論文の概要: The Impact of Generative AI-Powered Code Generation Tools on Software Engineer Hiring: Recruiters' Experiences, Perceptions, and Strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00875v1
- Date: Mon, 2 Sep 2024 00:00:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 08:40:50.578622
- Title: The Impact of Generative AI-Powered Code Generation Tools on Software Engineer Hiring: Recruiters' Experiences, Perceptions, and Strategies
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIによるコード生成ツールがソフトウェアエンジニアの雇用に与える影響:リクルーターの経験、知覚、戦略
- Authors: Alyssia Chen, Timothy Huo, Yunhee Nam, Dan Port, Anthony Peruma,
- Abstract要約: 本研究では,GenAIを利用したコード生成ツールについて,採用者の経験と認識について考察する。
業界の専門家32人を対象に行った調査では、ほとんどの参加者はそのようなツールに精通しているが、ほとんどの組織は、これらのツールの使用・知識を考慮に入れた候補評価手法を調整していない。
ほとんどの参加者は、GenAIを利用したコード生成ツールをコンピュータサイエンスカリキュラムに組み込むことが重要であると考えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.557635080377692
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid advancements in Generative AI (GenAI) tools, such as ChatGPT and GitHub Copilot, are transforming software engineering by automating code generation tasks. While these tools improve developer productivity, they also present challenges for organizations and hiring professionals in evaluating software engineering candidates' true abilities and potential. Although there is existing research on these tools in both industry and academia, there is a lack of research on how these tools specifically affect the hiring process. Therefore, this study aims to explore recruiters' experiences and perceptions regarding GenAI-powered code generation tools, as well as their challenges and strategies for evaluating candidates. Findings from our survey of 32 industry professionals indicate that although most participants are familiar with such tools, the majority of organizations have not adjusted their candidate evaluation methods to account for candidates' use/knowledge of these tools. There are mixed opinions on whether candidates should be allowed to use these tools during interviews, with many participants valuing candidates who can effectively demonstrate their skills in using these tools. Additionally, most participants believe that it is important to incorporate GenAI-powered code generation tools into computer science curricula and mention the key risks and benefits of doing so.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTやGitHub CopilotといったGenerative AI(GenAI)ツールの急速な進歩は、コード生成タスクを自動化することで、ソフトウェアエンジニアリングを変革している。
これらのツールは開発者の生産性を向上させる一方で、ソフトウェアエンジニアリング候補の真の能力と潜在能力を評価する際に、組織や専門家を雇う上での課題も提示している。
業界と学界の両方でこれらのツールに関する研究は存在するが、これらのツールが採用プロセスにどのように影響するかについては、研究の欠如がある。
そこで本研究では,GenAIを利用したコード生成ツールに対する採用者の経験と認識,および候補評価の課題と戦略について検討する。
業界の専門家32人を対象に行った調査では、ほとんどの参加者はそのようなツールに精通しているが、ほとんどの組織は、これらのツールの使用・知識を考慮に入れた候補評価手法を調整していない。
面接中、候補者がこれらのツールの使用を許可すべきかどうかについては意見が分かれており、多くの参加者は、これらのツールを使用する上で、効果的に自分のスキルを発揮できる候補者を評価する。
さらに、ほとんどの参加者は、GenAIを利用したコード生成ツールをコンピュータサイエンスカリキュラムに組み込むことが重要であると考えており、それを行う上で重要なリスクとメリットについて言及している。
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