AI时代技术岗面试的真实变化，既不是"算法题全死了"，也不是"照旧刷题"，而是考核形态从"手写代码"转向"读懂代码、驾驭AI"。海外头部公司开始让候选人带着AI进考场，Google把"代码理解"设为新的考察环节；DeepSeek的社招笔试删掉了全部ACM类代码题。但校招考场上，手写算法题仍是标配——这一轮考生最贵的坑，不是题刷少了，而是把"有些公司不考算法题"错当成通行绿灯。机器之心量子位
真正变了什么：从"手写代码"到"给AI验货"
网传已久的Google面试改革确有其事，但比标题党说的克制。在新增的"代码理解"（Code Comprehension）环节里，候选人要对一份已有代码进行阅读、调试和优化，全程可以使用Gemini，面试官的评分眼落在"AI熟练度"：你怎么设计提示词、怎么核实AI的输出、AI改出的问题你兜不兜得住。机器之心
试点范围也更有限：它面向今年下半年美国部分团队的初级和中级软件工程师岗位，Google Cloud、平台与设备等部门参与，未来是否推广取决于实际效果。Google招聘副总裁Brian Ong的说法很直白：调整面试，是为了更准确地反映工程师在AI时代的实际工作方式。机器之心
变化的底气来自AI在Google自身工程体系里的真实占比。CEO皮查伊今年4月披露，公司75%的新增代码已经由AI生成、再由工程师审核，一年前这个比例还是50%。机器之心
资深研究者Karpathy分享过几乎同样的反转：2025年11月，他大约80%的编程工作还由自己手动完成，到了12月，约80%的工作已经交给Agent。他的提醒值得考生记住：“生成（写代码）与辨别（读代码），是大脑中不同的能力”——AI能接管写，但代码可不可信，仍然要人来判断。机器之心
国外公司里Canva动作更早：其在官方工程博客宣布，后端、机器学习和前端工程师候选人在技术面试中将被要求使用AI编程工具，以算法和数据结构为主的基础面试环节被直接取代。原因是Canva拿AI做了一遍自家传统面试题，模型几秒钟就能给出带说明的正确答案，题目于是转向更开放——从"实现康威生命游戏"变成"设计繁忙机场的起降控制系统"。Meta也在2025年上线允许使用AI的编码面试试点，官方口径是：在这种面试里用AI，不算作弊。机器之心
考题这边也在"AI化"。2026年10月，招聘技术平台Codility发布新的面试功能，允许面试官在候选人使用的AI编程工具中加入隐藏指令，让AI故意写出有bug的代码，观察候选人是认真检查，还是复制粘贴照单全收。机器之心
没变的是什么：校招考场上，手写代码仍是标配
坑恰恰出在这里：上面这些变化各自有明确边界，直接推出"算法题没用了"并不成立。
最典型的误读来自DeepSeek。今年9月，DeepSeek再度大规模招人，开放了150个工程师名额。据招聘负责人崔添翼披露，笔试ACM类代码题全部删除，换成需要实际工程经验才能答好的系统设计题，算法设计题也不再要求写出完整可运行的代码，只需给出清晰的思路或伪代码。第一财经量子位
但两道边界要同时看到。这次改动只针对社招的资深工程师，校招生仍然使用和以前类似的笔试面试题目。它解决的也是区分度失灵——让在生产环境设计过大规模分布式系统的工程师，和刷了500道LeetCode的应届生用同一把尺子量，本来量不出东西，这和"算法能力不再需要"是两回事。量子位
回看国内校招，手撕代码的题型并没有退场。近两个月的秋招帖里，华为OD的2027秋招仍是150分钟3题的算法机试加双机位。亚马逊也在持续给26/27届毕业生发OA，考的仍是传统算法题。字节、阿里等后端与算法岗的面经中，一轮出现算法题也是常态。连AI公司自己的工程面试，据候选人在Reddit上的分享，面试共五到六轮、整体偏向分布式系统能力，还新加了"指挥AI写代码"的环节，但手写编码同样没有取消。哔哩哔哩小红书微博
真正改变的是考算法题的评分眼。有前大厂面试官总结：大厂考算法，不是为了看你背了多少题，而是考察解决问题的思维框架、把复杂问题讲清楚的能力、代码经不经得起追问。求职社区面经里出现频率最高的挂科原因，也不是题量不够，而是"看懂题解却独立写不出"“会做却讲不清思路”。哔哩哔哩
政策面也在给出同一个方向的信号：10月下旬国办发布意见，要求挖掘传统领域人工智能就业潜能、建立人工智能应用就业风险评估机制。一财对机器人赛道秋招的报道也显示，模型训练和核心算法岗位研发门槛较高，人才依然比较稀缺。算法岗没有谢幕，“算法能力"的定义正从"做题"扩展为"做题＋讲明白＋能判断AI做的题”。第一财经第一财经
绕不开的新关卡：AI初筛
在决定"题要不要刷"之前，多数校招候选人会先遇到AI初面。它已经是互联网大厂、外企、车企等企业的标配：上传简历后，系统根据简历内容自动生成问题，候选人对着摄像头限时作答，全程没有真人参与。豹变
也有企业把考核做得更硬：一场三小时的AI能力测试，全程开启屏幕录制，只认最终拿出的成果。今年国庆期间，一个话题上了热搜，叫"AI面试的恐怖谷"，很多求职者对着AI数字人作答，紧张感不输真人面试。豹变知乎
更大的焦虑来自不透明：经历一场一个多小时的AI面试后，求职者不知道自己答得怎么样，不知道评判标准是什么，甚至被淘汰了也收不到任何通知。知乎
攻防还在升级。据科技作者丁道师观察，市面上出现的"AI面试助手"在电商平台售价几十到上百块，能实时监听考题、毫秒级生成答案。企业一侧，线上面试里已经出现双机位、要求双手举过头顶自查的检查。Codility式的"让AI故意埋雷，看候选人接不接"则把用AI这件事本身变成了考题。靠辅助工具过关，是当下风险最高的选项之一：考场被机器看着，履历被人看着。知乎微博
避坑清单：五个最常见的误判
把"试点"当"标配"。Google只在美国部分团队初中级岗试验，DeepSeek只改社招资深岗；目标是校招或国内技术中台岗的，手写代码题仍是标配，一刀切停刷是最贵的赌注。
只会写、不会讲。无论手撕代码还是允许用AI的面试，"先澄清问题、讲出思路、守住边界、接住追问"才是评分眼；刷完一道题花两分钟把解法完整说一遍，比赶进度多刷一道管用。
简历只写"熟练使用AI工具"。面试官现在直接问"你怎么用AI干活"：需求怎么拆、AI犯过什么错、你怎么发现和修正。答不出来，不如先用AI做一个真实可用的小产品，比写十行工具名值钱。
简历注水。AI降低了简历美化门槛，企业就把真实性核查放在第一位——围绕一个项目或论文深挖二三十分钟是常规操作，每个数字都说得出怎么来的，是第一道防线。
裸奔着进AI初面。评分标准不透明，但结构化表达（背景、负责范围、卡点、改动、结果）和可追溯的数字仍是唯一能验证的打法；考前用AI把初面题过一遍、录音复盘，比临时组织语言稳。
备考清单：把时间重排，不是推倒重来
手写基本功：保住"独立做出中等题"的水平，用高频题单保证覆盖面，把达标标准从刷题数量换成"做得出、讲得清、接得住追问"。
代码阅读与审查：找一份AI生成或开源的代码，练定位bug和讲出判断依据——这正是Google试点考察的新能力，每天都能自测。
AI协作的证据链：用Agent完整走一遍小需求，记录提示词、AI产出、你核查出的问题与修正过程，沉淀成经得起深挖的面试素材。
系统设计（社招候选者优先）：按"约束条件→方案取舍→缺陷风险→故障定位→量化收益"的链路逐题拆解，这是DeepSeek社招新题的考察逻辑。
项目重构：把简历上每个项目在纸上过一遍——背景、你的负责范围、卡点、改动、结果，确保每个数字都能说清来源。
全真演练：面试前用AI模拟一轮初面题并录音复盘，把"会做但讲不清"提前暴露在自己面前，而不是面试官面前。
算法题的终局没有来，来的是"代码打字员"式考察的退场。当AI写走的代码越来越多，候选人要证明的是自己能读懂、能验证、能兜底——这大概就是这一轮备考最该花时间的地方。
