- Leetcodeは大手テック企業や銀行を含む複数の産業でコーディング能力を評価する人気の手段であるが、その限界がある。
- Leetcodeのマスタリーを自分の全人格にしてしまったエンジニアは、近い将来 rude awakening を迎えるかもしれない。
- 元データコンサルタントの失業者が、Leetcodeの問題を破竹の勢いで解決する方法を見つけた。
- Redditのユーザー’TimS2024’が、Claude’s 3.5 Sonnet APIとPythonを使用してLeetcodeの課題を解決する自律システムを開発し、86%の成功率で24時間で217問のeasy、359問のmedium、57問のhard問題を解決した。
- TimS2024のプロジェクトの動機は二つあり、「Leetcodeの問題を解くことがどれだけ愚かで恣意的かを示したかった」と、「問題の数が自分の価値を測る尺度だと考える人がいたらそれは冗談だ」ということを示したかった。
- TimS2024は、面接で話すネタが欲しかった。2週間前に「面談後、家族の理由でコンサルタントのデータ役職を辞めた後、仕事を探している」と別の投稿で述べていた。
- Leetcodeのようなテストが応募者を区別するのに適していない場合、企業は今後どのように人材を選択するのか。TimS2024は、AIがLeetcodeを置き換えると個別の自宅課題がより人気になると予想しているが、これには独自の問題と利点がある。
- 候補者は、これらの自宅課題が週末全体を要することを嘆いているが、それらはそれをやる気にならない多くの候補者を取り除くことができ、成功した応募の可能性を高めることができる。
この記事から、Leetcodeだけに頼ったコーディングテストには限界があり、AIがテストを置き換える可能性があり、企業はより候補者に適した選考手法を模索する必要があると感じます。