Google تسمح للمرشحين باستخدام Gemini في مقابلات المهندسين

تجرّب Google صيغة جديدة للمقابلة التقنية: ففي برنامج تجريبي، يستطيع المرشحون لوظائف مهندسي البرمجيات فتح Gemini مباشرة أثناء المقابلة. وقد انتشر الخبر، الذي ينقله موقع Jiqizhixin الصيني، بسرعة في المجتمعات المتخصصة. والسبب مفهوم: فعلى مدى سنوات، كان الاستعداد للتوظيف في الشركات الكبرى يعني حل مئات المسائل على LeetCode، أما الآن فجهة العمل نفسها تقول إن وجود مساعد في القاعة أمر مقبول.

ما الذي يتغيّر بالضبط في المقابلة

كان الأساس في السابق هو النمط الكلاسيكي: يعطي المحاور مسألة خوارزمية، ويكتب المرشح الحل من الصفر، غالبًا على السبورة أو في محرر نصوص بسيط. وبحسب وصف التجربة الجديدة، لا تختفي هذه المهارة، لكن تُضاف إليها مهارات أخرى.

تريد Google أن تختبر كيف يقرأ المرشح شيفرة لم يكتبها بنفسه، وكيف يعثر فيها على الأخطاء، وكيف يقيّم جودة الحل. وفي الجزء المتاح من المادة تنقطع قائمة المعايير عند كلمة «تقييم»، ولذلك فإن القائمة الكاملة للمعايير غير معروفة حتى الآن. لكن المنطق واضح: إذا كان النموذج يولّد شيفرة صالحة للعمل في ثوانٍ، فإن قيمة المهندس تتحدد أكثر فأكثر بقدرته على فهم هذه الشيفرة، والتقاط العيب الخفي فيها، والحكم على صلاحيتها للإنتاج.

أبرز معالم التجربة بحسب البيانات المتاحة:

• الصيغة: برنامج تجريبي، وليس استبدالًا شاملًا للمقابلات القائمة؛
• الأداة: Gemini، وهو نموذج Google نفسها، ويتاح للمرشح خلال الجلسة؛
• ما يبقى: كتابة مسألة خوارزمية من الصفر؛
• ما يُضاف: قراءة شيفرة كتبها غيره، وتحديد مواضع المشكلات، وتقييم جودة الحلول؛
• لا تتوفر بعد أرقام علنية عن عدد المشاركين ومدة التجربة وتأثيرها في الاختيار.

لماذا تبدو هذه خطوة منطقية

كانت الفجوة بين المقابلات والعمل الفعلي موضوع تندّر منذ زمن طويل. ففي الممارسة اليومية يستخدم المطور الإكمال التلقائي، والدردشة مع النموذج، والوكلاء داخل IDE. أما منع هذا كله أثناء المقابلة فكان يختبر مهارة لا تكاد تُستخدم بهذا الشكل. يضاف إلى ذلك خطر عملي: فقد يستعين المرشحون بالذكاء الاصطناعي دون أن يلاحظ أحد، ويضطر المحاورون إلى لعب دور المحقق بدلًا من تقييم القدرات.

يزيل السماح الرسمي بالمساعد هذه المشكلة. فإذا كانت الأداة مسموحة ويعرف الجميع بذلك، يفوز من يجيد صياغة المهمة، ومراجعة الإجابة، وملاحظة مواضع خطأ النموذج. وقد خطت شركات أخرى في القطاع خطوات مشابهة: فبحسب منشورات عام 2025، اختبرت Meta وCanva مقابلات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. وتنضم Google بذلك إلى هذا الاتجاه، لكن بنموذجها الخاص.

وللأمر وجه آخر. فتقييم «قراءة الشيفرة» أصعب من التحقق من اجتياز الحل للاختبارات. يحتاج المحاورون إلى معايير تقييم جديدة، ومعايرة، ومقاييس موحدة، وإلا ازدادت الذاتية. كما تبقى مسألة العدالة مفتوحة: فبعض الناس يتعاملون مع المساعد جيدًا وبعضهم لا، وهذا لا يعكس دائمًا المستوى الهندسي.

كيف يستعد المرشحون

لم يفقد تعلّم الخوارزميات أهميته: فالتفكير الأساسي ما زال يُختبر. لكن يُستحسن إضافة بضع ممارسات إلى قائمة الاستعداد.

1. حلّلوا طلبات pull request التي كتبها غيركم وابحثوا فيها عن الأخطاء دون تشغيل الشيفرة. 2. تدرّبوا على العمل مع المساعد: صياغة المهمة، وتحديد القيود، وفحص المخرجات على الحالات الحدّية. 3. تعلّموا أن تشرحوا بصوت مسموع لماذا قبلتم اقتراح النموذج أو رفضتموه. ويبدو أن هذا التعليل تحديدًا سيكون محل التقييم. 4. لا تعتمدوا على المساعد بوصفه مصدرًا للحقيقة: فأخطاء النموذج في المواضع الدقيقة ما زالت أمرًا معتادًا.

أما بالنسبة لفرق التوظيف فالخلاصة مختلفة: إذا كنتم تنوون السماح بالذكاء الاصطناعي في المقابلات، فأعيدوا كتابة معايير التقييم أولًا. وإلا ستحصلون على المقابلات نفسها، لكن بإجابات أجمل.