На прошлой неделе S0ER опубликовал пост 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 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.
? Необходимость знаний:
Цитата из прошлой заметки:
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 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 представляет то, как человек думает и выражает свои мысли через код: через алгоритмы, структуру проекта, форматирование, стиль. Потому что нужно, чтобы его майндсет 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:
Отказ от ТЗ: просто некогда было ни формировать их, ни проверять, ни давать обратную связь, ни отвечать на вопросы.
Более жёсткий отбор по резюме на этапе HR.
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:
Мы реально сэкономили кучу времени и сил.
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 и удобство взаимодействия, а не количество знаний. Кол-во может подкрепить 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 смотрелдоклад «Как AI меняет рынок IT‑труда» с Data Fest 2025. 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» 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: 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 сосредоточу на живом общении с кандидатом, где важны вещи, которые пока не способны заменить даже самые умные алгоритмы: эмпатия, интуиция и человечность.