CTO Blackstone: Начинающие инженеры талантливее, но им не хватает наставников

Краткая сводка

Blackstone технический директор Джон Стечер поделился своим взглядом на меняющееся положение дел в сфере начинающих инженеров-программистов. Он утверждает, что, хотя сегодняшние выпускники значительно талантливее предыдущих поколений, они сталкиваются с уникальным препятствием: отсутствием доступного наставничества.

Стечер, выпускник Висконсинского университета в Мадисоне 2001 года, сравнивает нынешнюю обстановку со своим собственным ранним карьерным путем. Он отмечает, что сфера перешла от узконаправленного занятия к мейнстриму, что привело к всплеску талантов, но сократило возможности для младших инженеров получить право собственности на код.

«Совершенно иной» ландшафт

Когда Джон Стечер окончил вуз со степенью по компьютерным наукам в 2001 году, индустрия была совершенно иной. Он описывает профессию как имеющую репутацию «ультра-ботанической» карьеры, подходящей только для «супер-интровертов». Обучение программированию требовало значительной самостоятельной работы, часто с использованием печатных учебников.

Сегодня доступность информации изменила то, как учатся инженеры. Стечер отмечает, что вместо того, чтобы «раскрывать книги», современные инженеры просто «гуглят это, или могут спросить у Клода, как это сделать». Эта легкость доступа способствовала популярности сферы.

Рост числа студентов, изучающих компьютерные науки, поддается измерению. Стечер указывает, что в Висконсинском университете в Мадисоне поступление на компьютерные науки выросло примерно с 260 студентов в 2001 году до примерно 2500 осенью 2025 года. Это отражает общенациональные тенденции; данные Национального центра статистики образования указывают на рост на 115% присуждаемых степеней бакалавра по компьютерным и информационным наукам между 2001 и 2022 годами.

Парадокс талантов 🚀

Несмотря на переполненный рынок труда, Стечер утверждает, что качество начинающих инженеров выше, чем когда-либо. Он описывает инженеров, начинающих свою карьеру, с которыми работает, как обладающих «невероятными наборами навыков». Он признает, что «каждый год он остается в шоке» от возможностей новых сотрудников.

Стечер сравнил свой собственный уровень 2001 года с сегодняшними выпускниками, заявив: «У меня не было бы ни единого шанса получить работу. Когда я смотрю на навыки, которыми обладают некоторые из этих людей сегодня, это совершенно отличается от того, кем был я».

Однако этот высокий уровень технической компетенции сосуществует со сжимающимся рынком труда. Поскольку эта специальность сейчас значительно более популярна, конкуренция за должности начального уровня усилилась.

Упадок ученичества 🤖

Хотя основные технические требования остаются похожими, Стечер утверждает, что метод получения опыта изменился. Он выделяет отсутствие программ «наставничества и ученичества» как критическую проблему. В прошлом компании поручали новичкам такие задачи, как написание функциональных тестов, что заставляло их понимать и владеть определенными компонентами более крупной системы.

Внедрение инструментов ИИ автоматизировало многие из этих базовых задач. Стечер отмечает, что «многие инструменты ИИ могут сделать это за вас», устраняя традиционные точки входа для младших разработчиков для взаимодействия с кодовой базой.

Эта автоматизация создает пробел в практических знаниях. Без необходимости ручного тестирования или базового кодирования новые инженеры теряют возможность построить глубокое понимание системной архитектуры методом проб и ошибок.

Решение «Система напарников» 💡

Для борьбы с размыванием практического обучения Blackstone внедрила конкретную стратегию. Стечер раскрыл, что фирма использует «систему напарников», которая объединяет начинающих инженеров с более опытными коллегами.

Цель этой системы двояка. Во-первых, она обеспечивает наставничество, которого в противном случае не хватает в автоматизированном рабочем процессе. Во-вторых, она обучает критически важному новому навыку: проверке вывода ИИ. Поскольку инструменты берут на себя больше работы по написанию кода, инженеры должны учиться разбирать логические проблемы и ставить под сомнение результаты, когда инструменты дают неверные ответы.

Стечер подчеркивает, что система напарников помогает младшим инженерам учиться «распознавать, когда ИИ прав, а когда нет». Он заключает, что эта способность критически оценивать автоматизированные инструменты — это «очень важный набор навыков, который людям нужно освоить и использовать».