Sensed AI
sensed.aiSensed AI, 22 Mühendisi 2 Üst Düzey Adaya Nasıl Filtreledi
Sensed AI, İstanbul'da kentsel ve tarımsal izleme için ölçeklenebilir sistemler oluşturan bir Yer Gözlem ve Yapay Zeka şirketidir. TeamCraft ve Archi's Academy ile çalışarak 22 full-stack mühendisini değerlendiren çok aşamalı bir hackathon düzenledi ve ekip tabanlı yürütme ile yapay zeka destekli iş akışı analizi yoluyla en iyi iki adayı belirledi. LinkedIn'deki resmi iş birliği duyurusunu okuyun.
Zorluk: Üretim AI Sistemleri için Kıdemli Full-Stack İşe Alımı
Sensed AI'nın frontend arayüzlerini ve karmaşık backend AI pipeline'larını yönetebilecek mühendislere ihtiyacı vardı. React veya Python hakkında teorik bilgi bulmak kolaydı. Kanıtlanmış üretim yeteneği değildi.
- Özgeçmişler, ölçeklenebilir koda dönüşmeyen framework deneyimi iddia ediyordu
- Standart mülakatlar hiçbir iş akışı görünürlüğü, Git hijyeni veya PR iş birliği sinyali sağlamıyordu
- Ekip dinamikleri, işe alım sonrasına kadar görünmez kalıyordu
TeamCraft Çözümü: Çok Aşamalı, Ekip Tabanlı Hackathon
Sensed AI'nın hackathon'u üç yapılandırılmış aşamada gerçekleşti:
1. Yetenek Temeli
Temel web teknolojileri üzerine bir yetenek testi, minimum teknik tabandan yoksun adayları eledi.
2. Ekip Tabanlı Proje Yürütme
Adaylar pratik görevler üzerinde ekipler halinde çalıştı. Çok günlük sprint boyunca grup 22 bilet çözdü ve Sensed AI'nın gerçek mühendislik kültürünü yansıtan simüle edilmiş bir ortamda 22 pull request gönderdi.
3. Yapay Zeka Destekli İş Akışı Analizi
TeamCraft, her adayı dört boyutta sürekli olarak puanladı:
| Değerlendirme Boyutu | Grup Ortalama Puanı |
|---|---|
| Kod Zekası (PR kalitesi + mimari) | 60 |
| Proje Yürütme (bilet tamamlama + sprint hızı) | 82 |
| Teknik Yeterlilik (framework entegrasyonu) | 63 |
| Profesyonel Davranış (iş birliği + PR geri bildirimi) | 49 |
Veriler keskin bir ayrım ortaya koydu. Çoğu aday görevleri yürütebiliyordu, ancak kod zekası ve profesyonel iş birliği en iyi ikiyi diğerlerinden ayırdı.
Sonuçlar
- 22 full-stack mühendisi paralel olarak değerlendirildi
- Grup genelinde 22 pull request + 22 bilet tamamlandı
- Veri odaklı puanlama ile en iyi 2 aday belirlendi
- İş akışı disiplini + iş birliği, geleneksel mülakatlarda görünmeyen belirleyici tahminciler olarak ortaya çıktı
Çok aşamalı puanlama dökümü için blogumuzdaki Sensed AI vaka çalışmasını okuyun.
Neden İşe Yaradı
Sensed AI yalnızca kod yazabilen mühendisler istemiyordu. Derin teknoloji mühendislik kültüründe teslimat yapabilen ve iş birliği yapabilen mühendislere ihtiyaçları vardı. Ekip tabanlı hackathon, hiçbir teklif yapılmadan önce tam olarak bunu ortaya çıkardı.
Sıkça Sorulan Sorular
Sensed AI neden geleneksel mülakatlar yerine hackathon tabanlı işe alımı seçti? Standart mülakatlar, mühendislerin nasıl commit yaptığını, pull request'leri nasıl yönettiğini veya ekip geri bildirimini nasıl entegre ettiğini gösteremez. Oysa bunların tümü Sensed AI'nın ölçeklenebilir AI sistemleri çalışması için kritiktir.
Ekip dinamikleri nasıl değerlendirildi? Adaylar gruplar halinde çalışarak gerçek biletleri birlikte çözdü. TeamCraft, PR geri bildirim desenlerini, iletişimi ve engelleri nasıl ele aldıklarını puanlayarak nihayetinde finalistleri ayıran "Profesyonel Davranış" puanını üretti.
Diğer AI şirketleri Sensed AI'nın yaklaşımını tekrarlayabilir mi? Evet. Çok aşamalı model (temel testi, ekip yürütmesi, AI iş akışı puanlaması), üretime hazır olmanın teorik bilgiden daha önemli olduğu herhangi bir mühendislik rolü için çalışır.