要約:
- 多くの企業がLeetCodeスタイルの面接から実践的な評価への移行を進めている。
- LeetCodeは主に除外のために設計されており、技術文化に否定的な傾向を生み出している。
- 技術スクリーニングは白板面接と同様に問題があると批判されている。
- LeetCodeは面接の準備のために設計されており、スキル向上ではない。
- AI/MLに関するコンテンツが非常に少ない。
- LeetCodeに対する主な反対意見は、採用はコーディングスキル以上の複雑なプロセスであるということ。
- LeetCodeの代替手段として、HackerRank、CodeSignal、CodeForces、CodinGame、Kaggle、GeeksforGeeksなどが挙げられている。
- MachineHack Generative AIは、AIスキルを向上させるための優れた選択肢である。
- LeetCodeは開発者が問題解決スキルを向上させるのに役立つが、他の重要なソフトウェアエンジニアリングの質を犠牲にすることは避けるべきである。
考察:
LeetCodeが面接に役立つ一方で、技術企業やエンジニアは他の重要なソフトウェアエンジニアリングの質を犠牲にすることなく、バランスの取れたアプローチが重要です。AI/ML分野においても、より実践的なスキル向上を促進する手段が求められています。MachineHack Generative AIのようなプラットフォームは、実務に役立つスキルアセスメントやAIトレーニング、キャリア機会を提供する点で優れています。技術面だけでなく、ソフトスキルやコミュニケーション能力も重要視される現在のテック業界において、総合的なエンジニアの育成が必要とされています。