Bài thi quen thuộc đã mất sức nặng
Bài kiểm tra code trong tuyển dụng là bài tập lập trình có giới hạn thời gian, thường dùng để dự đoán khả năng giải quyết vấn đề và viết mã của ứng viên trong công việc thực tế. Nhưng khi AI có thể làm tốt hơn phần lớn người dự tuyển, điểm số của bài thi ấy không còn là thước đo đáng tin như trước. Từ tháng 10, Felix Rieseberg, quản lý kỹ thuật từng phụ trách Claude.ai và Claude Code, đã bỏ vòng phỏng vấn lập trình truyền thống trong quy trình của nhóm mình tại Anthropic. Ông cho rằng Claude giải các câu đố lập trình tốt hơn phần lớn ứng viên, khiến bài thi cung cấp quá ít thông tin hữu ích. Đây không phải tuyên bố rằng kỹ năng viết mã đã hết giá trị. Vấn đề là một bài thi nhỏ, tách khỏi bối cảnh công việc, có thể đo khả năng luyện dạng câu hỏi hoặc khả năng dùng AI hơn là năng lực tạo ra phần mềm có ích. Nếu công cụ làm bài thay người, tuyển dụng kỹ sư cần đo điều gì mới là câu hỏi cấp thiết.
AI không chỉ vượt qua một bài thi
Trường hợp của Rieseberg không phải dấu hiệu cho thấy mọi vị trí tại Anthropic đã bỏ kiểm tra kỹ thuật. Nó là quyết định trong phạm vi nhóm của ông, trong khi hướng dẫn tuyển dụng chung vẫn có thể cấm ứng viên dùng Claude ở phỏng vấn trực tiếp và bài tập về nhà nếu không được cho phép. Sự khác biệt ấy cho thấy các doanh nghiệp đang thử nghiệm, chứ chưa tìm được một chuẩn mới. Bài kiểm tra tại nhà của nhóm hiệu năng cũng gặp vấn đề: Claude Opus 4 đạt điểm cao hơn hầu hết ứng viên trong thời gian giới hạn; khi đề khó hơn, Opus 4.5 bắt kịp cả những ứng viên xuất sắc nhất. Việc liên tục làm đề khó hơn để máy không giải được có thể biến tuyển dụng thành cuộc chạy đua vô ích. Dẫu vậy, thị trường vẫn dựa nhiều vào thi kỹ năng. Khảo sát 1.500 doanh nghiệp ghi nhận 62,5% nhà tuyển dụng ngành thông tin dùng bài kiểm tra chính thức ở bước đầu, còn khoảng 70% chuyển bài thi sang hình thức trực tiếp hoặc có giám sát để hạn chế AI. Cách làm này bảo vệ tính độc lập của bài thi, nhưng chưa chắc làm nó sát với công việc hơn.
Thay câu đố bằng bằng chứng về năng lực
Nếu mục tiêu là đánh giá lập trình viên trong môi trường AI phổ biến, nhà tuyển dụng nên quan sát cách họ xác định vấn đề, chọn giải pháp, kiểm thử và tìm lỗi trong mã do AI tạo ra. Đây là những năng lực gắn với kết quả công việc hơn việc nhớ một thuật toán để viết thật nhanh. Kỹ sư trưởng Jaana Dogan của Google cũng gợi ý quan sát cách ứng viên phối hợp với các tác nhân lập trình, bởi quá trình ấy có thể bộc lộ kỹ năng code thực tế. Rieseberg hiện chưa có phương án thay thế hoàn chỉnh. Tạm thời, ông xem hồ sơ và portfolio để tìm nguyên mẫu thể hiện gu thẩm mỹ, sự thấu cảm và tư duy có nguyên tắc. Một sản phẩm nhỏ do ứng viên tự làm có thể cho thấy họ chọn vấn đề nào, cân nhắc ai sẽ dùng sản phẩm và sửa ra sao khi kết quả chưa đạt yêu cầu. Đó là hướng đi hợp lý, nhưng portfolio cũng cần được thảo luận kỹ: ứng viên phải giải thích quyết định, giới hạn và phần việc mình trực tiếp làm. Nếu chỉ chấm giao diện cuối cùng, nhà tuyển dụng vẫn có thể nhầm sản phẩm đẹp với năng lực tốt.
Khó khăn trong đánh giá đã được phản ánh rộng hơn trong khảo sát: 71% trong khoảng 400 lãnh đạo kỹ thuật tại Mỹ, Ấn Độ và Trung Quốc cho biết AI khiến việc đánh giá năng lực kỹ thuật của ứng viên khó hơn. Con số này củng cố một nhận định: thêm giám sát có thể xác nhận ai tự viết mã, nhưng chưa trả lời ai biết xây dựng sản phẩm đúng.
Tuyển kỹ sư cần nhìn xa hơn thâm niên
Thông điệp của Rieseberg đặc biệt đáng chú ý với kỹ sư mới vào nghề: khả năng tạo ra tác động thực tế có thể quan trọng hơn số năm kinh nghiệm hay việc thuộc lòng các dạng câu hỏi. Ông nêu ví dụ hai kỹ sư mới gia nhập Anthropic đã xây dựng giao diện đồ họa cho Claude Code trong một dịp cuối tuần; phiên bản đầu tiên được phát hành công khai khoảng tám ngày sau đó. Đây là minh họa cho tốc độ tạo nguyên mẫu, không phải bằng chứng rằng mọi ứng viên đều nên làm việc không công để gây ấn tượng. Cách tuyển dụng tốt hơn nên kết hợp trao đổi về quyết định kỹ thuật, bài tập gần với nhiệm vụ thực tế và đánh giá quá trình hợp tác với AI. Ứng viên cần trình bày cách kiểm chứng kết quả, xử lý sai sót và cân nhắc nhu cầu người dùng, thay vì chỉ đưa ra đoạn mã chạy được. Nhà tuyển dụng cũng phải đặt cùng một tiêu chí và bối cảnh cho mọi người. Claude trong tuyển dụng vì thế không khiến kỹ sư trở nên thừa thãi; nó phơi bày điểm yếu của phép đo cũ. Bài kiểm tra code chỉ còn hữu ích khi phản ánh công việc thật. Nếu không, tuyển dụng sẽ tiếp tục chấm khả năng vượt bài thi thay vì khả năng làm nên phần mềm tốt.
