下一代招聘：面试功能

Last updated: June 2, 2026

在 HackerRank，我们正引领人工智能在开发者生产力方面的革命，根本改变软件开发的格局。

AI 副驾驶正在通过平衡竞争环境和指数级提升开发者效率来实现编程的民主化。通过与智能助手合作，开发者从仅仅编写代码转变为与 AI 协作，从而实现更快、更流畅的软件创建。像 Cognition AI 的 Devon 和 Ellipsis 的 AI 驱动代码审查代理这样的尖端工具正在设定前所未有的标准，让开发者专注于复杂的问题解决和创新。

HackerRank 在以 AI 为先的招聘流程中引领潮流，无缝结合人类专业知识与 AI，确保下一代开发者具备定义未来编码的能力。

面试中的代码仓库

  • 用实际挑战评估候选人的编码基础

  • 创建类似于从 PRD 构建功能的任务

  • 修复支持票中的漏洞

  • 进行代码审查

  • 设计可扩展的系统

  • 与 AI 助手协作工作

  • 通过模拟日常任务中的合作，探索团队适配性

  • 通过使用相同的代码仓库，在所有招聘轮次中利用相同的问题背景。

面试设置

  • 代码仓库是面试的基础。例如，使用电子商务 MERN 仓库进行 SDE 2 前端招聘。

  • 选择仓库可以通过两种方式： 

    • 从 Quickpad：选择相关的代码仓库。

  • 或者从左侧导航：选择相关的代码仓库

  • 添加仓库中的任务以进行面试。 

  • 查看 README 文件，了解电子商务仓库的概述。

  • 该存储库包括错误修复、系统设计和功能开发任务。

  • 为每次面试选择任务，来自电子商务 MERN 堆栈。示例序列：

    • 面试 1：编码 – 功能构建 + 错误修复

    • 面试 2：系统设计

    • 招聘经理轮次

    • 价值匹配轮次

  • 候选人可以自动启用 AI 助手以完成他们的任务。

AI 助手

  • AI 助手协助候选人解决任务。 

  • 面试官可以实时监控 AI-候选人互动，交谈内容会被记录在面试报告中。

  • 如需禁用 AI 助手，请联系 HackerRank，邮箱 support@hackerrank.com。

面试官工作流程

候选人准备

  • 分配大约 5 分钟，让候选人熟悉界面和代码仓库。

  • 告知候选人关于 AI 助手的位置和预期交互方式。

面试后：报告

  • 获取每次面试的全面报告，位于候选人包和面试标签中。

  • 实时监控候选人与AI的互动，报告中提供转录文本。

  • 在所有面试中使用相同的代码仓库，构建渐进式面试评估，标记已尝试的任务并选择剩余任务进行后续轮次。