Codility ist eine Plattform für die Überprüfung technischer Fähigkeiten und Live-Coding-Interviews, die Ingenieur- und Talentteams dabei hilft, auf Fähigkeiten basierende technische Einstellungsentscheidungen zu treffen. Die Plattform kombiniert vor der Einstellung durchgeführte Codierungsbewertungen, strukturierte Live-Technikinterviews in einer realen VS-Code-Umgebung und interne Fähigkeitszuordnungen für bestehende Ingenieurteams. Organisationen nutzen Codility für drei Arbeitsabläufe: das Screening von Kandidaten mit realen Codierungsbewertungen, das Durchführen von Live-Technikinterviews mit vollständigen Werkzeugen und das Zuordnen verifizierter Fähigkeiten in internen Teams. Es dient Unternehmen, die Software-Ingenieure, Datenwissenschaftler und andere technische Rollen einstellen, bei denen KI verändert, wie Ingenieurarbeit erledigt wird. Codility gibt jeder Organisation die Kontrolle darüber, wie KI in Bewertungen gehandhabt wird. Teams wählen ihre eigene KI-Haltung pro Rolle: Kandidaten proktoriere KI-Tools zur Verfügung stellen und überwachen, wie sie mit KI zusammenarbeiten, oder den KI-Zugang einschränken, um die grundlegenden technischen Fähigkeiten unabhängig zu bewerten. Die Plattform unterstützt beide Ansätze mit dem gleichen Satz von Kontrollen und erstellt einen überprüfbaren Bericht über alle KI-Aktivitäten. Das bedeutet, dass Organisationen die KI-Zusammenarbeitsfähigkeiten für eine Rolle bewerten und das unassistierte Problemlösen für eine andere testen können, und das alles mit einer Plattform. Für das Screening bietet Codility eine Aufgabenbibliothek mit über 1.100 validierten Codierungsbewertungen, die von Arbeitspsychologen entworfen wurden und algorithmische, reale, SQL- und projektbasierte Arbeitssimulationen in über 10 Programmiersprachen abdecken. Automatisierte Bewertung, detaillierter Kandidatenvergleich und konfigurierbare Zeitlimits helfen Teams, stärkere Kandidaten früher zu identifizieren, mit weniger Ingenieurzeit, die für manuelle Überprüfungen aufgewendet wird. Für Live-Coding-Interviews bietet die Plattform eine gemeinsame VS-Code-Umgebung mit Terminalzugang, Sidecar-Diensten einschließlich Datenbanken, Caching und Nachrichtenwarteschlangen, ein kollaboratives Whiteboard sowie vollständige Sitzungsprotokolle und Aufzeichnungen. Wenn KI-Tools in Interviews aktiviert sind, erfasst die Plattform, wie Kandidaten mit KI auffordern, bewerten und debuggen, sodass Interviewer KI-unterstützte Arbeit neben dem eigenen Denken des Kandidaten überprüfen können. Integritätskontrollen umfassen Identitätsüberprüfung, Verhaltensüberwachung, Risikobewertung, Ähnlichkeitserkennung, Verfolgung des Einfügevolumens und KI-generierte Folgefragen. Wenn KI aktiviert ist, helfen überprüfbare KI-Aktivitäten Teams, zwischen der eigenen Arbeit eines Kandidaten und KI-unterstütztem Output zu unterscheiden. Wenn KI eingeschränkt ist, helfen Integritätssignale, unbefugte KI-Nutzung zu identifizieren. Beide Ansätze erzeugen einen verteidigungsfähigen Bericht für menschliche Entscheidungsfindung. Skills Intelligence bietet interne technische Fähigkeitsbewertung und -zuordnung für bestehende Ingenieurteams. Organisationen nutzen es, um Fähigkeitslücken zu identifizieren, technische Fähigkeiten über Teams hinweg zu benchmarken und Personalplanungsentscheidungen auf der Grundlage verifizierter, objektiver Daten anstelle von Selbstberichten zu unterstützen. Die Plattform integriert sich mit Bewerber-Tracking-Systemen einschließlich Greenhouse, Lever, Workday und SmartRecruiters. Sie unterstützt SSO über SAML 2.0 und bietet API-Zugriff für benutzerdefinierte Arbeitsabläufe. Codility ist SOC 2 geprüft, ISO 27001 zertifiziert, GDPR- und CCPA-konform, WCAG 2.1 AA zugänglich und mit den Anforderungen des EU-KI-Gesetzes für die Klassifizierung von Hochrisiko-KI ausgerichtet. Bewertungen folgen dokumentierter Methodik mit überprüfbarer Bewertung. Daten werden auf AWS in den Regionen EU und USA gehostet. Die typische Einführung dauert vier Wochen. Gegründet im Jahr 2009, wird Codility von Ingenieur- und Talentteams in Organisationen wie Barclays, BMW, Deutsche Bank, GitHub, Samsung und SpaceX genutzt, um technische Fähigkeiten sowohl in KI-unterstützten als auch in traditionellen Ingenieurarbeitsabläufen zu bewerten.