소개
엔지니어링 역량을 눈에 보이게.
엔지니어가 역량을 키우고 입증하며, 팀이 작업 이면의 역량을 알아볼 수 있는 공간입니다.
01 / 미션
우리의 사명.
사람들이 역량을 키우고 자신의 능력을 입증할 수 있도록 돕습니다.
오늘날 우리는 엔지니어링 실무, 비동기 평가, 실시간 면접을 통해 그 목적을 실현합니다. 개발자는 기술을 쌓고, 아이디어를 테스트하고, 자신의 결정을 설명할 공간을 얻습니다. 팀은 함께 검토할 수 있는 작업, 결과, 그리고 근거를 얻습니다. 도구가 변해도 목적은 같습니다. 사람들이 성장하고 자신의 역량을 드러낼 수 있도록 돕는 것입니다.
02 / 비전
우리의 비전.
모든 사람이 일자리를 찾고 더 나은 미래를 만들 공정한 기회를 얻는 세상.
저희는 모든 사람이 일자리를 얻고 성장할 공정한 기회를 가져야 한다고 믿습니다. 이는 배울 여지와, 출발점이나 기술을 어디서 익혔는지와 관계없이 자신의 역량을 보여줄 수 있는 방법에서 시작됩니다. 실무 과제, 명확한 기대치, 검토 가능한 결과물은 팀이 역량을 알아보는 데 도움이 됩니다. 채용 결정에 대한 책임은 여전히 사람에게 있습니다.
03 / 가치
우리의 가치.
실무 역량
코딩, 디버깅, AI 코드 리뷰, 버그 찾기를 통해 엔지니어가 구체적인 작업을 연습하고, 역량을 입증하고, 논의할 수 있습니다.
책임이 따르는 AI
AI를 사용하더라도 엔지니어링 판단이 여전히 필요합니다. 우리는 결과물에 의문을 제기하고, 가정을 검증하며, 트레이드오프를 설명할 수 있는 여지를 둡니다.
역량을 보여줄 공정한 기회
어디에서 시작했든, 어떻게 기술을 배웠든 누구나 공정하게 채용 기회를 얻을 수 있기를 바랍니다. 명확한 과제와 검토 가능한 결과물은 지원자가 자신이 기여할 수 있는 바를 보여주는 데 도움이 됩니다.
직접 검토할 수 있는 근거
테스트, 코드 이력, 추론 과정 및 이용 가능한 무결성 신호는 검토자에게 맥락을 제공합니다. 채용 결정에 대한 책임은 여전히 사람에게 있습니다.
04 / 성과
결과를 계속 유용하게 유지하는 방법.
일관된 조건
지원자는 특정 기술 스크리닝에 대해 동일한 지침, 시간 제한, 과제 유형, 허용된 도구 규칙을 확인합니다.
가시적인 증거
세션 재생, 코드 기록, 실행 결과 및 무결성 신호를 통해 결과를 블랙박스가 아닌 검토 가능한 형태로 제공합니다.
AI 시대의 판단력
저희는 후보자가 AI를 비판적으로 활용할 수 있는지 평가합니다. 즉, AI를 지시하고, 이의를 제기하고, 수정하고, 결과를 검증할 수 있는지 확인합니다.
휴먼 리뷰
점수와 벤치마크는 채용 팀을 지원합니다. 최종 결정은 직무와 맥락을 이해하는 사람이 내립니다.
05 / 제품
제공하는 내용입니다.
기술 스크리닝
코딩, 디버깅, AI 코드 리뷰, 버그 찾기 작업 전반에 걸쳐 역할별 기술 스크리닝을 실행하세요.
AI 코드 리뷰
후보자가 확신에 차 있지만 잘못된 AI 코드를 찾아내고, 반박을 받았을 때 자신의 판단을 지킬 수 있는지 측정하는 화면입니다.
검증 모드
지원자에게 AI가 생성한 코드를 제공하고, 실제로 버그를 찾아내는 사람과 결과물을 맹신하는 사람을 구별해 보세요.
Code Replay
후보자가 각 문제에 어떻게 접근했는지, 테스트 실행 기록과 최종 코드를 포함해 수정 단계별로 확인하세요.
판별력 근거
지원자가 실제 결함을 찾아냈는지, 잘못된 경고를 피했는지, 기록된 경우 불확실성을 표현했는지 보여주는 검토 가능한 증거.
무결성 이벤트, 기본 제공
포커스 변경, 붙여넣기 이벤트, 실행 기록 및 재생은 얼굴, 음성 또는 감정 점수화 없이 검토자에게 구체적인 맥락을 제공합니다.
22개 언어
Python, JavaScript, TypeScript, Java, C, C++, C#, Go, Rust, Ruby, PHP, Kotlin, Swift, Scala, Dart, Haskell, Elixir, Clojure, Groovy, Lua, Perl 또는 SQL로 전체 코드 실행을 포함한 평가를 진행합니다. 각 과제는 테스트 하네스가 정확히 실행하는 언어만 제공합니다.
맞춤 화면
각 역할에 맞춘 화면에 코딩, 검증, 프롬프트 작성, 라이브 검증 과제를 결합하세요.
개발자이신가요? 다음에서 같은 기술을 더 갈고닦을 수 있습니다 연습.
06 / 배경
우리가 이것을 만든 이유입니다.
AI는 코드를 빠르게 만들어 낼 수 있습니다. 엔지니어는 문제를 이해하고, 접근 방식을 선택하고, 결과를 점검하며, 트레이드오프를 설명할 책임을 여전히 집니다.
저희는 이러한 책임을 바탕으로 DevEval을 만들었습니다. 개발자는 업무를 연습하고, 피드백을 돌아보며, 다시 도전할 수 있습니다. 채용팀은 명확한 조건을 설정하고, 후보자가 한 작업을 검토하며, 기록만으로는 불분명한 부분을 라이브 후속 면접으로 확인할 수 있습니다.
목적은 하나입니다. 엔지니어가 자신의 역량을 보여주고, 팀이 그 역량을 알아볼 수 있도록 돕는 것입니다.
07 / 질문
궁금한 점이 있으신가요? 답변을 준비해 두었습니다.
DevEval이란 무엇인가요?
DevEval은 공개된 엔지니어링 실무와 기술 평가, 라이브 면접을 결합합니다. 개발자는 코딩, AI 코드 리뷰, 버그 찾기 작업을 수행하며, 채용 팀은 과제 결과, 후보자의 사고 과정, 그리고 이용 가능한 세션 증거를 검토합니다.
기존 코딩 테스트와 무엇이 다른가요?
전통적인 테스트는 통과하는 솔루션을 작성하는 데 지나치게 초점을 맞춥니다. DevEval은 실행 가능한 기본기를 유지하면서, AI 시대에 필요한 판단력을 더합니다. 즉, 후보자가 확신에 차 있지만 잘못된 AI 코드를 발견하고, 결과를 검증하며, AI 어시스턴트를 효과적으로 활용할 수 있는지를 평가합니다. 검토자는 이러한 근거를 나머지 채용 과정과 함께 검토합니다.
지원자는 스크린에 어떻게 참여하나요?
기술 스크리닝을 만들고 이메일로 초대 링크를 보냅니다. 지원자는 계정 없이 브라우저에서 링크를 엽니다. 코드 재생 및 무결성 이벤트를 포함한 결과가 대시보드에 표시됩니다.
개발자가 DevEval로 연습할 수 있나요?
예. 개발자는 다음에서 동일한 기술을 연마할 수 있습니다 연습, 22개 언어에 걸친 면접 형식 문제를 해결하는 방식입니다. 이는 제품의 부차적인 부분이며, 저희의 초점은 기업의 채용을 돕는 데 있습니다.
08 / 제품 피드백
DevEval을 더 발전시키는 데 도움을 주세요.
발견한 내용에 가장 잘 맞는 신호를 선택하세요. 각 경로는 팀이 조치를 취하는 데 도움이 되는 정보만 요청합니다.
DevEval447 Sutter St, Ste 506-1440
San Francisco, CA 94108