DeepSeek ersetzt Coding-Tests für erfahrene Ingenieure durch Systemdesign-Aufgaben

KI-generiert
10.09.2026 216 mal gelesen 1 Kommentare

DeepSeek richtet Bewerbungsgespräche für erfahrene Ingenieure neu aus

Quelle: 36 Kr

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DeepSeek hat den Interviewprozess für die externe Einstellung erfahrener Mitarbeiter vollständig neu gestaltet. Hintergrund ist eine groß angelegte Einstellung von 150 erfahrenen Mitarbeitern. Nach Angaben des verantwortlichen Mitarbeiters Cui Tianyi wurden die bisherigen ACM-ähnlichen Codieraufgaben in der schriftlichen Prüfung für diese Bewerber vollständig entfernt und durch Systementwurfsaufgaben ersetzt.

Die neuen Aufgaben sollen vor allem praktische Ingenieurserfahrung prüfen. Im Mittelpunkt stehen Systementwurf, technisches Urteilsvermögen und die Fähigkeit, Entscheidungen in realen technischen Szenarien zu erklären. Dazu gehört unter anderem, geltende Randbedingungen zu benennen, die Auswahl einer bestehenden Lösung zu begründen, deren Schwächen und Risiken zu erläutern, Störungen schnell zu lokalisieren und quantitative Vorteile einer Lösung darzustellen.

Für algorithmische Entwurfsaufgaben müssen Bewerber keinen vollständigen ausführbaren Code mehr schreiben. Eine klare Idee oder Pseudocode soll ausreichen. Damit verschiebt sich der Schwerpunkt der Prüfung von der Frage, ob ein Programm lauffähig ist, hin zur Beurteilung, ob der Lösungsentwurf angemessen ist.

Auch im Multiple-Choice-Bereich wurden zahlreiche Aufgaben ergänzt, die stärker auf erfahrene Ingenieure als auf Hochschulabsolventen zugeschnitten sind. Gleichzeitig wird die gesamte Zeitspanne des Interviewprozesses erheblich verkürzt. Bewerber hatten zuvor kritisiert, dass nach einer bestandenen schriftlichen Prüfung teilweise mehrere Wochen bis zur Vereinbarung eines Interviews vergingen und sich das Tempo zwischen den Teams stark unterschied.

Die Änderung gilt ausschließlich für erfahrene Ingenieure, die über die externe Personalbeschaffung eingestellt werden. Für Hochschulabsolventen verwendet DeepSeek weiterhin ähnliche schriftliche Prüfungs- und Interviewaufgaben wie bisher. Die Bewertungssysteme für erfahrene externe Bewerber und für Hochschulabsolventen werden damit vollständig getrennt.

„Ein Ingenieur, der in einer Produktivumgebung große verteilte Systeme entworfen, Online-Störungen behoben und Architekturentscheidungen getroffen hat, kann nicht mit demselben Aufgabensatz bewertet werden wie ein frischer Absolvent, der 500 LeetCode-Aufgaben gelöst hat.“

Nach Darstellung von 36 Kr reagiert DeepSeek damit auf wiederholte Kritik am bisherigen Einstellungsverfahren. Bewerber hatten insbesondere bemängelt, dass die schriftlichen Prüfungen nicht zur Hierarchie der jeweiligen Stelle passten und der Ablauf des Prozesses nicht stabil genug gewesen sei.

Der neue Ansatz orientiert sich an den Anforderungen, die DeepSeek in seinem Einstellungsdokument an erfahrene Ingenieure stellt. Erwartet wird demnach, dass Bewerber hochschwierige oder hochkomplexe, im gesamten Team anerkannte Probleme persönlich gelöst oder technische Konzepte dafür erstellt haben. Außerdem sollen sie in der Lage sein, Ursachen von Problemen zu finden, die selbst bei gemeinsamer Untersuchung mit vor- und nachgelagerten Teams schwer zu lokalisieren sind.

  • ACM-ähnliche Codieraufgaben werden bei erfahrenen externen Bewerbern durch Systementwurfsaufgaben ersetzt.
  • Bei algorithmischen Entwurfsaufgaben genügen eine klare Idee oder Pseudocode.
  • Die Prüfung legt größeren Wert auf Systemdesign und technisches Urteilsvermögen.
  • Der gesamte Interviewprozess soll kürzer werden.
  • Für Hochschulabsolventen bleiben die bisherigen ähnlichen Prüfungs- und Interviewaufgaben bestehen.

In den Reaktionen von Nutzern wird die Neuausrichtung teilweise begrüßt. Viele stimmen der Einschätzung zu, dass die Bearbeitung von ACM-Aufgaben im Zeitalter der KI an Aussagekraft verliert. Zugleich wird kritisiert, dass sich die aktuelle Einstellung hauptsächlich auf erfahrene Ingenieure mit 2 bis 10 Jahren Berufserfahrung konzentriere.

Einige Nutzer stellen dabei einen Zusammenhang zu einer möglichen Altersgrenze von 35 Jahren her. Als Begründung wird angeführt, dass ein Bachelor-Absolvent mit 22 Jahren und ein Master-Absolvent mit 25 Jahren nach 10 Jahren Berufserfahrung einem Alter von 32 bis 35 Jahren entsprechen würden. Diese Einordnung wird im Artikel als Kritik aus dem Kommentarbereich wiedergegeben.

36 Kr ordnet die Änderung außerdem in den breiteren Trend der KI-Branche ein. Durch die schnelle Verbreitung von KI-Codegenerierungstools verliere die reine Prüfung der Geschwindigkeit beim handschriftlichen Schreiben von Code an Unterscheidungskraft. Stattdessen rücke die Fähigkeit in den Vordergrund, Probleme zu erkennen, Anforderungen zu zerlegen, Systeme zu entwerfen und Ergebnisse zu validieren.

Bereich Neue Ausrichtung für erfahrene externe Bewerber
Schriftliche Prüfung Systementwurfsaufgaben statt ACM-ähnlicher Codieraufgaben
Algorithmische Entwurfsaufgaben Klare Idee oder Pseudocode statt vollständigem ausführbarem Code
Multiple Choice Zahlreiche Aufgaben mit stärkerem Bezug zu erfahrenen Ingenieuren
Bewertungsschwerpunkt Systementwurf und technisches Urteilsvermögen
Prozessdauer Erhebliche Verkürzung der gesamten Zeitspanne des Interviewprozesses

Zusammenfassung: DeepSeek ersetzt bei der externen Einstellung erfahrener Ingenieure ACM-ähnliche Programmieraufgaben durch Systementwurf und technische Entscheidungsaufgaben. Die Neuausrichtung gilt nicht für Hochschulabsolventen und soll zudem den bislang kritisierten Ablauf des Interviewprozesses beschleunigen.

Quellen:

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Ich finde die Richtung grundsätzlich richtig. Wer seit Jahren produktive Systeme betreut, sollte nicht auf dieselbe Weise geprüft werden wie jemand, der gerade erst von der Uni kommt und vor allem LeetCode-Aufgaben trainiert hat. Im Berufsalltag zählt ja selten, ob man in 30 Minuten den perfekten Code aus dem Kopf tippen kann, sondern ob man die richtigen Fragen stellt: Welche Anforderungen sind wirklich wichtig, wo liegen die Engpässe, was passiert bei einem Ausfall und wie lässt sich das Ganze später überhaupt betreiben?

Besonders sinnvoll finde ich, dass die Bewerber ihre Entscheidungen begründen und auch die Nachteile einer Lösung erklären sollen. Genau da trennt sich meiner Erfahrung nach oft die Spreu vom Weizen. Ein System kann auf dem Papier wunderbar skalieren und trotzdem in der Praxis unnötig teuer, schwer zu überwachen oder für das Team kaum wartbar sein. Wer nur eine schicke Architektur zeichnet, aber keine Aussage zu Kosten, Fehlerszenarien und Migration machen kann, hat eben noch kein System entworfen.

Auch Pseudocode statt vollständigem Code halte ich bei erfahrenen Leuten für angemessen. Natürlich sollte man programmieren können, aber die konkrete Syntax ist heute dank IDEs und KI-Hilfen nicht mehr der wichtigste Teil. Viel entscheidender ist, ob die Person den Algorithmus verstanden hat und erkennt, wann er nicht funktioniert. Ganz ohne praktische Programmierprüfung würde ich es aber auch nicht machen, sonst besteht die Gefahr, dass sich jemand sehr überzeugend verkauft und am Ende bei der Umsetzung große Lücken hat.

Der verkürzte Ablauf ist ebenfalls längst überfällig. Mehrere Wochen zwischen den einzelnen Schritten sind für Bewerber einfach kein gutes Signal, vor allem wenn parallel andere Unternehmen deutlich schneller entscheiden. Gute Leute warten nicht ewig und haben meistens mehrere Optionen. Ein anspruchsvoller Prozess darf ruhig fordernd sein, aber er sollte planbar und halbwegs respektvoll gegenüber der Zeit der Kandidaten ablaufen.

Was mir bei dem Artikel allerdings etwas fehlt, ist die Frage, wie objektiv solche Systemdesign-Interviews am Ende bewertet werden. Bei Coding-Aufgaben gibt es zumindest häufig eine nachvollziehbare Lösung oder automatisierte Tests. Bei Architekturgesprächen kann dagegen die persönliche Chemie mit dem Interviewer sehr viel Einfluss haben. Wenn der eine Interviewer eine einfache, robuste Lösung bevorzugt und der andere möglichst viele Technologien sehen will, wird es schnell unfair. DeepSeek braucht dafür also gute Bewertungsleitfäden und wahrscheinlich mehrere unabhängige Einschätzungen.

Die Diskussion über eine mögliche Altersgrenze finde ich dagegen ziemlich heikel. Aus zwei bis zehn Jahren Berufserfahrung automatisch ein bestimmtes Alter abzuleiten, sagt erstmal wenig über die tatsächlichen Fähigkeiten aus. Es gibt Leute, die mit 28 schon mehrere große Systeme verantwortet haben, und andere mit deutlich mehr Berufsjahren, die kaum über ihren eigenen Zuständigkeitsbereich hinausgekommen sind. Entscheidend sollte sein, was jemand tatsächlich gemacht und gelernt hat, nicht das Geburtsjahr. Sonst ersetzt man nur einen schlechten Test durch ein anderes Filterproblem.

Für Hochschulabsolventen sind Grundlagenaufgaben meiner Meinung nach weiterhin sinnvoll. Man muss am Anfang ja erstmal sehen, ob jemand Algorithmen, Datenstrukturen und sauberes Programmieren beherrscht. Aber auch dort sollte man nicht so tun, als wäre das Lösen möglichst vieler standardisierter Aufgaben gleichbedeutend mit Ingenieursfähigkeit. Der Übergang zu realistischeren Aufgaben wäre wahrscheinlich für viele Unternehmen sinnvoller, statt ausschließlich auf künstlich knappe Zeitlimits zu setzen.

Insgesamt wirkt die Änderung deshalb wie ein Schritt in die richtige Richtung, aber nicht wie eine komplette Lösung. KI kann Code schreiben, doch sie übernimmt nicht automatisch Verantwortung für eine Architektur oder erklärt nach einem Ausfall, warum die gewählte Abhängigkeit plötzlich alles lahmlegt. Gute Ingenieure erkennt man daran, dass sie Unsicherheit sichtbar machen, Prioritäten setzen und auch sagen können, was man bewusst nicht baut. Genau diese Fähigkeiten sollten im Bewerbungsgespräch stärker zählen.
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