Современный мир рекрутинга претерпевает значительные изменения, особенно в контексте удалённых собеседований. Одной из главных трансформаций стало появление и повсеместное использование продвинутых языковых моделей и искусственного интеллекта, таких как GPT. Эти технологии предоставляют кандидатам возможность получать помощь при решении технических задач, что в корне меняет традиционные методы оценки компетенций. В такой ситуации работодателям и рекрутерам приходится переосмысливать процесс интервью, чтобы сохранить его объективность и эффективность. Одной из главных проблем современного отбора является сложность определить истинные знания и навыки соискателя, ведь многие используют возможности ИИ для подготовки или даже получения ответов в режиме реального времени.
Это ставит под вопрос традиционные задачи, направленные на проверку фактических знаний или решение типичных алгоритмических задач на «белой доске». Теперь становится очевидно, что для адекватной оценки кандидата нужно сместить акценты с простой проверки знаний на анализ мышления и реального опыта. В первую очередь интервьюерам рекомендуется отдавать предпочтение вопросам, которые требуют принятия решений. Такие вопросы позволяют раскрыть, как кандидат оценивает риски, что учитывает при выборе подхода к решению задач, и как он соотносит технические детали с бизнес-целями. Например, для специалистов в области искусственного интеллекта имеет смысл спросить о том, как они борются с предвзятостью в алгоритмах, какие последствия могут иметь их решения и как они балансируют между производительностью и точностью моделей.
Для QA инженеров важно понять, как они берут на себя ответственность за качество уже существующего продукта и каким образом взаимодействуют с командами разработки для исправления ошибок. Также большое значение приобретает оценка честности и открытости кандидата. Даже если человек не знает точных ответов или в чём-то ошибается, искренность и готовность признавать пробелы могут говорить о высоком профессионализме и потенциале для развития. Невербальные сигналы и поведение на собеседовании помогают выявлять расхождения между словами и реальным пониманием. Умение слушать и распознавать такие моменты становится важнейшим навыком интервьюера.
Технические вопросы, основанные на фаховом опыте соискателя, также сохраняют свою значимость. Однако здесь стоит делать акцент не на узкоспециализированных теоретических знаниях, а на реальных кейсах и проектах. Например, попросить описать наиболее сложный реализованный проект, объяснить архитектуру системы, используемые технологии и причины выбора тех или иных решений. Важна способность кандидата последовательно изложить процесс, выделяя ключевые проблемы и пути их решения. Некоторые работодатели предлагают вернуться к очным интервью, считая, что присутствие в одном пространстве минимизирует вероятность нечестной помощи извне.
Однако не все компании готовы к таким мерам, и удалённый формат остаётся востребованным, поэтому стоит создавать условия, при которых честность и самодостаточность соискателя можно выявить и дистанционно. К примеру, можно попросить кандидата рисовать схемы архитектуры в реальном времени с помощью камеры, обсуждать детали и изменения, комментируя каждое своё действие. Отдельным направлением является использование нестандартных вопросов, которые искусственный интеллект может обрабатывать, но с большой вероятностью даст поверхностные или неверные ответы. Такие вопросы заставляют кандидата рассуждать глубже и показывают его способность к аналитическому мышлению и здоровому скептицизму. Однако при выборе подобного формата нужно учитывать, что чрезмерное усложнение может отпугнуть ценных специалистов.
Не менее важной является оценка того, насколько кандидат умеет пользоваться современными инструментами для повышения продуктивности. Сравнивать тех, кто использует ИИ или другие вспомогательные технологии, с «гениями», работающими без поддержки, уже стало анахронизмом. В современном мире ценятся сотрудники, способные эффективно применять разнообразные ресурсы и адаптироваться к новым реалиям работы. Поведенческие вопросы о прошлых ошибках и неудачах также позволяют судить о зрелости и саморазвитии кандидата. Несмотря на то, что искусственный интеллект может помочь формализовать такие истории, точно воспроизвести достоверный и последовательный опыт не всегда возможно, особенно если углубляться в детали и пересекать факты с техническими аспектами.
![Make Your Renders Unnecessarily Complicated (2023) [video]](/images/472A9879-D34D-4D82-A3C8-C9D2008E5C36)
