Заметка про собеседования #2

На прошлой неделе S0ER опубликовал пост ^[1] о том, что в собеседованиях укоренилась практика проверять знание каких-то фактов, а не умение мыслить. Будто ищется условный чат-гпт с большой базой знаний, а не специалист, способный анализировать и решать задачи. Хотя ИИ как раз тестируют так, как надо наоборот бы тестировать человека.

Этот материал побудил меня порефлексировать над своим опытом ^[2] в найме, вспомнить недавние кейсы и подумать о формирующихся тенденциях. Конечно, в этих рассуждениях не обошлось без AI.

Несколько вводных слов: я Unity-разработчик и последние 5 лет занимаю ведущие технические должности, которые связаны с отбором сотрудников и управлением командами разработки. И эта запись – лишь личные мысли для моего блога ^[3].

🧠 Необходимость знаний:

Цитата из прошлой заметки ^[4]:

Я перестал открыто гонять кандидатов по техническим вопросам. Более эффективным нахожу обычное общение про опыт, компетенции, практические кейсы и т. д. И в процессе, если натыкаюсь на что-то значимое и шаткое, начинаю копать глубже.

Этой практики я придерживаюсь уже несколько лет. И как наниматель, и как соискатель, я никогда не понимал, зачем превращать найм в вузовский экзамен на знание теории. Это ничего не скажет о том, насколько хорошо человек справится с реальной работой, которая ему достанется.

Зачем мне, как работодателю, энциклопедическое определение DI, если кандидат не понимает, как этим пользоваться и как это работает? Если мне важен этот навык, я лучше спрошу: “вижу, работал над проектом X, как там управляли зависимостями?”

Не обязательно, что ответ будет про DI — бывают разные подходы. Но человек расскажет про себя, про свой опыт, приобретённые навыки и продемонстрирует понимание предметной области (или нет). Возможно, и я узнаю что-то новое.

Если пойму, что картинка у человека не складывается, можно уже и поспрашивать какие-то термины и более приземлённые вещи, чтобы понимать, насколько всё критично или восполняемо.

Определения — можно заучить. Но понимание — только нарабатывается. И именно это ценно.

💻 Тестовые задания:

В прошлой заметке ^[4] я упоминал, что если мне нужен разработчик, то меня интересует его код — и описал, как я обычно действую. Чуть-чуть больше раскрою эту мысль.

Если ТЗ — не какая-то эвристическая задачка, то просить кандидата написать прототип новой игры (а то и целый проект) только ради самого процесса — это пустая трата времени для обеих сторон. Единственное исключение — когда ТЗ даётся не для проверки, а для самообучения кандидата, чтобы тот вышел в штат уже с какой-то подготовкой.

Больший интерес ^[5] представляет то, как человек думает и выражает свои мысли через код: через алгоритмы, структуру проекта, форматирование, стиль. Потому что нужно, чтобы его майндсет ^[6] и способ коммуникации совпал с чем-то средним по будущей команде.

Для этого достаточно любого относительно свежего проекта значимого размера. Это может быть или личный пет-проект, или выполненное тестовой от другой компании.

Все детали и нюансы я могу выяснить уже на интервью. Или в крайнем случае дать конкретное маленькое ТЗ для проверки какой-то гипотезы или навыка. Но даже так я уже давно не делал.

📅 Недавний опыт:

Нужно было пополнить команды на двух разных проектах. В частности, разработчиками. В компании был полный завал: у всех дефицит времени и нужно было быстро масштабироваться.

Пришлось оптимизировать процесс отбора соискателей. Были приняты следующие меры:

1. Отказ от ТЗ: просто некогда было ни формировать их, ни проверять, ни давать обратную связь, ни отвечать на вопросы.

2. Более жёсткий отбор по резюме на этапе HR.

3. Получение максимума контекста из живого общения.

В итоге до меня дошло порядка 20 кандидатов, с десятком из них я провёл полноценные интервью.

На первый взгляд может показаться, что мы пошли на компромисс. Но в результате всё сложилось лучше, чем предполагалось:

1. Мы реально сэкономили кучу времени и сил.

2. Нашли очень крутых ребят, которые отлично вписались в команды и уже несколько месяцев уверенно перформят на проектах.

Более того, у одного из принятых разработчиков вообще не было проектов, которые можно было бы показать. Поэтому на техническом этапе у него было только интервью.
Мы с интересом проговорили целый час, и за это время у меня исчезли все сомнения в его навыках и готовности подключиться к нашим проектам.

Это определённо успешный кейс, который ещё больше укрепил мою тенденцию к отказу от “застоявшихся” методов найма. По сути ведь мне просто нужна подходящая естественная нейросеть, которой я смогу передавать запросы, а та — успешно их обрабатывать и решать. Мне важно качество мышления ^[7] и удобство взаимодействия, а не количество знаний. Кол-во может подкрепить ^[8] и другая нейросеть, искусственная.

🤖 Передача эстафеты AI:

В этой волне собеседований у меня было одно «ноу-хау» — я решил попробовать использовать нейросети. Правда, уже постфактум, но даже так получились интересные результаты.

Я собрал все резюме, описал требования, ожидания, критерии и прогнал всё через разные LLM’ки. С учётом того, что во многих резюме опыт был приукрашен, результаты получились вполне предсказуемыми.

По всем собеседованиям я веду отчёты, где фиксирую всё, что не вошло в резюме, в т.ч. если кандидат не смог подтвердить указанные им компетенции. Я подключил эти данные и запустил процесс по новой. На удивление, выводы совпали с моими примерно на 70%: рейтинг кандидатов, все “за” и “против“.

Что с этим всем делать дальше — даже страшно представить. Но выглядит, будто нагрузка по найму постепенно начнёт переходить с человека на машину по мере развития технологий.

Недавно я смотрел доклад “Как AI меняет рынок IT-труда” с Data Fest 2025 ^[9]. Там много было интересных мыслей, особенно для Junior-специалистов. В частности, была такая: если уже сейчас многие генерят свои резюме через нейросети, то почему бы не заставить эти же нейросети их проверять? То же касается и ТЗ.

Кажется, к тотальной автоматизации всё и движется. Остаётся только смириться, принять и адаптироваться. В недавнем докладе “Естественный интеллект, опережающий искусственный ^[10]” с CodeFest 2025 тоже уже звучала мысль, что ИИ способен самостоятельно проводить собеседования и анализировать рынок труда. И, как верно было подмечено в другом докладе ^[11]: оффлайн и живое общение становится новым люксом в эпоху диджитализации.

Поэтому в следующий раз я подумаю, как действительно полезно встроить ИИ в непосредственно сам процесс найма. А своё основное внимание ^[12] сосредоточу на живом общении с кандидатом, где важны вещи, которые пока не способны заменить даже самые умные алгоритмы: эмпатия, интуиция ^[13] и человечность.