Как использование больших языковых моделей упростило процесс собеседований для интервьюеров

Стейблкоины Интервью с лидерами отрасли

С развитием технологий искусственного интеллекта в последние годы крупные языковые модели (Large Language Models, LLMs) стали мощным инструментом, способствующим повышению продуктивности разработчиков по всему миру. Однако в контексте технических интервью и отбора новых сотрудников появилось целое направление дискуссий, касающихся этики и справедливости использования таких моделей. Многие работодатели опасаются «читерства» при прохождении тестовых заданий и рассматривают использование ИИ как угрозу честности кандидатов. Несмотря на это, опыт компаний, поощряющих использование ИИ в ходе собеседований, показывает, что интеграция больших языковых моделей может значительно упростить и улучшить процесс оценки соискателей, особенно в условиях удаленного найма и работы. Компания, ориентированная на удаленный формат работы, столкнулась с необходимостью реформирования стандартных методов оценки кандидатов на позицию инженерных стажеров.

Традиционные тестовые задания, выполнявшиеся в свободное время, перестали быть актуальными из-за широкого распространения LLM и сопутствующих инструментов помощи с кодированием. Привычные методы проверки самостоятельности и «чистоты» решений становились все менее эффективными, что вынуждало размышлять над новым подходом, учитывающим современные реалии технологической среды. Ключевой идеей стал отказ от борьбы с использованием языковых моделей и иных поисковых инструментов, и вместо этого — их активное поощрение во время интервью. Такая концепция «открытой книги» позволила не только нивелировать проблему сокрытия помощи от ИИ, но и выявить истинные навыки кандидатов в области анализа, проектирования и критического мышления. Благодаря мотивации использовать LLM кандидаты раскрывались с новой стороны, демонстрировали умение интегрировать современные технологии в процесс решения сложных задач и проявляли адаптивность в динамичной среде.

Суть нового формата состоит в приглашении участников интервью делиться своим экраном и использовать любой удобный набор инструментов — языки программирования, среды разработки, искусственный интеллект и поисковые сервисы. При этом предпочтение отдается тем языкам, которые наиболее актуальны для компании, например Python или JavaScript, поскольку это не только отражает будничную практику, но и упрощает оценку релевантности навыков. Важным элементом является выбор заданий, которые не подразумевают элементарного программирования, доступного при помощи моделей, а требуют глубокого понимания и изобретательности кандидата. Примером служит разработка калькулятора с усложняющимися уровнями: от базовых арифметических операций до обработки нестандартных функций и корректной масштабируемости решений. Помимо технической сложности тест направлен на проверку того, как кандидат взаимодействует с «помощниками» — какими запросами пользуется, как формулирует задачу и насколько критически подходит к предложенным решениям.

Для наилучшего раскрытия кандидатов интервьюеры настаивают на том, чтобы соискатели не начинали кодировать сразу. Им советуют сначала проанализировать задачу и составить алгоритмический план — такой подход гармонирует с внутренними процедурами компании, когда обсуждение технических требований проходит задолго до начала кодирования. Оценка осуществляется не только по итогам решения уровней, но и по тому, каким образом строится дизайн, насколько учитываются потенциальные изменения в требованиях и какие стратегии применяются для расширения функционала. Особое внимание уделяется взаимодействию с ИИ и поисковыми системами. Кандидатов просят объяснять, почему именно такие запросы были сделаны и почему они делают выводы, что полученная информация правильна и полезна.

Подобный подход выявляет могу ли кандидаты проводить «первичный анализ» — критически оценивать контекст, искать подводные камни и фильтровать информацию, которую выдаёт модель или поисковик. Это особенно важно, поскольку одна из слабостей LLM — склонность к паттерн-матчингу без глубокого понимания сути, подверженность контекстным ошибкам и дезинформации. Хорошие программисты умеют идентифицировать эти ограничения технологий и адекватно компенсировать их собственными знаниями и аналитическими навыками. В итоге именно способность объяснять и осмысливать результаты, полученные с помощью ИИ, становится важным маркером профессионализма, а не сама по себе завершённость кода. Внедрение такого формата позволяет значительно ускорить процесс оценки: стадия первичного понимания отношения кандидата к использованию ИИ в ходе первого же четверти часа даёт интервьюерам много информации для принятия решения.

Это контрастирует с более традиционными методами, когда проверка понимания и самостоятельности могла занимать весь отведённый час. Другим значимым аспектом нового подхода является психологический фактор: кандидаты чувствуют себя менее напряжёнными, когда им разрешено использовать привычные инструменты и ресурсы — это делает взаимодействие более естественным и приближенным к реальным рабочим ситуациям, особенно для стажёров, которые могут находится в совсем разных временных зонах и иметь различный уровень подготовки. Таким образом, открытое поощрение использования LLM и других поисковых инструментов во время технических интервью отражает современные реалии технологической индустрии и способствует более корректной оценке компетенций. Это новый качественный скачок, позволяющий адекватно и быстро определить, кто из кандидатов действительно способен мыслить критически, разрабатывать масштабируемые решения и грамотно интегрировать современные цифровые помощники в свою работу. Вместо того чтобы тратить ресурсы на борьбу с неизбежным, компании получают возможность построить честный, гибкий и продуктивный процесс найма.

В перспективе такой метод может стать новым индустриальным стандартом, отражающим изменения в принципах работы и обучения специалистов, где сотрудничество с ИИ рассматривается как необходимая и полезная часть профессиональных навыков, а не повод для подозрений и ограничений. Это открывает двери для более креативного подхода к отбору кадров, улучшает качество найма и помогает адаптироваться к стремительно меняющейся технологической среде.