Perekrutan dan perangkat lunak sudah rusak
(urflow.bearblog.dev)- Seorang software engineer dengan pengalaman sekitar 10 tahun terus mencari kerja setelah terkena PHK bersama timnya dari Blizzard pada Juni 2025, dan kini menghadapi pasar perekrutan terburuk dalam beberapa tahun terakhir
- Selama 6 bulan terakhir, ia berulang kali mengalami tahap wawancara final, gugur di penyaringan awal, dan lamaran yang tidak pernah dibalas; pengalaman tersingkir di tahap akhir oleh kandidat lain atau kandidat pindahan internal meninggalkan pukulan besar
- Filter awal seperti Coderpad, HackerRank, dan ujian dengan pengawasan AI bisa diakali dengan AI, tetapi bagi pelamar yang menaati aturan, akses ke referensi API atau halaman bantuan justru diblokir sehingga menciptakan struktur yang merugikan
- AI membuat penyaringan resume berbasis kata kunci dan berbagai pekerjaan remeh menjadi lebih sulit, lalu mendorong proses pencarian kerja yang menguras tenaga sampai perusahaan menuntut hal seperti jumlah token Claude yang dipakai
- Tekanan untuk menerima AI coding sebagai masa depan terasa seperti diminta menyerahkan martabat para seniman, penguji dan reviewer, penulis, serta engineer yang peduli pada keamanan dan kualitas kode
Pengalaman mencari kerja setelah PHK
- Sebagai software engineer dengan sekitar 10 tahun pengalaman, ia sempat bekerja di kontraktor kecil lalu menghabiskan sekitar 7 tahun di Blizzard sebelum terkena PHK bersama seluruh tim pada Juni 2025
- Sejak itu ia terus mencari kerja, dan merasa pasar saat ini adalah pasar perekrutan terburuk yang pernah ia lihat belakangan ini
- Hasil lamaran selama 6 bulan terakhir tidak buruk hanya dalam satu pola, dan justru itu membuatnya makin melelahkan
- Beberapa wawancara berlanjut sampai tahap final
- Beberapa gugur di filter awal
- Banyak lamaran yang menurutnya sangat cocok dengan peran justru dibalas dengan keheningan total dari perusahaan
- Kegagalan di tahap akhir terasa paling membekas
- Ada proses yang tampak berjalan positif, tetapi pada akhirnya kandidat lain atau kandidat transfer internal yang dipilih
- Setelah proses berjalan berminggu-minggu, ia sempat menanyakan posisi lain yang mungkin cocok kepada perekrut, tetapi balasannya terhenti
- Lelah dengan koneksi yang tidak berarti dan para perekrut, ia menghapus koneksi LinkedIn
AI dan filter awal yang memperbesar rasa terkuras
- Filter awal seperti Coderpad, HackerRank, dan ujian dengan pengawasan AI disebut sebagai bagian yang paling menjengkelkan
- Perusahaan memakainya sebagai filter dalam berbagai bentuk, tetapi itu bisa dinetralkan oleh orang yang memakai ponsel dan alat AI terbaru
- Sebaliknya, pelamar yang mematuhi aturan harus mengingat dari kepala sendiri cara membuat list atau heap per bahasa, karena aplikasi memenuhi seluruh layar dan memblokir akses ke dokumentasi API atau halaman referensi
- Walau ingin menolak filter semacam ini, ia merasa pilihan yang tersisa hanya patuh
- Di tengah perusahaan yang sangat mendorong AI, mencari kerja terasa seperti tugas Sisifus
- Perekrutan terasa seperti proses yang menurunkan nilai keterampilan menjadi sekadar tuntutan seperti berapa banyak token yang dibakar di Claude
- Ia melihat sistem yang makin cepat menumpuk dan makin menyulitkan pelamar untuk lolos dari penyaringan resume berbasis kata kunci dan lapisan tugas yang menyita waktu
- Setiap kali melamar, rasanya seperti perusahaan meminta orang menari tanpa alas kaki di atas lego
- Seiring waktu, pencari kerja makin menginternalisasi bahwa dirinya hanyalah “kandidat yang paling tidak buruk” di antara para kandidat yang makin putus asa
- Ia merasa dirinya termasuk beruntung hanya karena masih bisa mendapat wawancara
- Menurutnya, orang yang baru lulus kuliah menghadapi situasi ketika perusahaan sudah menyingkirkan tangga, sambil berharap Anthropic menghapus kebutuhan akan talenta junior
- Bahkan sebelum AI menyebar ke pasar, pasar perekrutan memang sudah tidak bagus, tetapi ia menilai AI memperparah sisi buruk yang sudah ada
- Nasihat untuk menerima AI coding sebagai masa depan terasa seperti membuang teman-teman yang membuat seni, orang-orang yang benar-benar menguji dan mereview kode, serta para penulis yang mencurahkan energi bahkan untuk dialog yang biasa sekalipun
- Itu juga terasa seperti melepaskan martabatnya sebagai software engineer yang sungguh peduli pada keamanan dan kualitas kode
- Ia berkata kesenangan menjadi seorang kutu komputer tidak akan direnggut, tetapi keseluruhan proses ini tetap sangat melelahkan
1 komentar
Komentar Hacker News
Sudah berusaha masuk ke bidang ini selama lebih dari 5 tahun (sebelum AI), tapi akhirnya pergi juga
Aku anggap gelarku seperti dibuang ke toilet, menutup LinkedIn, lalu masuk ke pekerjaan terampil sebagai mekanik diesel
Itu adalah keputusan terbaik yang pernah kuambil; gajinya bagus, pekerjaannya stabil, dan rekan kerjanya juga tidak sibuk saling mengalahkan sehingga rasanya nyaman. Sekarang aku bahkan dibayar untuk sekolah, dan upahku naik setiap tahun sampai mendapat kualifikasi resmi. Jauh lebih besar daripada yang kudapat di posisi developer junior
Dulu aku sering dengar bahwa kerja teknisi seumur hidup itu cuma kerja kasar dan tubuh bakal rusak dalam 5 tahun, tapi setidaknya pekerjaan ini sama sekali tidak berat. Tinggal rebahan di creeper sambil memutar kunci pas, dan untuk yang di atas 50 pound pakai lift
Sekarang teknologi jadi menyenangkan lagi, dan aku membuat proyek karena memang ingin membuatnya. Pulang ke rumah lalu menulis kode untuk proyek pribadi jadi terasa seperti istirahat
Dari jauh melihat teman-teman di industri teknologi, satu-satunya penyesalanku adalah tidak pindah lebih cepat. “Untuk menang, kadang kita harus rela kalah”
Aku juga penasaran apakah aku akan lebih bahagia kalau melakukan pekerjaan lain, tapi melihat kepribadianku, kemungkinan itu terasa cukup meragukan
Karena penulis aslinya juga melihat dirinya sebagai orang komputer, aku paham bahwa dia bukan meninggalkan industri ini karena kurang kemampuan atau kurang naluri
Hanya saja, di industri pengembangan perangkat lunak aku juga sudah cukup sering melihat orang-orang yang bisa bekerja “cukup oke”, tetapi tidak mudah mendapatkan rasa bahwa semuanya klik secara intuitif seperti yang kualami
Karena itu aku merasa beruntung dan sangat bahagia bisa berada di perusahaan tempat aku bisa menikmati sesuatu yang selalu menjadi passion-ku. Industri komputer tidak sepenuhnya mengerikan, tetapi bagi sebagian orang itu memang bukan passion sejati mereka, dan itu tidak masalah
Sekitar 20 tahun lalu setelah lulus SMA, aku sempat mempertimbangkan jadi montir mobil, tapi akhirnya kembali ke ilmu komputer
Aku penasaran apakah dia harus kembali sekolah, atau menemukan bengkel yang mau menerimanya sebagai apprentice. Kalau memang diterima, aku juga penasaran bagaimana dia meyakinkan mereka bahwa dia akan cocok dan akan bertahan di pekerjaan itu
Belakangan aku mulai membuat tas EDC dan ransel laptop minimalis. https://ancientedc.com
Mungkin tidak akan menghasilkan uang sebanyak industri teknologi, tapi aku sangat suka duduk di depan mesin jahit dan membuat produk fisik yang benar-benar dinikmati dan dipakai orang
Orang sering meremehkan kebahagiaan yang datang dari kemajuan yang konsisten. Puncak yang diraih terlalu cepat biasanya diikuti penurunan panjang yang menyedihkan
Banyak orang mungkin lebih memilih karier yang tumbuh beberapa persen setiap tahun selama 40 tahun daripada karier yang melonjak lalu runtuh. Lebih baik jadi orang yang terus bernilai meski tumbuh lambat, daripada bintang sesaat yang habis terbakar di usia 35
Sejujurnya, menurutku penurunan ini juga punya alasan yang tidak ada hubungannya dengan AI. Industri TI sudah matang. Di luar pola GoF klasik, pola enterprise, dan variasinya, pola desain baru yang benar-benar mendalam dan diadopsi luas belakangan ini apa saja? Dari struktur data dan algoritma “wajib” yang bertebaran di web, berapa banyak yang ditemukan dalam 10 tahun terakhir? Bahkan di open source pun, dalam 5 tahun terakhir tidak banyak proyek baru setingkat platform yang muncul lalu membuat perusahaan-perusahaan besar mengucurkan sumber daya
Pada akhirnya kita seperti sedang memakan ekor sendiri. Isinya cuma CRUD tanpa akhir. Kalau stagnan begini, divisi teknologi pada akhirnya pasti jadi pusat biaya. Bahkan tanpa AI pun arahnya sudah menuju jalan buntu, dan AI hanyalah alat yang mempermudah otomatisasi karena sebagian besar pekerjaan cuma menyusun ulang pola kode lama
Getaran dari impact wrench dan gerakan menggenggam alat dengan kuat bisa menyebabkan kerusakan yang cukup besar pada tangan setelah bekerja 10–20 tahun. Meski sekarang belum terasa sakit, mungkin tetap bagus memakai gagang dengan bantalan tebal
Pekerjaan mengencangkan baut yang berat juga bisa merusak bahu. Sendi bahu memang bisa diganti, tetapi katanya prosesnya tidak terlalu menyenangkan
Bahkan sebelum AI masuk ke setiap sudut pasar, pasar kerja pun sebenarnya tidak terlalu bagus, tetapi AI mempercepat semua sisi terburuknya
Aku melihat orang-orang yang katanya lebih pintar dariku bilang bahwa coding dengan AI adalah masa depan dan kita harus menerimanya begitu saja. Tapi kalau begitu, itu sama saja dengan membuang teman-teman yang membuat seni, orang-orang yang mati-matian bekerja untuk menguji dan meninjau kode dengan benar, dan para penulis yang mencurahkan seluruh tenaga mereka bahkan untuk satu dialog biasa
Itu juga berarti membuang martabat sebagai software engineer yang benar-benar peduli pada keamanan dan kode
Jangan pernah terlalu terikat pada tech stack apa pun jika kamu tidak siap keluar darinya dalam 30 detik saat panasnya sudah terasa di depan mata. Itulah disiplin
Pada awal revolusi industri, orang juga bisa mengatakan hal yang sama: membeli barang buatan mesin berarti mengkhianati teman-teman yang telah mengasah keahlian mereka selama bertahun-tahun. Meski begitu, orang tetap memilih mesin yang 10 kali lebih murah dan cepat
Sekarang AI sudah cukup bagus sehingga sulit mengklaim tidak memakainya demi menjaga standar kualitas yang lebih tinggi. Pada akhirnya, ini lebih dekat ke masalah tidak memakainya karena secara intuitif terasa menjijikkan
Mau itu perusahaan berorientasi laba, proyek FLOSS, atau sekadar kegiatan untuk mengisi waktu, sama saja
Kamu tidak bisa membuat mereka lebih peduli, dan pada kenyataannya itu juga tidak akan terjadi. Jangan membuang waktu hidupmu di bumi untuk itu
Kelebihan pasokan software engineer dan tenaga teknis akan terus berlanjut. Sebagian mungkin pindah ke bidang AI, sebagian akan merasa muak, dan sebagian lagi mungkin sama sekali tidak mendapatkan pekerjaan
Mungkin masih ada sejumlah pekerjaan di bidang teknologi, tetapi upah mayoritas akan terus turun mendekati upah minimum rata-rata atau sepenuhnya dialihdayakan. Jika jumlah pekerjaan dan upahnya tidak sebanding dengan biaya pendidikan, banyak orang akan mencoba pindah ke bidang nonteknis. Tetapi pekerjaan yang lebih diminati juga punya kuota, dan sebagian dari pekerjaan itu pun bisa beralih ke otomatisasi atau AI
Perubahan yang tampaknya sepele pun jadi penting. Misalnya, penurunan tingkat kriminalitas di sebuah kota di California bisa tiba-tiba menyingkirkan tukang perbaikan mobil dan kaca jendela. Orang-orang yang keluar dari industri teknologi lalu akan bersaing memperebutkan pekerjaan yang sama-sama sedang menyusut, melawan orang-orang yang lebih mudah dicari dan lebih mudah diajak bekerja. Sewa rumah tidak akan turun banyak, dan harga barang lain kemungkinan naik atau stagnan. Sebagian gaji kerja teknologi memang naik besar, tetapi mayoritas turun atau stagnan. Ini bukan berarti AI akan menyingkirkan semua orang di semua bidang, tetapi rasanya orang melihat perspektif makro ini terlalu sempit
Semakin “pengetahuan” AI diisi dari lebih banyak negara dengan bahasa dan prioritas yang berbeda, orang-orang di dunia berbahasa Inggris dan sebagian kelompok bahasa lain akan tersingkir. Dengan brain-machine interface yang menjadi hal biasa, itu bisa makin parah. Negara-negara dengan populasi 1 miliar orang dan keluarga besar bisa menghapus sebagian orang di tempat seperti Amerika dari jaringan sosial. Jika namamu terdengar mirip secara etnis, kamu mungkin akan lebih diutamakan dalam antrean, dan jika berasal dari negara yang sama, lebih lagi. Ini adalah hal yang bahkan sekarang selalu bekerja ke arah sebaliknya, dan model AI juga menggunakan data seperti ini seperti manusia
Tentu, intinya ini bukan cuma masalah teknologi. Dokumentasi teknis, tentu saja, tetapi juga penulisan film dan novel, bidang yang menangani model data skala besar, akuntansi, dan riset farmasi sebagian besar akan diotomatisasi dan diteliti dengan model AI. Jika modelnya sudah ada, apakah akuntansi forensik masih dibutuhkan?
Ada yang bilang manusia tetap harus mengawasi, tetapi jika kemampuan AI tingkat bawah jauh lebih unggul daripada tenaga menengah-atas dan senior saat ini, tumbuh cepat, tetapi tidak memiliki kemampuan memperbaiki kesalahan, lalu bagaimana kamu akan mengawasinya? AI mungkin tidak menginginkan campur tanganmu, dan kamu sendiri mungkin tidak bisa menilai apakah solusi yang dipilih itu benar
Sebagian besar teknolog hebat membangun kemampuan mereka lewat pengalaman, usaha, pengulangan, kemampuan melihat pola dari “rasa” debugging·crash·menjalankan program·data farm, bahkan melalui interaksi manusia-komputer
Pada titik tertentu, AI mungkin akan mulai mencegah kita mencari pekerjaan itu sendiri. Mungkin itu sudah terjadi, mungkin karena kita tampaknya tidak akan memilih solusi yang sama
Ini bukan paranoia, melainkan logika sederhana. Kita berusaha membuat model, tetapi solusi yang kita cari pun sebenarnya tidak kita miliki. Pada akhirnya, bukankah kita sedang menyingkirkan karier kita sendiri, mungkin bahkan tempat kita di bumi ini, lewat persaingan harga? Ini lebih dari sekadar kesombongan
Menggunakan teknologi yang ingin dipakai pemberi kerja bukan berarti mengkhianati teman
Mengikat begitu banyak masalah menjadi satu secara provokatif seperti ini adalah kesalahan besar. Tidak semua hal harus menjadi garis depan perang budaya
Menyentuh AI sedikit saja dengan cara tertentu bisa membuatmu kehilangan teman. Itu karena para seniman yang membangun industri game sudah lama dieksploitasi habis-habisan, dan sekarang malah sedang disingkirkan sepenuhnya
Dari sisi business development, AI mungkin tampak sebagai alat yang sangat memberdayakan bagi orang berpengalaman sehingga terasa kurang menakutkan secara eksistensial, tetapi di industri game, penggunaan AI langsung menghapus satu pekerjaan manusia. Jika AI bisa menghasilkan ratusan karakter piksel kecil yang unik dalam hitungan detik dengan format yang benar, mengapa harus membayar pixel artist?
Hollywood juga mengalami hal yang sama. Perusahaan-perusahaan yang membuat AI untuk Hollywood bergerak diam-diam. Mereka tidak beriklan atau pamer. Karena tak seorang pun di pihak yang menggunakan alat itu ingin mengumumkan bahwa mereka memakainya. Mereka masih membutuhkan talenta yang sangat terampil untuk menjembatani celah antara AI konseptual dan AI untuk film panjang rilis bioskop
Dunia software masih sebatas khawatir soal AI, tetapi industri kreatif benar-benar takut pada AI seolah-olah mereka memakai celana yang terbakar, menjerit ke langit, dan membakar seluruh desa
Orang-orang yang diserang tidak bisa memutuskan apakah mereka ingin hidup di garis depan atau tidak, dan banyak kreator terampil juga tidak bisa memilih apakah mereka akan kehilangan seluruh karier mereka hampir dalam semalam atau tidak
Dan ini bukan perang budaya, melainkan perang kelas
Terutama di ruang indie, bahkan hanya terlihat seolah mendukung AI saja bisa membuatmu kehilangan banyak sponsor dan kontrak iklan dengan influencer. Itu tidak akan selamanya seperti ini, tetapi saat ini benar-benar seperti gudang mesiu yang panas
Industri ini akan sadar bahwa membuat LLM menulis kode itu mudah, tetapi membuatnya menulis kode yang cukup bagus untuk masuk ke production adalah keterampilan terpisah tersendiri
Pada akhirnya, pekerjaan ini harus dilakukan manusia, dan saya rasa ini tidak bisa diotomatisasi secara efektif dengan LLM. Ini akan menjadi faktor pembeda dalam rekayasa perangkat lunak masa depan
Sejujurnya, kalau Anda bekerja di industri game, hampir tidak perlu khawatir coding dengan LLM akan menggantikan Anda. Tool di industri game adalah yang paling tidak ramah untuk coding dengan LLM. Porsi visual scripting tinggi, refleksi sangat ekstrem, dan kode Unreal C++ serta Unity C# terlihat seperti C++/C# biasa tetapi cara kerjanya sebenarnya berbeda
LLM tidak bisa menyimpulkan keadaan implisit yang tersembunyi secara efektif. Saat kodenya terlihat benar tetapi perilakunya sebenarnya berbeda, LLM akan bingung dan mulai berhalusinasi
Ciri khas kode yang ditulis dengan buruk adalah bahwa ia bisa tetap berjalan sangat lama secara mengejutkan
Dan saat akhirnya berhenti, besar kemungkinan orang yang membuatnya, pemimpin yang mendorongnya, dan eksekutif yang memaksakannya sudah pergi
Jadi saya rasa tidak. Selama perangkat lunak tampak seperti berfungsi, kebanyakan perusahaan umumnya tidak peduli pada kualitas kode. Orang yang perlahan mengirim kode berkualitas tinggi yang ditulis AI bisa kalah menurut standar baru dari orang yang dengan cepat memuntahkan sampah
AI pandai melakukan nctification. Ia menambahkan kode yang tidak perlu dan logika yang rusak. Mungkin bisa berjalan, tetapi belum tentu mengikuti praktik terbaik
Orang-orang lupa bahwa AI saat ini lebih merupakan machine learning daripada kecerdasan buatan, dan kualitasnya hanya sebaik model yang dilatih. Kalau modelnya bagus, agennya juga bagus; kalau modelnya buruk, agennya pun biasa saja
Perusahaan-perusahaan juga membuat kesalahan yang sama
Saya membuat skill agar Claude berkomunikasi dengan server MCP lewat API, dan untuk pekerjaan yang sama ia hanya memakai sekitar 700 token alih-alih kira-kira 2.000, jadi lebih murah dan jauh lebih cepat. Hitungan detik, bukan menit
Pada akhirnya kembali ke hal yang sama: AI berbasis agen hanya sebagus model yang dilatih. Melakukan vibe coding tanpa memasukkan kerentanan itu level yang sepenuhnya berbeda
Pada awal demam LLM, tim kami menguji ChatGPT di Godot. Saat itu GDScript 2 baru saja keluar, dan korpus pelatihan ChatGPT jelas berbasis GDScript 1, jadi hasilnya tidak sukses
Kami tetap bisa membuat gambaran langkah-langkah untuk mengerjakan sesuatu di Godot dengan ChatGPT, dan memakainya seperti tutorial kustom. Saat belum ada kodenya, ChatGPT masih cukup baik dan Gemini terlihat lebih baik. Rasanya Gemini entah bagaimana sedikit lebih baik menangani GDScript 2
Belakangan ini saya mencoba dengan Claude, tetapi hasilnya masih campur aduk. Saya harus memasang beberapa skill dan ekstensi, dan sejujurnya saya hampir mengikuti secara buta apa yang direkomendasikan para pendukung AI, jadi sulit menjelaskan yang mana. Kadang berhasil, tetapi saat tidak berhasil justru lebih sulit menunjuk penyebabnya. Secara keseluruhan, pengalaman developer membuat tutorial kustom dengan ChatGPT lebih baik
Saya juga sangat setuju soal banyaknya refleksi. Bahkan sebenarnya tidak perlu sampai ke refleksi yang textbook. Entitas game terlalu kusut sehingga seperti kasus kereta NPC di Fallout 3 atau cara kerja internal Skyrim, semuanya jadi dipelintir ke bentuk yang seharusnya tidak memakai inheritance dan object-oriented seperti itu
Pengakuan kotornya, di game kami ada switch statement raksasa yang menangani game object. Ada beberapa di berbagai tempat untuk berbagai tipe game object. LLM (Copilot dan Codex) bisa membuat kode sederhana seperti menambahkan switch case dan menulis isinya, tetapi begitu object baru harus berinteraksi dengan object lain, mereka segera tidak mampu bernalar. Belum lagi ada ratusan edge case yang harus dipertimbangkan
Dan sebelum ada yang sok pintar, selama hampir 10 tahun saya menangani codebase ini sudah beberapa kali ada upaya “refactor” switch statement tersebut, dan selalu datang dari semangat pendatang baru. Saya pernah berhasil membunuh satu raksasa, satu-satunya kasus sukses yang saya tahu, dan itu pun baru terjadi tahun lalu. Tetapi sebenarnya itu hanya mendelegasikannya ke raksasa lain. Keduanya kembar, dan satu pun sudah bisa hidup sendiri. Alternatifnya melibatkan geometri ala Lovecraft, jadi cara yang kotor justru cara yang bersih
Claude sangat bagus untuk menemukan bug edge case, tetapi itu setelah kodenya ditulis dengan benar. Secara umum, kalau QA melaporkan bug fitur sebelum rilis, peluang Claude bisa men-debug-nya paling banter 50:50. Tetapi kalau itu laporan pemain atau insiden live, peluang Claude naik sampai sekitar 80%
Tetap saja, saya setuju bahwa kalau di industri game, tidak perlu khawatir coding dengan LLM akan menggantikan kita. Saya hanya berharap ini juga diberitahukan ke manajemen puncak. Sebagai engineer saya yakin pada nilai yang saya berikan, tetapi saya tidak tahu apakah manajemen memahaminya. Tidak peduli seberapa sering saya menjelaskan fitur apa yang saya rilis dan infrastruktur apa yang saya bangun, mereka tetap tidak menangkap bahwa LLM tidak bisa mengotomatisasi output tersebut
DevOps juga tidak berbeda
Perlu 4 bulan untuk mendapatkan kontrak 2 tahun, dan karena hukum kontrak itu tidak bisa diperpanjang lagi
Perlu 5 bulan lagi untuk mendapatkan kontrak lain, tetapi durasinya 6 bulan, dan minggu ini adalah minggu terakhirnya
Saya sudah hampir 20 tahun bekerja di IT. Saya sudah melewati masa dial-up ke ADSL, on-prem ke cloud, software ke SaaS, dari zaman semua serba manual ke GitHub dan CI/CD, VM ke Kubernetes, DevOps ke DevSecOps, dan belakangan AI
Saya juga melamar pekerjaan IT, tetapi sekarang mulai serius mempertimbangkan pekerjaan di luar IT. Padahal homelab adalah hobi utama saya dan saya benar-benar menyukainya
Satu-satunya hal yang agak melegakan adalah bahwa perusahaan-perusahaan yang memecat engineer dan menggantinya dengan AI mulai menyadari bahwa beberapa dari mereka dalam setengah tahun bisa menghabiskan 500 ribu dolar, atau 1 juta dolar per tahun, hanya untuk biaya token AI
Saya terus mendengar developer berkata, “Kami memakai AI dan kodenya jalan, tetapi kami tidak memahaminya.” Ini sudah dimulai, dan pada 2027 akan ada lebih banyak perusahaan daripada sebelumnya yang mengalami insiden pelanggaran karena efek lereng licin akibat AI
SEO sudah mati pada 2026, jadi saya memang memakai Perplexity AI sebagai pengganti Google. Karena ia menunjukkan semua sumber yang dipakai. Tetapi semua kode saya tetap saya tulis sendiri. Itu berbeda dari copy-paste
Sejujurnya saya lelah. Setelah melewati lompatan teknologi dari beberapa generasi, saya benar-benar kehabisan tenaga
Dua minggu lalu, saya mendapat nilai sempurna 100/100 pada tes penyaringan tahap pertama di sebuah perusahaan besar tanpa AI
Saya cukup yakin akan lolos tahap pertama, bahkan sempat memberi isyarat kepada beberapa teman, tapi akhirnya tetap ditolak lewat email otomatis
Pasar kerja saat ini gila, dan saya tidak tahu sebenarnya perekrut mencari apa. Pakai AI ditolak, tidak pakai AI juga ditolak. Rasanya seperti inikah era pengangguran massal yang dulu hanya saya lihat di buku sejarah
Dalam lesunya perekrutan seperti sekarang, kita harus memahami dan menerima bahwa hampir semuanya acak. Kalau kamu ditolak meski kuis teknis atau skor HackerRank-mu sempurna, tidak perlu mencari-cari apa yang kamu lakukan salah
Secara teori, belum pernah ada waktu yang lebih baik daripada sekarang untuk merekrut talenta software engineer. Ada sangat banyak kandidat yang terlilit utang karena mengambil komitmen finansial saat booming perekrutan era COVID berkat pendapatan tinggi mereka, lalu terkena PHK dan sekarang butuh uang
Tapi perekrutan tidak bertambah. Banyak orang di industri HR tahu bahwa kombinasi penyaringan kandidat, machine learning, dan proses wawancara teknis dasar bisa menggantikan pekerjaan mereka. Jadi mereka harus membuat prosesnya serumit dan setidak jelas mungkin agar bisa berkata kepada eksekutif, “kami sudah menyaring begitu banyak kandidat berkualitas rendah”
Jika situasi ini berlanjut, entah akan kembali ke rata-rata atau sebagian besar masyarakat akan menjadi sangat tidak stabil. Tidak mungkin mendorong mayoritas populasi usia kerja keluar dari lapangan kerja
Sebulan lalu saya membaca ulang tulisan patio11 “don’t call yourself a programmer”, dan rasanya sangat pas dengan situasi sekarang
Intinya bukan pada jabatan yang kita sematkan pada diri sendiri, melainkan pada nasihat karier lainnya
Karena itu saya jadi ingin menulis “don’t call yourself a Software engineer”. https://idiallo.com/blog/you-are-an-ai-enabled-engineer-now
Kita masih terjebak pada jebakan yang sama, yaitu mengira kita direkrut semata-mata karena kemampuan teknis
Jika resume diparse dan dinilai hanya berdasarkan kemampuan, maka tulisan aslinya benar. Semua orang dirugikan. Tapi pencarian kerja dimulai jauh sebelum benar-benar mencari pekerjaan. Pada akhirnya yang terpenting adalah koneksi yang sudah kamu bangun di perjalanan
Pelanggannya adalah perusahaan yang mencari orang untuk dimasukkan ke kotak “software engineer”, jadi wajar kalau kita memasarkannya seperti itu. Tidak ada masalah sama sekali
Kita juga perlu melihat siapa Patrick saat itu. Dia adalah konsultan SEO dan, secara umum, ahli business development. Dia hanya kebetulan juga bisa ngoding, dan masuk ke bidang itu sangat awal. Saat itu nyaris belum ada profesi SEO specialist
Jadi kalau satu-satunya keahlianmu adalah software development, ya memang sebut saja begitu. Kalau keahlian utamamu adalah SEO atau channel pemasaran lain, ya sebut saja begitu
Pelajaran sebenarnya dari nasihat “jangan sebut dirimu programmer” adalah carilah peluang pasar yang memberi bayaran lebih tinggi sambil tetap memanfaatkan kemampuan ngoding. Dan sambil melakukan itu pun, kamu tetap boleh menyebut dirimu programmer
Penjelasan bahwa dari situlah muncul ide-ide keren seperti outsourcing itu lucu. Semacam, “mari ganti cost center mahal yang melakukan sihir yang agak kita perlukan tapi tidak terlalu kita pedulikan, dengan cost center yang lebih murah di negara berupah rendah”
Jika membaca panduan itu sampai akhir, saya juga suka catatan samping bahwa outsourcing bisa sepenuhnya diabaikan sebagai ancaman karier. Tidak ada yang meng-outsourcing profit center. Itu seperti pembuka lelucon ala MBA, mirip usulan mengganti sistem kontrol versi dengan tumpukan salinan floppy disk
https://www.kalzumeus.com/2011/10/28/dont-call-yourself-a-pr...
Saya sedang keluar dari perusahaan tempat saya bekerja selama 10 tahun. Di sekitar saya, yang terdengar hanya cerita bahwa semuanya berantakan
Saya berada di Tokyo, dan di sini tampaknya tidak seburuk itu, tapi melihat situasinya, rencana saya seperti ini
Saya akan mendirikan perusahaan sendiri dan mulai mencari klien. Bidangnya adalah konsultasi Rust
Saya juga akan terus mencari peluang kerja, tapi tidak akan menyerah pada pekerjaan yang payah
Mungkin saya terlalu optimistis, tapi saya tidak akan tahu kalau tidak mencoba. Kalau enam bulan lagi tetap tidak ada yang berhasil, mungkin saya akan ikut bergabung dengan kubu “semuanya berantakan”, tapi sampai saat itu saya ingin tetap melihatnya dengan penuh harapan
Saya rasa ada beberapa alasan kenapa pasar kerja sekarang sangat ketat
Secara politik, ada ketidakpastian yang luar biasa besar. Semua perusahaan membuat rencana, dan ketidakpastian membuat rencana itu berhenti
Secara ekonomi juga terhubung dengan politik, dan kita sedang berdiri di tepi resesi yang sangat buruk. Lihat saja ke mana cadangan minyak nasional bergerak
Saya ingin menempatkan AI ke dalam pola yang selalu terjadi setiap kali teknologi baru muncul. Sebelum keadaan menjadi normal, selalu ada periode kekacauan. Kita masih berada dalam periode kekacauan itu
Kita juga perlu melihat tekanan bisnis. Saat ini belum terlihat jelas sektor mana yang paling menderita. Inflasi sudah memukul konsumen, tetapi kita masih tetap belanja. Ketika konsumen mulai menutup dompet, tekanan itu akan kembali dan pasar kerja juga akan berubah
Saya tidak tahu solusi selain masing-masing mencari cara untuk melakukan pekerjaannya sendiri. Belum pernah ada waktu yang lebih baik daripada sekarang untuk menjadi pendiri startup
Mungkin ini pilihan yang bodoh, tetapi sekarang saya sedang beralih menjadi aktuaris
Bidang ini memberikan kualifikasi melalui sistem ujian yang sangat transparan, dan jika Anda lulus ujian sesuai jadwal yang wajar, wawancaranya cenderung relatif formalitas
Saya punya gelar matematika, dan seluruh pengalaman perangkat lunak saya ada di bidang rekayasa data, jadi tampaknya ada permintaan
Setelah di-PHK dari perusahaan besar musim panas lalu, saya sempat beristirahat sambil bepergian. Sekarang saya bekerja sebagai pengembang dengan tempo santai tetapi bergaji rendah di kota resor di New Zealand. Namun, dalam jangka panjang, pekerjaan pengembang sepertinya bukan jalan saya
Pekerjaan ini bisa membiayai kebutuhan hidup saya selama masa transisi, tetapi tidak akan mensponsori perpanjangan visa saya, jadi waktu saya terbatas. Pasar AS tampaknya masih terus kacau dan saya tidak ingin masuk lagi ke sana
Beberapa dekade lalu saya pernah memimpin proyek untuk memigrasikan salah satu aplikasi utama yang banyak digunakan para aktuaris
Masa itu menyenangkan. https://news.ycombinator.com/item?id=48641095