AI「作弊」應徵上工程師!他惹怒亞馬遜、被停學,卻快實現100萬美元年收了
AI「作弊」應徵上工程師!他惹怒亞馬遜、被停學,卻快實現100萬美元年收了

韓裔學生Chungin「Roy」Lee(後稱Roy)成功取得了亞馬遜、Meta及TikTok的實習機會,但絲毫不煩惱要選擇在哪間公司實習──因為他不打算加入任何一間公司,參加面試只是為了證明,科技公司的面試方法已經過時了。

他正在籌辦新創公司、招募團隊成員來販售幫助他取得這些科技公司實習的工具:一款能夠在遠端面試過程中協助解題的AI應用。

他便是利用這款自己花不到一周時間撰寫的AI工具「Interview Coder」,成功作弊取得多家科技公司的錄取通知。

幫面試者「作弊」拿到科技公司的Offer,Interview Coder是怎麼運作的?

Interview Coder的運作很簡單。其實相當於「你拍一張照,然後問ChatGPT『你能解決這個問題嗎』」Roy解釋,科技公司用來監視應徵者螢幕的程式,完全無法看到Interview Coder。他便是利用這款工具成功獲得多家科技公司實習機會,「我錄下了和亞馬遜的面試過程,作為產品的最終演示,證明這種方法是有效的,招募流程已經被攻破。」

記錄面試過程的影片在被YouTube以「版權聲明」下架前,獲得超過10萬觀看次數。

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Roy曾在X上留言表示,他曾練習Leetcode超過600小時,這是他學習寫程式過程中最痛苦的一件事。
圖/ X

亞馬遜得知真相後非常憤怒,並向Roy就讀的哥倫比亞大學施壓,要求校方對他進行處分。Roy因此被停學一年,但決定踏上創業路的他對此一派輕鬆,還聲稱自己可能會早一步主動離開學校。

Roy表示,他原本就沒有考慮進入亞馬遜、Meta或TikTok工作, 只是為了證明科技公司的技術測試早已是跟不上時代、徒增面試者痛苦的陳舊把戲

現在他以每月60美元的訂閱價格提供Interview Coder服務,還找來網紅替他行銷這款AI面試工具,預計今年5月中就能實現100萬美元年經常性收入(ARR)。

科技公司測試寫程式能力的Leetcode,為何成了工程師夢魘?

Roy曾經很嚮往在科技公司工作,但他的想法在花費多達600個小時在Leetcode練習後,產生了改變。「這是我學寫程式過程中最痛苦的經歷。」刷題的過程使他苦不堪言,「技術面試20年來都是如此,這太荒謬了。」

Leetcode是眾多科技公司用來評估工程師技術能力的試驗軟體,並提供大量習題供工程師線上練習。Meta、Google、亞馬遜等公司都用Leetcode來篩選應徵者。也因為Roy對Leetcode的反感,點進Interview Coder官網首頁便可看見醒目的「F*ck Leecode」。

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Interview Coder官網上寫著大大的「F*ck Leetcode」。
圖/ interview coder

Roy指出,Leetcode的考題很多都過於困難,且與工程師實務上的工作內容脫節。「關鍵在於你有沒有看過類似題目、記住解法,然後演得像第一次看見這題目。」他強調,「很多題目的答案都是演算法化的,根本不能代表一名工程師的工作內容。」

事實上,與Roy同樣對Leetcode抱持負面看法的工程師大有人在。根據《CNBC》報導,Meta工程師萊恩.彼得曼(Ryan Peterman)去年12月在Substack的文章中寫道,「每次我提到面試,都會聽到關於Leetcode的沮喪評論。」當時他試圖透過文章向讀者解釋,為何Leetcode這麼惹人厭,卻還是受到科技公司大量採用。

Interview Coder自然也不會是第一款提供作弊服務的面試工具,競品Leetcode Wizard行銷總監伊莎貝爾.德弗里斯(Isabel De Vries)便表示,「我們的產品,就是起源於許多用戶遭遇到同樣的煩惱。」

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Leetcode崛起背景與工程師面試現況

但像Interview Coder這樣的服務能夠發揮作用,最根本的原因是疫情時期許多科技公司轉為線上面試,這樣的作法因為更省時省力、可以接觸到更廣泛的人才而被延續至今。這種作法起初非常便捷有效,直到近年大型語言模型登場,AI擁有協助工程師生成程式碼的能力。

AI已經是工程師的得力助手。程式問答網站Stack Overflow在2024年度調查中發現,已經有超過60%工程師在開發過程中使用AI,並有另外14%開發者計畫未來使用。Meta FAIR基礎AI研究團隊研究科學家法蘭索瓦.弗勒雷(François Fleuret)曾透露,他向所有遇到的軟體公司詢問有多少比例程式碼是由AI生成,得到的答案「很少低於40%,對一些年輕工程師來說更超過90%。」

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事實上,許多科技公司早已公開擁抱AI技術,Google執行長桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai)去年曾在財報會議上透露,公司內超過25%的新程式碼都是由AI生成;加密貨幣交易所Coinbase創辦人布萊恩.阿姆斯壯(Brian Armstrong)也表示,公司內所有工程師都在使用AI開發工具Cursor。

AI技術如此普遍的情況下,「假設應徵者不會使用AI的面試根本沒有道理。」Roy認為,科技公司應該就AI普及的現狀調整面試流程,而不是懲罰使用AI技術的應徵者。

Roy相信Leetcode對工程師群體是一種負擔。「科技巨頭沒有改變的動力。Leetcode是一種對他們有用的低劣系統,但它對全球開發生態造成巨大的負面影響。」Roy強調,「這種對解決問題能力進行標準化測試的嘗試,在當下的世界已經過時了。」

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Google考慮恢復實體面試,就為避免AI影響

AI已經成為求職過程中常見的幫手。創業解決方案公司Studio.init創辦人亨利.科克(Henry Kirk)提到,去年6月他為了招募工程師舉辦了一場線上程式比賽,有多達700人申請參賽,但他發現超過一半的人使用包括AI在內的方式作弊。

AI的影響甚至使得Google考慮恢復實體面試。《CNBC》指出,「能否恢復實體面試」便成為今年2月Google員工大會上其中一個討論話題。當時招募副總裁布萊恩.王(Brian Ong)提到,公司正努力因應AI對面試的影響,這也是「所有競爭對手都在關注的問題。」

當時執行長皮蔡便建議改為混合面試,「由於我們是混合辦公,我認為可以考慮將部分面試安排為實體,這也有助於應徵者了解Google文化,對雙方都有幫助。」

更諷刺的是,Claude系列模型開發商Anthropic今年就為應徵者制定一項「AI政策」,要求應徵者不要在求職過程中使用AI技術,「雖然我們鼓勵人們使用AI系統提升工作效率,但請不要再申請過程中使用AI助理,我們希望在不經由AI的情況下,了解你對Anthropic的興趣,以及你的溝通技巧。」

應徵求職並不像在學校考試那麼單純,使得利用AI工具提升表現是否錯誤很難取得各方共識,但無論這究竟是破壞企業信任的取巧手段,還是推動科技業面試流程革新的作法,AI對求職過程帶來的衝擊勢必會繼續下去。

延伸閱讀:
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資料來源:CNBCGizmodoUbergizmo

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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