Где ИИ вам не помогает? Amazon теперь считает такой ответ плюсом инженера

Amazon выложила на своём сайте памятку для разработчиков про ИИ. Внутри компании её разослали ещё в сентябре, публично она появилась 27 октября.

Расход токенов, долю использования ИИ-инструментов и число изменений в коде там прямо называют «deeply flawed», то есть глубоко ошибочными метриками. Особенно если сделать их целью.

Повод у этого был. В мае Amazon закрыла внутренний лидерборд по токенам, потому что сотрудники начали накручивать расход ради места в рейтинге. Лимитов на токены, по словам компании, нет.

Совсем от цифр не отказываются. В памятке написано, что они пока неплохо совпадают с реальным результатом, но смотреть на них надо осторожно. Мерить людей предлагают долгосрочными результатами для клиентов и бизнеса.

Для найма самое интересное в конце. Если ИИ вашей работе сейчас не помогает, Amazon просит записать почему и принести это руководителю. И отдельно: инженер, который может объяснить, где ИИ ему пока не помогает, показывает то самое суждение, которого от него ждут.

У меня ответ на этот вопрос есть. Шаблонный код я отдаю Cursor и Claude. А вот чувствительные данные в облачные модели не отправляю, для них держу локальные модели в Ollama и LM Studio.

По-моему, такой вопрос на собесе скажет о кандидате больше, чем рассказ о том, сколько кода он нагенерировал за неделю.

Тимлиды и рекрутеры, вы бы спросили кандидата, где ИИ ему не помогает? Или по-прежнему смотрите на скорость и объём кода?

#работа #it #ии