Kodlama Mülakatı Öldü mü?

Bir iş görüşmesi düşün. Karşında beyaz bir tahta, elinde bir kalem. Mülakatı yapan mühendis sana bir problem veriyor: “Bu listeyi en hızlı şekilde sırala.” Kırk beş dakikan var. Avuçların terliyor. Yıllardır yazılım dünyasına girmenin kapısı buydu.

Şimdi aynı sahneyi 2026’da düşün. Aynı problemi bir yapay zekâ modeli birkaç saniyede, büyük ihtimalle senden daha temiz bir kodla çözüyor. O zaman bu kırk beş dakika neyi ölçüyor?

Bu soruyu artık sadece adaylar sormuyor. Şirketler de soruyor.

Bir mülakat türünün vedası

Claude’un geliştiricisi Anthropic’te işe alım yöneticisi olan Felix Rieseberg, 27 Ekim’de kişisel blogunda yayımladığı yazıda bu ay geleneksel kodlama mülakatını tamamen bıraktığını açıkladı. Gerekçesi kısa: Küçük kodlama sınavları eskiden bir adayın işte ne kadar başarılı olacağına dair kabaca bir fikir veriyordu. Ama artık yapay zekâ bu görevleri çoğu adaydan daha iyi yapıyor. Dolayısıyla sınav ona çok az şey anlatıyor.

Peki yerine ne koymuş? Rieseberg, adayların özgeçmişlerinde ve portfolyolarında küçük prototipler aradığını söylüyor. Bu prototiplerde görmek istediği üç şey var:

• Zevk
• Kullanıcıya karşı empati
• İlkeli düşünme

Dikkat çeken bir ayrıntı da şu: Rieseberg, yapay zekâyla birlikte çalışan bir mühendisi nasıl değerlendireceğini henüz tam olarak çözemediğini açıkça yazıyor. Diğer şirketlerin nasıl yaptığını merak ettiğini söylüyor. Yani eski yöntem gitti, ama yenisi henüz tam olarak gelmedi.

“Açlık kıdemi yener”

Rieseberg’in yazısının asıl hedef kitlesi ise işverenler değil, genç mühendisler. Kıdemi, unvanı ya da şirket içinde gücü olmayanlar. Yazının başlığı da onlara bir mesaj: Açlık kıdemi yener.

Önerileri şöyle özetlenebilir:

• Dışarıdan bakmanın avantajını kullan. Yeni gelenler, eskilerin artık fark etmediği tuhaflıkları görür.
• Çalıştığın şirketin neyi başarmaya çalıştığını öğren. Yöneticinin yöneticisinin neyi önemsediğini bil.
• Bu hedeflere gerçekten katkı yapacak tek bir cesur fikir seç.
• Hızlıca bir prototip yap. Çalışan bir prototip, uzun gereksinim belgelerinden ve toplantılardan daha ikna edicidir.
• Prototipi odaklı tut. Her fikri içine doldurursan iyi olan kaybolur.

Rieseberg kendi bakışını “baharatlı biçimde iyimser” diye tanımlıyor ve bunun veriye değil, Anthropic’teki kendi gözlemlerine dayandığını kabul ediyor. Bu dürüstlük önemli. Çünkü yazının varsaydığı şey, yeni gelenin fikir üretip sunmasına izin veren bir şirket kültürü. Pek çok şirket böyle değil.

Aynı hafta, iki başka haber

Bu tek bir yöneticinin blog yazısı olarak kalabilirdi. Ama aynı günlerde gelen iki haber, onu daha büyük bir resmin parçası yaptı.

Birincisi Microsoft’tan geldi. Bloomberg’in haberine göre şirket, ABD, Kanada, Hindistan ve İngiltere’de başkan yardımcısı düzeyi ve altındaki yaklaşık 60 bin çalışanına gönüllü ayrılık teklif etti. Microsoft’un Haziran sonu itibarıyla toplam çalışan sayısı 223 bin civarındaydı. Yani teklif, şirketin dörtte birinden fazlasını kapsıyor. Bu bir işten çıkarma değil, bir teklif. Ama mesajı açık: Şirket, yapay zekâ çağında nasıl bir kadroya ihtiyaç duyduğunu yeniden düşünüyor.

İkincisi Amazon’dan geldi. CNBC’nin ulaştığı bir iç yazışmada Amazon, yazılım mühendisleri için yapay zekâ kullanım ilkelerini paylaştı. Yazışmada, yapay zekâ benimsenmesini yalnızca harcanan token miktarına ya da üretilen kod satırına göre ölçmenin “derinden kusurlu” olduğu söyleniyor. Çalışanlar, sırf çok kullanmış görünmek için yapay zekâ kullanımını şişirmeye karşı uyarılıyor. Sektörde buna yarı şaka “tokenmaxxing” deniyor.

Bu son haber bence en ilginci. Çünkü bize şunu söylüyor: Şirketler yapay zekâ kullanımını teşvik etmek için ölçmeye başladı. Çalışanlar da ölçüleni büyütmeye başladı. Gerçek iş ise ölçülemeyen yerde kaldı.

Bu kimi nasıl etkiliyor?

Bu üç haberi yan yana koyunca farklı insanlar için farklı sorular ortaya çıkıyor.

Yeni mezun için: Yıllarca algoritma sorusu çözerek hazırlandığı sınav ortadan kalkıyor. Bu bir rahatlama mı, yoksa daha belirsiz bir sınavın başlangıcı mı? “Zevk” ve “empati” nasıl kanıtlanır? Bunlar ders kitabında yazmıyor.

Deneyimli çalışan için: Rieseberg’in yazısındaki bir cümle özellikle rahatsız edici olabilir. Ona göre deneyim insanları bazen ürkek yapabiliyor, imkânsız görünen şeylere karşı körleştirebiliyor. On beş yıllık bir mühendis bu cümleyi okuduğunda ne hisseder? Kıdem bir avantaj olmaktan çıkıp bir yüke mi dönüşüyor?

Yönetici için: Amazon’un iç yazışması tam olarak bu ikilemi gösteriyor. Ekibinin yapay zekâyı iyi kullanıp kullanmadığını nasıl anlayacaksın? Sayılarla mı, sonuçlarla mı? Sayıları ölçmeye başladığın an insanlar sayıları büyütmeye başlıyor.

Asıl değişen ne?

Belki de asıl soru “kodlama mülakatı öldü mü?” değil. Asıl soru, işe alımda neyi ölçmek istediğimiz.

Kodlama mülakatı hiçbir zaman sevilmedi. Adaylar onu stresli ve gerçek işten kopuk buldu. Şirketler de onun iyi mühendisleri kaçırdığını biliyordu. Ama ölçülebilirdi. Herkese aynı soru sorulabiliyordu. Sonuç karşılaştırılabiliyordu. Bu yüzden ayakta kaldı.

Yapay zekâ bu ölçümü anlamsız hâle getirdi. Ama yerine konulan şeyler, yani zevk, empati, cesaret, merak, ölçmesi çok daha zor şeyler. Ve ölçmesi zor şeyler, önyargıya da daha açık. Bir yöneticinin “zevkli” bulduğu bir prototip, bir başkasına sıradan gelebilir. Bir portfolyosu olan aday, boş zamanında prototip yapma imkânı olmayan, belki iki işte çalışan ya da bakmakla yükümlü olduğu biri olan adaydan bir adım önde başlar.

Bu, yeni yaklaşımın yanlış olduğu anlamına gelmiyor. Ama yeni kapının da kendi kilitleri olacağı anlamına geliyor.

Peki ne yapmalı?

Yazılım dünyasına girmeye hazırlanan biri için bu tablodan çıkarılabilecek birkaç somut ders var:

• Sadece soru çözmek yerine küçük ama gerçek bir problemi çözen bir şey yap ve göster.
• Yapay zekâyı kullanmaktan çekinme, ama onu nasıl kullandığını anlatabilir ol. Hangi kararı sen verdin, hangisini makineye bıraktın?
• Bir ürünü kullanıcı gözüyle eleştirebilmeyi öğren. Neyin neden kötü çalıştığını söyleyebilmek, kod yazabilmek kadar değerli hâle geliyor.
• Çalıştığın ya da çalışmak istediğin yerin neyi başarmaya çalıştığını anla. Teknik beceri artık tek başına yetmiyor.

Son bir not

Beyaz tahtanın önünde terleyen o adayı hatırlıyor musun? Ondan istenen, bir makinenin yapabileceği bir şeyi makineden daha iyi yapmasıydı. Artık bu mümkün değil. Yeni dönemde ondan istenen, makinenin yapamadığı bir şeyi göstermesi.

Belki bu iyi bir haber. Belki de insanı, işe alımda bir kez daha “ne biliyorsun?” yerine “kimsin?” sorusuyla yüz yüze bırakıyor. Bu sorunun cevabını vermek, bir listeyi sıralamaktan çok daha zor.

Kaynaklar

• Felix Rieseberg – Hunger beats tenure: Advice for junior engineers (27 Ekim 2026)
• Bloomberg – Microsoft’un yaklaşık 60 bin çalışana sunduğu gönüllü ayrılık teklifi
• CNBC – Amazon’un yazılım mühendisleri için yapay zekâ kullanım ilkeleri (Annie Palmer)
• dijitaliyidir – Microsoft 60 Bin Çalışanına Gönüllü Ayrılma Teklifi Sundu