọng tâm của bài kiểm tra kỹ thuật khỏi việc xác định ai viết đúng mã. Thay vào đó, nhà tuyển dụng đánh giá tư duy, khả năng phán đoán và cách cộng tác với AI.
Chakra đã thực hiện hơn 500.000 cuộc phỏng vấn
Sau khoảng sáu tháng thử nghiệm, HackerRank mở Chakra cho khách hàng sử dụng rộng rãi. Theo số liệu HackerRank cung cấp cho TechCrunch, hệ thống đã thực hiện hơn 500.000 cuộc phỏng vấn trong giai đoạn thử nghiệm. Snowflake, Snorkel và Capgemini nằm trong nhóm doanh nghiệp dùng thử, còn HackerRank kiểm nghiệm sản phẩm trong nội bộ.
Doanh nghiệp đã sử dụng tác tử giọng nói và các hệ thống sàng lọc để xử lý hồ sơ ứng viên. Người tìm việc cũng ngày càng có nhiều công cụ AI hỗ trợ phỏng vấn, đôi khi nhà tuyển dụng không biết các công cụ đó đang được sử dụng.
Chakra mở rộng phạm vi đánh giá sang tư duy phản biện, khả năng phán đoán và điều HackerRank gọi là độ thành thạo AI. Khái niệm này bao gồm cách ứng viên diễn đạt vấn đề cho công cụ, đánh giá đầu ra và hướng công cụ đến một phương án giải quyết.
Nội dung phỏng vấn được thiết kế giống công việc thật
Chakra giao cho ứng viên một nhiệm vụ liên quan đến kho mã dùng trong thực tế. Hệ thống cũng cung cấp sẵn trợ lý AI và theo dõi bối cảnh làm việc. Sau đó, Chakra có thể hỏi vì sao ứng viên chọn một cách tiếp cận. Hệ thống cũng có thể hỏi họ sẽ sửa giải pháp thế nào khi xuất hiện thêm một ràng buộc.
Cách tổ chức này gần với công việc của một kỹ sư hơn bài kiểm tra lập trình truyền thống. Nó cũng phản ánh sự thay đổi đang diễn ra khi tác tử trí tuệ nhân tạo hỗ trợ lập trình tham gia sâu hơn vào quá trình đọc, viết và chỉnh sửa mã.
Vivek Ravisankar là đồng sáng lập kiêm giám đốc điều hành HackerRank. Ông nói với TechCrunch rằng trước đây doanh nghiệp chủ yếu đánh giá đầu ra. AI hiện giúp gần như bất kỳ ai tạo ra một sản phẩm đầu ra. Vì vậy, nhà tuyển dụng phải tìm cách hiểu tư duy và khả năng phán đoán đứng sau sản phẩm đó.
Một cuộc phỏng vấn có thể thay ba vòng tuyển dụng
Theo Ravisankar, Chakra có thể gộp ba giai đoạn thành một cuộc phỏng vấn. Ba giai đoạn đó gồm sàng lọc với nhân viên tuyển dụng, bài đánh giá làm tại nhà và buổi phỏng vấn tiếp theo với một kỹ sư. Ông cho rằng Chakra thay đổi cấu trúc của quy trình tuyển người. Công cụ không chỉ tự động hóa một bài kiểm tra có sẵn.
Ứng viên được phép dùng AI ngay trong buổi phỏng vấn. Ravisankar cung cấp cho TechCrunch số liệu về các cảnh báo hoạt động đáng ngờ. Trong các cuộc phỏng vấn Chakra, số cảnh báo thấp hơn từ 70% đến 80% so với những bài đánh giá HackerRank truyền thống tương đương. Tỷ lệ cụ thể thay đổi theo khu vực địa lý và cấp độ kinh nghiệm.
HackerRank lập luận rằng khi mọi ứng viên đều có công cụ trong môi trường phỏng vấn, họ ít có động lực bí mật dùng một dịch vụ bên ngoài để nhận đáp án. Hệ thống có thể quan sát cách ứng viên sử dụng công cụ thay vì chỉ tìm dấu hiệu cho thấy họ đã mở một công cụ khác.
HackerRank đang thách thức chính sản phẩm cũ
Chakra đi ngược lại mô hình đánh giá kỹ thuật mà HackerRank đã phát triển trong nhiều năm. Sản phẩm truyền thống chủ yếu kiểm tra liệu lập trình viên có giải đúng bài toán hay không. Ravisankar cho rằng sự xuất hiện của AI khiến cách đo năng lực này trở nên kém hữu ích hơn.
HackerRank ra mắt tại sự kiện TechCrunch Disrupt năm 2012. Công ty xây dựng hoạt động kinh doanh quanh các thử thách lập trình. Theo TechCrunch, doanh nghiệp được Y Combinator hỗ trợ này có hơn 3.000 khách hàng, trong đó có Amazon, Nvidia, Clay và Replit. HackerRank cũng có cộng đồng hơn 30 triệu lập trình viên trên toàn cầu.
Trong nội bộ, Ravisankar so sánh bước chuyển này với việc Apple đi từ iPod sang iPhone. Sản phẩm cũ vẫn có giá trị, nhưng sản phẩm mới đại diện cho hướng đi mà công ty tin rằng thị trường sẽ lựa chọn. Sự thay đổi này đặt vai trò kỹ sư trong thời đại trí tuệ nhân tạo vào trọng tâm của cách doanh nghiệp thiết kế đánh giá.
Máy chấm điểm, con người quyết định tuyển dụng
Chakra được thiết kế để chấm điểm ứng viên, không đưa ra quyết định tuyển dụng cuối cùng. Ravisankar nói với TechCrunch rằng quyền quyết định vẫn thuộc về con người, trong khi hệ thống xử lý các phần có cấu trúc theo tiêu chí do doanh nghiệp đặt ra.
Với cách phân chia này, người phỏng vấn có thể dành thêm thời gian để xác định họ có muốn làm việc cùng ứng viên hay không. Họ cũng có thể tập trung trả lời câu hỏi về công ty, đội ngũ và vị trí tuyển dụng.
Ravisankar cho rằng một hệ thống được điều chỉnh đúng có thể ít thiên lệch hơn con người. Hệ thống áp dụng cùng một bộ tiêu chí cho mọi ứng viên thay vì bị ảnh hưởng bởi xuất thân hoặc học vấn. Tuy nhiên, việc áp dụng tiêu chí nhất quán không có nghĩa hệ thống hoàn toàn không có thiên lệch. Công cụ tuyển dụng tự động có thể kế thừa hoặc khuếch đại sai lệch. Những sai lệch đó có thể đến từ dữ liệu, mô hình và tiêu chí dùng để xây dựng công cụ.
Quy định vẫn là phần không thể bỏ qua
Việc sử dụng AI trong tuyển dụng đang được cơ quan quản lý xem xét, còn nghĩa vụ cụ thể phụ thuộc vào khu vực và loại công cụ được áp dụng. TechCrunch nêu trường hợp thành phố New York. Thành phố yêu cầu doanh nghiệp dùng một số công cụ tuyển dụng tự động phải tiến hành kiểm toán thiên lệch độc lập. Doanh nghiệp cũng phải thông báo cho ứng viên trước khi sử dụng các công cụ đó.
Ravisankar thừa nhận tuyển dụng là lĩnh vực chịu quản lý và cho biết HackerRank phải xây dựng Chakra để đáp ứng những yêu cầu như vậy. Cùng một thang điểm có thể tạo ra sự nhất quán, nhưng chất lượng đánh giá vẫn phụ thuộc vào dữ liệu, mô hình và tiêu chí mà doanh nghiệp lựa chọn.
Với ứng viên, Chakra cho thấy phỏng vấn kỹ thuật có thể không còn tập trung vào việc tự viết mọi dòng mã. Ứng viên còn phải chứng minh mình biết cộng tác với AI mà vẫn giữ được khả năng phán đoán. Với nhà tuyển dụng, công cụ này đặt ra yêu cầu đo được quá trình tư duy. Quyết định cuối cùng vẫn không được trao cho thuật toán.
Hãy tiếp tục theo dõi Sine để cập nhật cách trí tuệ nhân tạo đang thay đổi công việc và quy trình tuyển dụng kỹ sư.
