판단
실제 결함을 잡아냅니다
후보자가 눈앞의 실제 문제를 찾아냈는가?
AI 시대의 기술 채용
왜 DevEval인가
결과 뒤에 있는 엔지니어링 역량을 확인하세요.
역량은 드러날 기회를 가질 자격이 있습니다. DevEval은 실무 과제, 실행 가능한 검증 항목, 지원자의 추론을 하나의 기록으로 모아, 팀이 엔지니어가 무엇을 만들었는지, 어떻게 검증했는지, 무엇을 바꾸겠는지 논의할 수 있도록 돕습니다.
정답이 알려진 증거
정답이 알려진 실행 가능한 검증
기록에 근거한 판단
지원자의 선택: 신뢰 또는 이의 제기
사람의 결정 기록
근거와 후속 조치를 검토할 수 있는 상태로 유지
희소한 역량
자신감은 자가 평가가 아니라 행동이 됩니다.
지원자는 AI가 생성한 구현을 신뢰할지 이의를 제기할지 결정합니다. 이의를 제기하는 경우, 신뢰하지 않는 특정 줄을 명시하고 그 근거를 기록으로 남겨야 합니다.
후보자 상호작용 예시
먼저 결정하세요. 그런 다음 결정을 옹호하세요.
ai-patch/cache.jsAI 생성 패치
1async function getUser(id) {
2 const cached = cache.get(id);
3 if (cached) return cached;
4
5 const user = await db.users.find(id);
6 cache.set(id, user);
7 return user;
8}
신뢰하지 않는 줄에 이의를 제기하세요
후보자는 막연히 패치를 싫어한다고 말하는 대신 특정 줄을 짚고 그 이유를 설명합니다.
“3번째 줄은 조회가 실패해도 캐시된 값을 반환하므로, 존재하지 않는 사용자가 영원히 캐시 적중으로 처리됩니다.”
통화와 추론 과정은 기록으로 남습니다
검토자는 무엇이 문제 제기되었고, 무엇이 신뢰되었으며, 그 이유가 무엇인지 확인합니다.
후보자 상호작용의 예시입니다. 최종 채용 점수를 나타내지 않습니다.
검토 가능한 기록 하나
후보자 경험은 타이머 시작 전부터 시작되어 제출 후에도 계속됩니다.
이 워크플로는 인터페이스상의 예기치 않은 상황을 줄이고, 각 결정의 근거를 보존하며, 면접관이 처음부터 다시 시작하지 않고 정확한 다음 질문을 할 수 있도록 설계되었습니다.
01
타이머 전에 연습하기
연습 기능이 활성화된 AI 코드 리뷰 화면에서는 평가 대상 작업을 시작하기 전에 지원자가 Trust 또는 Challenge를 연습할 수 있습니다.
02
구축 및 검증
구성된 스크린은 실행 가능한 작업과 AI 출력 검토 과제를 결합할 수 있으므로, 다듬어진 최종 답변만이 유일한 근거가 되지 않습니다.
03
기록을 검토하세요
채용 팀은 결과를 공유하기 전에 테스트, 결정, 추론 과정, 그리고 이용 가능한 무결성 정보를 검토합니다.
04
불확실성을 파고들기
근거가 있는 경우, 리포트는 놓친 결함과 불확실한 판단을 실시간 검증을 위한 질문으로 바꿔 보여줍니다.
판별력 근거
명확한 한계를 가진 제한적인 신호입니다.
판별력은 불확실한 상황에서 정답에 대한 판단력을 측정합니다. 나머지 면접 과정을 대체하지 않습니다.
- 실행 가능한 검증은 검토자에게 정답이 알려진 근거를 제공합니다.
- 누락된 신호는 누락된 상태로 남으며, 스코어카드는 수집되지 않은 증거를 만들어내지 않습니다.
- AI 지원 요약은 검토를 돕습니다. 채용 결정은 사람이 내립니다.
- 얼굴, 음성, 감정 또는 성격 점수화 없음.
자제
오탐 방지
후보자가 모든 것에 이의를 제기하는 대신 올바른 코드를 그대로 두었는가?
유죄 판결
불확실성 표현
기록이 있는 경우, 각 판단에 대해 지원자가 얼마나 확신했는지 보여줍니다.
산출물 보기
주장을 수락하기 전에 근거를 확인하세요.
샘플 보고서는 작업 결과, AI 코드 리뷰 결과, 무결성 관련 맥락, 후보자에게 공개되는 피드백, 실시간 후속 면접이 어떻게 함께 연결되는지 보여줍니다.
구매자 질문
초기에는 비교 가능한 신호를 활용하세요. 깊이를 더하는 경우에는 회사 맥락을 활용하세요.
DevEval은 하나의 평가로 모든 채용 질문에 답할 수 있다는 주장이 아닙니다. AI로 인해 판단하기 어려워진 엔지니어링 업무 영역을 위한 검토 가능한 증거 계층입니다.
우리 저장소에서 모든 화면을 생성하지 않는 이유는 무엇인가요?
저장소 작업은 최종 후보자의 심층 역량 확인에 유용합니다. 퍼널 초기에는 정답이 알려진 범위가 명확한 과제가 증거를 비교하기 쉽게 하고, 지원자가 판단력을 보여주기 전에 흡수해야 하는 회사 맥락의 양을 줄여 줍니다.
지원자가 AI를 사용할 수 있나요?
평가가 AI 사용을 위해 구성된 경우 예입니다. DevEval은 생성 이후에 일어나는 일을 측정합니다. 즉, 지원자가 부실한 출력에 이의를 제기하는지, 중요한 주장을 검증하는지, 그리고 무엇을 신뢰할 가치가 있는지 설명할 수 있는지 여부입니다.
Discernment는 최종 채용 판정인가요?
아니요. 이는 기술적 판단을 위한 하나의 구조화된 증거 계층입니다. 코딩, 시스템 사고, 의사소통, 직무 맥락, 그리고 사람의 검토는 여전히 중요합니다.
채용 팀은 무엇을 받게 되나요?
검토 가능한 기록으로, 사용 가능한 작업 결과, 지원자의 결정과 추론, AI 검토 결과, 검토자 메모, 집중 후속 질문을 포함합니다. 재생 및 통합 기능은 선택한 워크플로와 요금제에 따라 다릅니다.
채용 중인 직무 하나를 가져가세요. 구체적인 스크리닝 및 검토 계획을 얻어 가실 수 있습니다.
15분 워크스루에서는 팀이 사용할 역할, 후보자 경로, 증거 패킷 및 집중 라이브 검증 프롬프트를 살펴봅니다.