随着科技的飞速发展，人工智能正逐渐渗透到各个行业，改变着我们工作的方式，尤其在软件工程领域，其影响尤为深远。传统的软件工程面试常常聚焦于算法和数据结构的手写代码测试，这种面试模式在人工智能兴起之前曾是评估候选人技术能力的黄金标准。然而，随着AI辅助编码工具如Copilot、Cursor和Claude的普及，单纯考察手写代码的方式逐渐显现出局限性。Canva作为全球领先的设计平台，敏锐地察觉到这一转变，率先革新了技术面试流程，大胆提出允许且鼓励应聘者在面试中使用AI工具，从而更真实地反映工程师日常工作状态。 现代软件工程师的日常工作已不再是纯粹地编写代码，而是融合了对现有代码库的理解、代码复审、功能改进以及复杂需求的分析。AI工具的引入极大提升了编码效率，使工程师能够将更多精力放在解决复杂问题和创造性思考上。
因此，面试流程如果仍排斥这些辅助工具，就无法准确衡量候选人在实际工作中的表现。Canva深知这一点，选择拥抱变化，并将透明度置于监控之上。换句话说，他们不再试图隐秘地侦测应聘者是否借助AI，而是明确告知并要求应聘者在面试中使用AI，观察其如何与AI协作完成任务。这种开放的姿态不仅打破了传统壁垒，也体现了对候选人能力的全新评估维度。 在实践过程中，Canva发现简单的算法题很容易被AI迅速解决，且代码质量通常令人满意，这说明传统面试题未能充分体现复杂工程实践的挑战性。于是，他们重新设计面试题目，加入更多现实工作中会遇到的模糊需求和复杂场景，促使应聘者通过反复沟通、需求澄清和判断优先级，展示他们在不确定环境中思考和解决问题的能力。
同时，考察他们能否对AI生成的代码进行批判性审视和有效改进，确保最终方案符合生产环境的质量标准。这种全方位评估不仅考察基础编程技能，更强调工程师的综合素养和在未来工作中的实际表现。 这一新的面试模式也引发了内部的讨论和担忧。一些工程师担忧，依赖AI可能会弱化计算机科学基础的锻炼，面试质量可能会下降。但随着不断沟通和试点，能够看到这一方法并非降低标准，而是以更贴近实际的方式考察应聘者的技术深度和代码理解力。重要的是，候选人必须对AI生成的内容承担完整责任，这并非“轨迹模糊”的合作，而是人机结合的高度协作。
通过这种方式，Canva确保招募的工程师既具备扎实的理论基础，又能驾驭现代工具，适应快速发展的技术环境。 这一理念转变对候选人提出了新的要求。AI辅助编码的成功不仅仅在于会使用工具，而在于具备良好的判断力，知道何时依赖AI，何时亲自调整代码。面试中表现出色的人通常会主动询问细节，合理拆解问题，灵活运用AI辅助解决方案，同时发现和修复AI生成代码中的潜在缺陷。相反，缺乏AI经验的候选人常因难以有效引导AI而陷入困境，这说明未来的软件工程师不仅需要传统的编程能力，也要熟练掌握智能工具的“沟通艺术”。 为了帮助应聘者适应新流程，Canva在面试前给予充分的准备建议，鼓励他们练习各种AI工具的使用，这不仅有助于应对技术考核，也为未来工作奠定基础。
这种透明且前瞻性的策略体现了Canva对“AI无处不在”理念的坚持，推动企业在人才选拔上与技术革新同步，培育能够驾驭人工智能革新的工程团队。 AI辅助面试的早期反馈非常积极，候选人与面试官之间的互动因共同利用AI而更加富有成效，面试体验更加真实和深入。面试结果也更具预测力，能够准确筛选出既懂技术又能巧妙利用AI的优秀人才。显然，这是在为企业未来持续竞争力奠定坚实基础。未来，随着AI技术不断更新，面试评估也将持续进化，Canva承诺会保持对流程的动态调整，确保选拔标准与时俱进，始终契合工程师成功所需的关键技能。 总结来看，Canva的面试革新不仅是对人工智能技术进步的积极响应，更是对软件工程本质转变的清醒认识。
企业招聘不再仅仅关注传统的算法能力，而是强调工程师如何在协同智能环境下发挥创造力和判断力。拥抱AI，透明合作，重视代码阅读和评审能力，以及解决复杂现实问题的能力，是未来技术面试的关键趋势。对求职者而言，掌握AI工具已经成为职场竞争的重要资本。对企业而言，设计贴近实际工作场景的评估体系，则是吸引和识别顶尖人才的必由之路。随着AI的持续进化，可以预见，面试和工作方式都将实现更加智能、高效和协同的未来。
