Manajer teknik Anthropic, Felix Rieseberg, menulis di blog pribadinya bahwa mulai bulan ini ia berhenti memakai wawancara coding tradisional dalam rekrutmen. Alasannya lugas: hal-hal yang diuji soal semacam itu sudah dikerjakan Claude lebih baik daripada para kandidat.
Rieseberg pernah memimpin tim teknik Claude.ai, Cowork, dan Claude Code versi desktop di Anthropic. Ia juga ko-maintainer Electron dan sebelumnya bekerja di Notion, Stripe, Slack, dan Microsoft. Ia menggambarkan wawancara coding sebagai indikator prediksi yang "lemah tetapi berguna", yang secara kasar bisa menunjukkan siapa yang akan berprestasi di sebuah tim, dan kini indikator itu tidak lagi bekerja.
“Claude is now better at both” (Claude sekarang lebih baik di keduanya)
Kalimat ini muncul dalam perbandingannya antara tantangan coding React dan kuis bahasa assembly: baik yang diuji framework front-end maupun detail tingkat rendah, model menjawab lebih baik daripada manusia. Ia juga menulis bahwa orang-orang yang paling berpengaruh di timnya tidak ada kaitannya dengan nilai tes semacam ini, dan bahwa wawancara coding, meski dipakai di mana-mana, tidak pernah disukai.
Dua orang baru, satu akhir pekan
Inti tulisannya adalah saran untuk insinyur yang masih junior, berjudul "Hunger beats tenure", yang kurang lebih berarti semangat mengalahkan masa kerja. Contoh yang ia pakai adalah antarmuka grafis Claude Code. Para insinyur sudah lama terbiasa dengan Claude Code sebagai alat baris perintah, dan antarmuka grafisnya lama tidak ada yang membuat. Dua insinyur yang baru bergabung, Anthony Morris dan Alice Zhao, membuat prototipe yang berjalan dalam satu akhir pekan, dan versi publik pertamanya dirilis sekitar delapan hari kemudian.
Sarannya kurang lebih terdiri dari lima poin:
- Pahami dulu apa yang ingin dicapai perusahaan, sebaiknya sampai mengerti tujuan yang dipikirkan "atasan dari atasan", lalu pilih pekerjaan yang berdampak pada bisnis, bukan sekadar menghabiskan daftar tugas;
- Cari beberapa gagasan berani seputar tujuan-tujuan itu;
- Buat prototipe dalam satu akhir pekan, lewati proses dokumen kebutuhan, menggalang dukungan, serta mengatur jadwal desainer dan manajer produk;
- Satu prototipe hanya memuat satu gagasan, agar manajemen melihat peluangnya dan juga melihat bahwa Anda orang yang sanggup melanjutkannya;
- Manfaatkan sudut pandang orang baru: karena belum sering mendengar alasan "ini tidak bisa dilakukan", justru lebih mudah berhasil.
Ia merangkum perubahan di balik semua ini dalam satu kalimat: eksekusi tidak lagi mahal. Pengetahuan framework yang dikumpulkan bertahun-tahun dulu menentukan seberapa besar dampak yang bisa dibuat seseorang; setelah model menekan biaya menulis kode, hambatan itu melonggar. Saat di Notion, ia pernah diberi tahu bahwa mode offline mustahil dibuat. Belakangan ia mendapati bahwa kompleksitas model datanya memang nyata, sedangkan penolakan dari para pendiri hanyalah anggapan semua orang.
Jika dibawa ke rekrutmen di Tiongkok
Rieseberg juga mengakui bahwa ia belum menemukan format wawancara yang lebih baik. Cara yang ia pakai sekarang adalah menelusuri CV dan portofolio untuk mencari prototipe kecil yang "menunjukkan selera, empati, dan pemikiran berprinsip", dan ia mengatakan tidak mengira wawancara coding akan kembali. Ini penyesuaian seorang manajer untuk timnya sendiri; Anthropic secara resmi tidak mengumumkan perubahan proses rekrutmen di seluruh perusahaan, dan apakah tim lain akan mengikuti belum bisa diverifikasi.
Bagi insinyur di Tiongkok, logika ini cukup jauh dari praktik rekrutmen yang berlaku. Perusahaan teknologi besar di Tiongkok umumnya masih mempertahankan tes tulis online dan soal algoritma yang ditulis tangan, baik untuk rekrutmen lulusan baru maupun tenaga berpengalaman, dan bank soal di platform latihan tetap menjadi perlengkapan standar persiapan melamar kerja. Begitu kemampuan model memecahkan soal melampaui sebagian besar kandidat, semakin sedikit orang yang bisa dibedakan lewat nilai tes tulis, dan pewawancara cepat atau lambat harus mencari sinyal lain. Mengawasi apakah kandidat memakai AI dalam tes jarak jauh pun makin sulit.
Perubahan yang lebih realistis kemungkinan lebih dulu muncul di level karya. Sebuah alat kecil yang berjalan, atau deretan commit yang benar-benar digabungkan ke repositori sumber terbuka, lebih sulit diserahkan ke AI dibanding skor soal algoritma, dan lebih dekat dengan apa yang disebut Rieseberg sebagai "selera". Hambatannya juga ada di sini: syarat membuat prototipe dalam satu akhir pekan adalah lebih dulu memahami apa yang dibutuhkan bisnis, dan pada langkah itu model tidak banyak membantu.
Sumber: blog pribadi Felix Rieseberg, CocoLoop disusun oleh redaksi; memverifikasi cakupan perubahan wawancara, jumlah insinyur di balik prototipe antarmuka grafis Claude Code, dan jeda waktu hingga rilis publik pertama.