Современное техническое собеседование — это обряд посвящения для инженеров-программистов, который (надеюсь!) предшествует получению отличной работы. Но также и огромный источник стресса, бесконечных вопросов кандидатам. Простой поиск «Как подготовиться к техническому собеседованию» выдаёт миллионы постов на Medium, в блогах по обучению программированию, обсуждений Quora и даже целые книги.
Несмотря на всю эту информацию, люди по-прежнему изо всех сил пытаются узнать, как вести себя на интервью. В предыдущей статье мы обнаружили, что на удивление большое количество пользователей interviewing.io недооценивают свои способности, что повышает вероятность негативного исхода собеседования. Сейчас мы получили гораздо больше данных (более 10 000 интервью с реальными инженерами-программистами), так что хотим копнуть глубже: что заставляет кандидатов занижать самооценку?
Из научных исследований известны некоторые общие факты, которые мешают правильной самооценке: так, люди не всегда хорошо оценивают или даже помнят свою производительность в сложных когнитивных задачах, таких как написание кода 1. Технические интервью особенно трудно оценить, если кандидаты не имеют большого опыта работы с вопросами без одного правильного ответа. Поскольку многие компании не обсуждают с кандидатами результаты после собеседования, многие так никогда и не поймут, что они сделали хорошо или что могло быть лучше 2, 3. В конце концов, снятие занавесы тайны вокруг собеседований во всей отрасли стало одной из главных причин создания interviewing.io!
До сих пор было мало данных, как люди чувствуют себя после реальных интервью в разных IT-компаниях. Поэтому мы собрали эти данные в большом масштабе, что позволило проверить интересные теории о разработчиках и их уверенности в своих навыках программирования.
Один из главных факторов, который нас интересовал — синдром самозванца. Известно, что от него страдают многие программисты 4. Многие задаются вопросом, действительно ли они соответствуют по уровню коллегам, а убедительные доказательства своей компетентности считают случайностью. Синдром самозванца заставляет задуматься, в какой мере можно полагаться на положительные отзывы о производительности и сколько возможностей исходят из собственных усилий кандидата, по сравнению с удачей. Особый интерес для нас представляло то, насколько страдают этим синдромом женщины. Существует много исследований, свидетельствующих о том, что кандидаты из недопредставленных слоёв населения в большей степени испытывают дефицит чувства принадлежности к сообществу, что питает синдром самозванца 5, и это может искажать оценку собственных способностей на интервью.
Interviewing.io — платформа, где люди анонимно проходят технические собеседования, и если всё хорошо, получают работу в ведущих компаниях. Мы запустили проект, потому что резюме не даёт полной картины и потому что мы считаем, что любой, независимо от резюме, должен иметь возможность заявить о себе.
Когда интервьюер и кандидат совпадают, они встречаются в совместной среде кодирования с голосовой связью, текстовым чатом, «доской» для письма — и погружаются в техническую задачу (можете посмотреть этот процесс в действии на странице с записями интервью). После каждого собеседования они оставляют друг другу отзывы, и каждая сторона видит, что сказал о нём другой человек, как только оба отправят отзывы.
Вот пример формы обратной связи интервьюера:
Форма обратной связи для интервьюеров
Сразу после собеседования кандидаты оценивают по той же шкале от 1 до 4, насколько хорошо, по их мнению, они справились:
Форма обратной связи для кандидатов
Для этой статьи мы рассмотрели более 10 тыс. технических интервью, проведённых настоящими инженерами-программистами из ведущих компаний. В ходе каждого собеседования интервьюер оценивал кандидата по его способности решать проблемы, техническим способностям и навыкам общения, а также по тому, достоин ли кандидат перехода в следующий раунд. Это даёт нам показатель, насколько отличается самооценка кандидатов от рейтинга, который фактически им даёт интервьюер, и в какую сторону. Другими словами, насколько искажена самооценка кандидата по сравнению с его истинными качествами?
Изначально у нас были некоторые предположения, что может повлиять на результат:
Вопреки ожиданиям в отношении пола и уверенности в себе, мы не обнаружили достоверной статистически значимой гендерной разницы. Сначала казалось, что женщины-кандидаты чаще недооценивают свои результаты, но когда мы нормализовали результат по другим переменным, таким как опыт и технические способности, оказалось, что ключевым отличием является опыт. Более опытные инженеры более точно оценивают результаты своего собеседования, а мужчины в среднем более опытны. Однако опытные инженеры-женщины точно так же точны в оценке своих технических способностей.
Основываясь на предыдущих исследованиях, мы предположили, что синдром самозванца и больший дефицит чувства принадлежности к IT-сообществу могут привести к тому, что кандидаты-женщины будут занижать свою оценку на собеседовании, но мы не обнаружили такой закономерности 6. Наш вывод перекликается с исследовательским проектом Стэнфордского института гендерных исследований Клеймана, в котором приняли участие 1795 технических работников среднего звена из высокотехнологичных компаний. Они обнаружили, что женщины в IT не обязательно менее точны при оценке собственных способностей, но сильно отличаются от мужчин в своих представления о том, что требуется для успеха (например, длинный рабочий день и принятие риска). Другими словами, женщины в IT могут не сомневаться в собственных способностях, но иначе представляют, чего от них ждут. И опрос Harvard Business Review, в котором более тысячи профессионалов спрашивали о своих решениях при приёме на работу, также подтверждает этот момент. Результаты подчёркивают, что гендерные различия в процессе оценки кандидата больше исходят из разных ожиданий того, как рассматриваются процессы вроде собеседований.
Тем не менее, мы нашли одно интересное отличие: женщины проходят меньше тренировочных интервью, чем мужчины. Разница небольшая, но статистически значимая, и она возвращает нас к предыдущему выводу, что после плохого собеседования женщины покидают interviewing.io примерно в 7 раз чаще, чем мужчины.
Но в той же предыдущей статье мы также обнаружили, что маскировка голосов по полу не повлияла на результаты интервью. Весь этот кластер результатов подтверждает то, что мы подозревали, и то, что подтверждают специалисты, проводящие углубленные исследования гендерной разницы в IT: всё сложно. Отсутствие у женщин настойчивости в интервью не может быть объяснено только синдромом самозванца и занижением собственных способностей. Но по-прежнему вероятно, что они более серьёзно воспринимают отрицательную обратную связь и более склонны делать разные предположения и выводы после собеседования.
На диаграмме ниже показано распределение расстояния точности самооценки для женщин и для мужчин-кандидатов на нашей платформе (ноль указывает на рейтинг, который соответствует баллу интервьюера, в то время как отрицательные значения указывают на заниженный балл, а положительные значения указывают на завышенный балл). Две группы выглядят почти одинаково:
Ещё один сюрприз: опыт интервьюера не помогает. Даже бывшие интервьюеры, похоже, не демонстрируют из-за этого более точной самооценки. Личный бренд тоже не даёт эффекта. Люди с бoльшим числом фоловеров на GitHub не оказались более точными, чем люди с несколькими фоловерами. Рейтинг интервьюера также не имеет значения (т.е. насколько хорошо интервьюера оценивали другие кандидаты), хотя, для справедливости, интервьюеры обычно оцениваются довольно высоко на сайте.
Опытные специалисты лучше понимают, насколько хорошо они прошли собеседование, по сравнению с инженерами в начале своей карьеры 7. И кажется, что дело не только в том, что лучшие навыки программирования позволяют лучше оценить свою эффективность; хотя здесь есть небольшая корреляция: у инженеров, которые более точно оценивают свою эффективность, действительно более высокий уровень программирования. Но если посмотреть на начинающих программистов, то даже лучшие из них зачастую недооценивают свои навыки 8.
Наши данные отражают тенденцию, наблюдаемую в опросе разработчиков Stack Overflow 2018. Они задали респондентам несколько вопросов о самоуверенности и конкуренции с другими разработчиками и отметили, что более опытные инженеры чувствуют себя более конкурентоспособными и более уверенными 9. Это неудивительно: в конце концов, опыт коррелирует с уровнем квалификации, а высококвалифицированные люди, вероятно, будут более уверены в себе. Но наш анализ позволил нормализовать эффективность интервью и навыки программирования по карьерным группам — и мы по-прежнему обнаружили, что опытные инженеры лучше предсказывают свои результаты интервью, независимо от квалификации и реального результата собеседования. Наверное, тут сказывается несколько факторов: опытные инженеры уже проходили собеседования, сами их проводили, и имеют более сильное чувство принадлежности к сообществу, что помогает бороться с синдромом самозванца.
Похоже, инсайдерские знания и контекст тоже помогают: жители района Bay Area и сотрудники топ-компаний делают более точную оценку. Как и опыт, знание контекста индустрии позволяет более адекватно оценивать ситуацию. Мы обнаружили небольшую, но статистически значимую разницу от таких факторов как проживание в районе Залива и работа в ведущей компании. Тем не менее, бонус от работы в ведущей компании, по-видимому, в основном соответствует бонусу от общих технических навыков: нахождение в топ-компании по сути является прокси-параметром, указывающим на более опытного инженера с более продвинутыми навыками.
Наконец, по мере улучшения результатов на собеседованиях и перехода к реальным собеседованиям в компаниях вы улучшаете точность самооценки. Люди демонстрируют более точную самооценку в реальных интервью, по сравнению с тренировочными, а их общий рейтинг на сайте также коррелирует с точностью самооценки: interviewing.io вычисляет для пользователей общий рейтинг, основанный на их эффективности во всех интервью и взвешенный по отношению к более поздним показателям. Люди в топ 25% по рейтингу с большей вероятностью точны в оценке своих результатов на собеседовании.
Как люди в целом оценивают свою эффективность на собеседовании? Мы изучали это раньше, примерно на тысяче интервью, и теперь с увеличением выборки в десять раз выводы те же. Кандидаты точно оценивают свой результат только в 46% собеседований, недооценивают себя в 35% (а в остальных 19% завышают результат). Тем не менее, обычно кандидаты примерно угадывают: не бывает, что люди с четырьмя звёздами всегда оценивают себя в одну 10. Самооценка статистически значимо прогнозирует фактический результат собеседования (и положительно коррелирует с ней), но в этих отношениях много шума.
Точное суждение о вашем результате собеседования является конкретным навыком, который приходит с опытом и знанием IT-отрасли. Но оказалось, что многие предположения, которые мы делали о точности оценки, не выдержали критики: женщины-инженеры имеют такое же точное представление о своих навыках, как и мужчины, а инженеры, которые провели больше собеседований или хорошо представлены на GitHub, не намного лучше оценивают свой результат.
Что это значит для отрасли в целом? Во-первых, синдром самозванца, похоже, является мрачным монстром, который атакует инженеров любого пола, любой квалификации, независимо от их известности и места жительства. Опыт помогает немного смягчить боль, но синдром самозванца влияет на всех, независимо от того, кто они и откуда. Так что, возможно, пришло время для более доброй, более чуткой культуры собеседований. Культуры, которая добрее ко всем. Хотя отдельные группы, менее опытные в технических интервью, больше всего страдают от недостатков процедуры собеседований, никто не застрахован от неуверенности в себе.
Ранее мы обсуждали качества хорошего интервьюера, и эмпатия играет непропорционально большую роль. И мы увидели, что для предотвращения потери кандидатов действительно важно предоставлять немедленную обратную связь после собеседования. Итак, независимо от того, движет вами доброта и принципы либо холодный, жёсткий прагматизм, немного больше доброты и понимания по отношению к кандидатам не помешают.
1. Cамооценка изучалась в ряде областей и часто использовалась для оценки степени обучения. Одним важным критическим замечанием является то, что на неё сильно влияет мотивация и эмоциональное состояние людей во время опроса. — Ситцманн, Эли, Браун, Бауэр. (2010). Самооценка знаний: когнитивное обучение или аффективное измерение?.. Academy of Management Learning & Education, 9(2), 169-191. ^
2. Разработка хорошего технического собеседования — непростая задача для интервьюера. Неофициальное обсуждение этой темы см. здесь. ^
3. Рассуждения о самооценке на интервью. ^
4. Например, эта статья и эта. ^
5. Некоторая дополнительная литература по исследованиям в области общественных наук:
6. Одной проблемой для нашего набора данных является не слишком большая выборка опытных женщин-инженеров: это соответствует реальной демографии IT-индустрии, но также означает возможный перекос в статистических результатах при оценке межгрупповых различий. Мы хотим продолжить сбор статистики с женщинами, чтобы полностью изучить тему. ^
7. Эти эффекты и предыдущее отсутствие корреляции изучены в линейной смешанной модели. У всех значимых результатов для индивидуальных эффектов p<0,05. ^
8. У опытных инженеров среднее отклонение ?0,14; у джуниоров ?0,22, у выпускников ?0,25. ^
9. См. также здесь. ^
10. Ещё один недостаток нашего набора данных заключается в том, что есть максимальная и минимальная оценки: например, при получении реальной оценки 4 люди никак не могут себя переоценить, потому что уже находятся на вершине шкалы. Мы корректировали это несколькими способами: путём исключения людей с максимальными и минимальными результатами и повторного анализа на среднем подмножестве, а также путём разделения на точные или неточные. Результаты не изменились. ^
Несмотря на всю эту информацию, люди по-прежнему изо всех сил пытаются узнать, как вести себя на интервью. В предыдущей статье мы обнаружили, что на удивление большое количество пользователей interviewing.io недооценивают свои способности, что повышает вероятность негативного исхода собеседования. Сейчас мы получили гораздо больше данных (более 10 000 интервью с реальными инженерами-программистами), так что хотим копнуть глубже: что заставляет кандидатов занижать самооценку?
Из научных исследований известны некоторые общие факты, которые мешают правильной самооценке: так, люди не всегда хорошо оценивают или даже помнят свою производительность в сложных когнитивных задачах, таких как написание кода 1. Технические интервью особенно трудно оценить, если кандидаты не имеют большого опыта работы с вопросами без одного правильного ответа. Поскольку многие компании не обсуждают с кандидатами результаты после собеседования, многие так никогда и не поймут, что они сделали хорошо или что могло быть лучше 2, 3. В конце концов, снятие занавесы тайны вокруг собеседований во всей отрасли стало одной из главных причин создания interviewing.io!
До сих пор было мало данных, как люди чувствуют себя после реальных интервью в разных IT-компаниях. Поэтому мы собрали эти данные в большом масштабе, что позволило проверить интересные теории о разработчиках и их уверенности в своих навыках программирования.
Один из главных факторов, который нас интересовал — синдром самозванца. Известно, что от него страдают многие программисты 4. Многие задаются вопросом, действительно ли они соответствуют по уровню коллегам, а убедительные доказательства своей компетентности считают случайностью. Синдром самозванца заставляет задуматься, в какой мере можно полагаться на положительные отзывы о производительности и сколько возможностей исходят из собственных усилий кандидата, по сравнению с удачей. Особый интерес для нас представляло то, насколько страдают этим синдромом женщины. Существует много исследований, свидетельствующих о том, что кандидаты из недопредставленных слоёв населения в большей степени испытывают дефицит чувства принадлежности к сообществу, что питает синдром самозванца 5, и это может искажать оценку собственных способностей на интервью.
Организация исследования
Interviewing.io — платформа, где люди анонимно проходят технические собеседования, и если всё хорошо, получают работу в ведущих компаниях. Мы запустили проект, потому что резюме не даёт полной картины и потому что мы считаем, что любой, независимо от резюме, должен иметь возможность заявить о себе.
Когда интервьюер и кандидат совпадают, они встречаются в совместной среде кодирования с голосовой связью, текстовым чатом, «доской» для письма — и погружаются в техническую задачу (можете посмотреть этот процесс в действии на странице с записями интервью). После каждого собеседования они оставляют друг другу отзывы, и каждая сторона видит, что сказал о нём другой человек, как только оба отправят отзывы.
Вот пример формы обратной связи интервьюера:
Форма обратной связи для интервьюеров
Сразу после собеседования кандидаты оценивают по той же шкале от 1 до 4, насколько хорошо, по их мнению, они справились:
Форма обратной связи для кандидатов
Для этой статьи мы рассмотрели более 10 тыс. технических интервью, проведённых настоящими инженерами-программистами из ведущих компаний. В ходе каждого собеседования интервьюер оценивал кандидата по его способности решать проблемы, техническим способностям и навыкам общения, а также по тому, достоин ли кандидат перехода в следующий раунд. Это даёт нам показатель, насколько отличается самооценка кандидатов от рейтинга, который фактически им даёт интервьюер, и в какую сторону. Другими словами, насколько искажена самооценка кандидата по сравнению с его истинными качествами?
Изначально у нас были некоторые предположения, что может повлиять на результат:
- Пол. Будет ли женщинам сложнее оценить свои способности программирования, чем мужчинам?
- Раньше сам проводил собеседования. Кажется разумным, что побывав на другой стороне, вы продемонстрируете более точную самооценку на собеседовании.
- Работал в топ-компании. Аналогично предыдущему пункту.
- Показывал отличный результат на собеседованиях — люди, которые показывают лучший результат в целом, могут иметь больше уверенности и осведомлённости о том, когда они всё делают правильно (или неправильно!).
- Проживание в Bay Area или нет. Поскольку IT-компании по-прежнему географически сосредоточены в районе Залива, мы сочли, что люди, которые живут в местности с более насыщенной инженерной культурой, лучше знакомы с профессиональными нормами собеседований.
- Качество вопросов и квалификация интервьюера непосредственно на собеседовании. Предположительно, лучший интервьюер лучше умеет общаться, а бестолковый интервьюер может запутать самооценку кандидата. Мы также рассматриваем, было ли это учебное интервью или на конкретную должность.
- Для некоторых кандидатов, мы могли также посмотреть на показатели их личного бренда в отрасли, такое как количество фоловеров на GitHub и в Twitter. Может, люди с сильным влиянием в интернете более уверены в себе, когда проходят собеседование?
Что мы обнаружили?
Женщины оценивают свои технические способности точно так же, как и мужчины
Вопреки ожиданиям в отношении пола и уверенности в себе, мы не обнаружили достоверной статистически значимой гендерной разницы. Сначала казалось, что женщины-кандидаты чаще недооценивают свои результаты, но когда мы нормализовали результат по другим переменным, таким как опыт и технические способности, оказалось, что ключевым отличием является опыт. Более опытные инженеры более точно оценивают результаты своего собеседования, а мужчины в среднем более опытны. Однако опытные инженеры-женщины точно так же точны в оценке своих технических способностей.
Основываясь на предыдущих исследованиях, мы предположили, что синдром самозванца и больший дефицит чувства принадлежности к IT-сообществу могут привести к тому, что кандидаты-женщины будут занижать свою оценку на собеседовании, но мы не обнаружили такой закономерности 6. Наш вывод перекликается с исследовательским проектом Стэнфордского института гендерных исследований Клеймана, в котором приняли участие 1795 технических работников среднего звена из высокотехнологичных компаний. Они обнаружили, что женщины в IT не обязательно менее точны при оценке собственных способностей, но сильно отличаются от мужчин в своих представления о том, что требуется для успеха (например, длинный рабочий день и принятие риска). Другими словами, женщины в IT могут не сомневаться в собственных способностях, но иначе представляют, чего от них ждут. И опрос Harvard Business Review, в котором более тысячи профессионалов спрашивали о своих решениях при приёме на работу, также подтверждает этот момент. Результаты подчёркивают, что гендерные различия в процессе оценки кандидата больше исходят из разных ожиданий того, как рассматриваются процессы вроде собеседований.
Тем не менее, мы нашли одно интересное отличие: женщины проходят меньше тренировочных интервью, чем мужчины. Разница небольшая, но статистически значимая, и она возвращает нас к предыдущему выводу, что после плохого собеседования женщины покидают interviewing.io примерно в 7 раз чаще, чем мужчины.
Но в той же предыдущей статье мы также обнаружили, что маскировка голосов по полу не повлияла на результаты интервью. Весь этот кластер результатов подтверждает то, что мы подозревали, и то, что подтверждают специалисты, проводящие углубленные исследования гендерной разницы в IT: всё сложно. Отсутствие у женщин настойчивости в интервью не может быть объяснено только синдромом самозванца и занижением собственных способностей. Но по-прежнему вероятно, что они более серьёзно воспринимают отрицательную обратную связь и более склонны делать разные предположения и выводы после собеседования.
На диаграмме ниже показано распределение расстояния точности самооценки для женщин и для мужчин-кандидатов на нашей платформе (ноль указывает на рейтинг, который соответствует баллу интервьюера, в то время как отрицательные значения указывают на заниженный балл, а положительные значения указывают на завышенный балл). Две группы выглядят почти одинаково:
Что ещё имеет значение?
Ещё один сюрприз: опыт интервьюера не помогает. Даже бывшие интервьюеры, похоже, не демонстрируют из-за этого более точной самооценки. Личный бренд тоже не даёт эффекта. Люди с бoльшим числом фоловеров на GitHub не оказались более точными, чем люди с несколькими фоловерами. Рейтинг интервьюера также не имеет значения (т.е. насколько хорошо интервьюера оценивали другие кандидаты), хотя, для справедливости, интервьюеры обычно оцениваются довольно высоко на сайте.
Итак, что же стало статистически значимым стимулом для точных суждений об эффективности интервью? В основном, опыт
Опытные специалисты лучше понимают, насколько хорошо они прошли собеседование, по сравнению с инженерами в начале своей карьеры 7. И кажется, что дело не только в том, что лучшие навыки программирования позволяют лучше оценить свою эффективность; хотя здесь есть небольшая корреляция: у инженеров, которые более точно оценивают свою эффективность, действительно более высокий уровень программирования. Но если посмотреть на начинающих программистов, то даже лучшие из них зачастую недооценивают свои навыки 8.
Наши данные отражают тенденцию, наблюдаемую в опросе разработчиков Stack Overflow 2018. Они задали респондентам несколько вопросов о самоуверенности и конкуренции с другими разработчиками и отметили, что более опытные инженеры чувствуют себя более конкурентоспособными и более уверенными 9. Это неудивительно: в конце концов, опыт коррелирует с уровнем квалификации, а высококвалифицированные люди, вероятно, будут более уверены в себе. Но наш анализ позволил нормализовать эффективность интервью и навыки программирования по карьерным группам — и мы по-прежнему обнаружили, что опытные инженеры лучше предсказывают свои результаты интервью, независимо от квалификации и реального результата собеседования. Наверное, тут сказывается несколько факторов: опытные инженеры уже проходили собеседования, сами их проводили, и имеют более сильное чувство принадлежности к сообществу, что помогает бороться с синдромом самозванца.
Похоже, инсайдерские знания и контекст тоже помогают: жители района Bay Area и сотрудники топ-компаний делают более точную оценку. Как и опыт, знание контекста индустрии позволяет более адекватно оценивать ситуацию. Мы обнаружили небольшую, но статистически значимую разницу от таких факторов как проживание в районе Залива и работа в ведущей компании. Тем не менее, бонус от работы в ведущей компании, по-видимому, в основном соответствует бонусу от общих технических навыков: нахождение в топ-компании по сути является прокси-параметром, указывающим на более опытного инженера с более продвинутыми навыками.
Наконец, по мере улучшения результатов на собеседованиях и перехода к реальным собеседованиям в компаниях вы улучшаете точность самооценки. Люди демонстрируют более точную самооценку в реальных интервью, по сравнению с тренировочными, а их общий рейтинг на сайте также коррелирует с точностью самооценки: interviewing.io вычисляет для пользователей общий рейтинг, основанный на их эффективности во всех интервью и взвешенный по отношению к более поздним показателям. Люди в топ 25% по рейтингу с большей вероятностью точны в оценке своих результатов на собеседовании.
Как люди в целом оценивают свою эффективность на собеседовании? Мы изучали это раньше, примерно на тысяче интервью, и теперь с увеличением выборки в десять раз выводы те же. Кандидаты точно оценивают свой результат только в 46% собеседований, недооценивают себя в 35% (а в остальных 19% завышают результат). Тем не менее, обычно кандидаты примерно угадывают: не бывает, что люди с четырьмя звёздами всегда оценивают себя в одну 10. Самооценка статистически значимо прогнозирует фактический результат собеседования (и положительно коррелирует с ней), но в этих отношениях много шума.
Значение
Точное суждение о вашем результате собеседования является конкретным навыком, который приходит с опытом и знанием IT-отрасли. Но оказалось, что многие предположения, которые мы делали о точности оценки, не выдержали критики: женщины-инженеры имеют такое же точное представление о своих навыках, как и мужчины, а инженеры, которые провели больше собеседований или хорошо представлены на GitHub, не намного лучше оценивают свой результат.
Что это значит для отрасли в целом? Во-первых, синдром самозванца, похоже, является мрачным монстром, который атакует инженеров любого пола, любой квалификации, независимо от их известности и места жительства. Опыт помогает немного смягчить боль, но синдром самозванца влияет на всех, независимо от того, кто они и откуда. Так что, возможно, пришло время для более доброй, более чуткой культуры собеседований. Культуры, которая добрее ко всем. Хотя отдельные группы, менее опытные в технических интервью, больше всего страдают от недостатков процедуры собеседований, никто не застрахован от неуверенности в себе.
Ранее мы обсуждали качества хорошего интервьюера, и эмпатия играет непропорционально большую роль. И мы увидели, что для предотвращения потери кандидатов действительно важно предоставлять немедленную обратную связь после собеседования. Итак, независимо от того, движет вами доброта и принципы либо холодный, жёсткий прагматизм, немного больше доброты и понимания по отношению к кандидатам не помешают.
Примечания
1. Cамооценка изучалась в ряде областей и часто использовалась для оценки степени обучения. Одним важным критическим замечанием является то, что на неё сильно влияет мотивация и эмоциональное состояние людей во время опроса. — Ситцманн, Эли, Браун, Бауэр. (2010). Самооценка знаний: когнитивное обучение или аффективное измерение?.. Academy of Management Learning & Education, 9(2), 169-191. ^
2. Разработка хорошего технического собеседования — непростая задача для интервьюера. Неофициальное обсуждение этой темы см. здесь. ^
3. Рассуждения о самооценке на интервью. ^
4. Например, эта статья и эта. ^
5. Некоторая дополнительная литература по исследованиям в области общественных наук:
- Гуд, Раттан, Двек. (2012). Почему женщины уходят? Чувство принадлежности и представительство женщин в математике. Journal of personality and social psychology, 102(4), 700.
- Мастер, Черьян, Мельцофф. (2016). Принадлежность к IT: стереотипы подрывают интерес и чувство причастности девочек к информатике. Journal of Educational Psychology, 108(3), 424. ^
6. Одной проблемой для нашего набора данных является не слишком большая выборка опытных женщин-инженеров: это соответствует реальной демографии IT-индустрии, но также означает возможный перекос в статистических результатах при оценке межгрупповых различий. Мы хотим продолжить сбор статистики с женщинами, чтобы полностью изучить тему. ^
7. Эти эффекты и предыдущее отсутствие корреляции изучены в линейной смешанной модели. У всех значимых результатов для индивидуальных эффектов p<0,05. ^
8. У опытных инженеров среднее отклонение ?0,14; у джуниоров ?0,22, у выпускников ?0,25. ^
9. См. также здесь. ^
10. Ещё один недостаток нашего набора данных заключается в том, что есть максимальная и минимальная оценки: например, при получении реальной оценки 4 люди никак не могут себя переоценить, потому что уже находятся на вершине шкалы. Мы корректировали это несколькими способами: путём исключения людей с максимальными и минимальными результатами и повторного анализа на среднем подмножестве, а также путём разделения на точные или неточные. Результаты не изменились. ^
Комментарии (26)
anonymous
08.11.2018 16:06Общие вопросы
Наличие собственных проектов
Вот и все что всегда спрашивал на собеседованиях.
Если человек адекватен, как говорится «Добро пожаловать», все равно через несколько месяцев станет понятно подходит человек или нет.BigDflz
08.11.2018 16:14Насчёт собственных проектов — в области дизайна (графика, рекламма...) легко присваиваются работы.
С другой стороны — показ своих, утверждённых, оплаченных работ — вызывает критику, обсирание (если ласково сказать).
все равно через несколько месяцев станет понятно подходит человек или нет.
вот единственное верное, но до него не все доросли…
roscomtheend
09.11.2018 11:57Это в больших компаниях с винтиками есть возможноть примериваться месяцы. Из набираемых было много адекватных без своимих проектов, были и не стеснявшияся показывать треш, зато свой.
BigDflz
08.11.2018 16:08Есть такая фраза «Я знаю, что ничего не зная, но я стремлюсь всё узнать». Сказана очень давно очень умным человеком. Видимо поэтому и идет занижение, потому что умный понимает, что есть и ещё умнее. Дурак же этого не понимает и считает себя венцом мира. Вот таких примеров есть куча из личной практики, когда у нас, в глубинке, человек из себя ничего не представляющий в плане специальности, но на словах столько гонору, едет в Москву и ему удаётся себя продать как супергения… По слухам доходит инфа, что он шикарно устроился и процветает. Возникает вопрос всегда — уровень профессиональности в Москве?
warranty_voider
08.11.2018 18:16Дурак же этого не понимает и считает себя венцом мира
Вы статью точно прочитали? Там как раз про обратный случай говорится, когда люди сами оценивают себя ниже, чем их оценивают другие.
уровень профессиональности в Москве?
В крупных городах спрос количественно больше, а профессионалов на всех не хватает. Поэтому удается неплохо устроиться даже посредственностямBigDflz
08.11.2018 18:44когда люди сами оценивают себя ниже, чем их оценивают другие.
Дак и я о том же — умный не считает себя самым умным, потому что понимает что есть более умные. Границы оценок разные. Вот и кажется что он себя недооценивает
В крупных городах спрос количественно больше, а профессионалов на всех не хватает. Поэтому удается неплохо устроиться даже посредственностям
ценные слова… Теперь понятно почему наши плюются на то, что московские у нас пропихивают.Kocmohabt314
09.11.2018 14:27Да ладно вам, если в Москве сидят депутаты, это не значит что у всех в городе такой уровень профессионализма)
BigDflz
09.11.2018 14:32Я делаю выводы только на том что знаю. Конечно это не относится ко всем, но что есть то есть…
Whuthering
09.11.2018 10:51+1Зависит ещё от сферы и задач. Человек хочет и может разрабатывать высоконагруженные сервисы, нейросети, машинное зрение и низкоуровневые хитрости, а ему приходится клепать сайты-визитки на вордпрессе и автоматизировать бухучет. Все это влияет на энтузиазм, и вполне может быть, что в одном случае в глазах оружающих он будет посредственностью и фантазером, а в другом случае раскроется и будет оценен по достоинству.
LODIII
09.11.2018 08:08+1Этой осенью в поисках новой работы проходил 3 собеседования.
Первое было от яндекса — где мне первой фразой сказали -«Давайте начнем с задач по олимпиадному программированию», (
на втором, которое проводилось через скайп в конце рабочего дня тоже сразу начали с вопросов о сложных проблемах в языке(с которыми и не каждый день то сталкиваешься).
В результате факап — хотя после интервью нагуглил все неотвеченные вопросы за 3 минут и понял что все знал, просто не смог переключиться видимо с рабочих задач на интервью.
А на третьем -сначала меня минут 30-40 разогревали чтобы я рассказал об опыте на прошлых проектах(даже 10 летней давности), и только после разогрева мозга начали вопросы причем многие были сложнее чем в 1 и 2 интервью и в результате success/
Так что многое зависит от собеседующего, даже наверное больше чем от собеседуемого.
CKOPOCTb
09.11.2018 20:35Столько воды… Текст можно было сжать процентов на 70 без потери информации. С другой стороны, если себя слишком переоценить, то можно сильно облажаться на должности.
KevlarBeaver
Меня не задевает, меня выбешивает, и сразу хочется одеть вазу на голову собеседующему, когда вместо адекватных вопросов начинают сбивать цену либо просто топить вопросами в стиле «Сколько параметров имеет метод X класса Y нэймспейса Z фреймворка W? Не знаете… ну это не очень хорошо, конечно… А давайте запихаем стопятьсот мячиков в автобус!»
jacksparrow
Если поставить целью завалить на собеседование, то можно просто копать глубже, рано или поздно начнутся те мелочи, что не знает человек.
Причем выглядит это так:
— Работали с пакетом n?
— Да, использовал его для…
— Знаете фунцию n.m?
— Да, она хороша для случая…
— Там есть 3ый параметр, за что он отвечает?
— За выбор алгоритма, но он необязателен, то что по дефолту покрывает 99% процентов случаев.
— Какой алгоритм лучше подойдет для расчета количества зеленых мячиков в красном автобусе в полнолуние?
— Я не решал эту задачу, нужно ознакомится с документацией и тогда выбрать оптимальный, но стандартный алгоритм даст адекватные результаты.
— Не страшно.
Вывод на основание диалога — не знает пакет n
DnV
Это уже провал HR-а, самозванцы бывают с обеих сторон.
mrsantak
jacksparrow
Я нахожусь со стороны барикад собеседуемых. Но предположу, что это позволяет скинуть заработную плату, быть основанием для отказа, показать свое превосходство.
mrsantak
Для отказа не нужно основания в виде «вы не ответили на вопрос 43», достаточно сказать «вы нам не подходите». Со скинуть ЗП тоже непонятно — работодатель предлагает сотруднику некоторую ЗП основываясь на своем бюджете и своей оценке кандидата, ему не нужны никакие оправдания чтобы предложить больше или меньше.
Нет, я допускаю, что есть люди которым нужны подобного рода отговорки, чтобы успокоить свою совесть. Но на деле я таких собеседующих как-то не встречал. Да и не думаю, что, с учетом кадрового голода в IT, таких собеседующих наберется хоть сколько-нибудь значимое количество. Однако вопли о том, как человека жестко завалили на собеседовании встречаю постоянно. Причем когда начинаешь докапываться до реальной ситуации, часто (часто != всегда) оказывается, что кандидат, например, в резюме заявил, что он разбирается в java concurrency и при этом не знает что делает synchronized.
Ну а если собеседующий решает почесать свое ЧСВ за счет кандидата, то это же замечательно — кандидат сразу видет с каким человеком ему придется работать и может принять решение нужно оно ему или нет.
jacksparrow
С точки зрения работодателя сэкономить это неплохо. Психологически не ответив на вопрос, кандидат может скинуть свой ценник.
И имея причину, отказывать намного проще. Даже если не требуется этого, то это страховка, если придёт кандидат, который хочет меньше денег или имеет возможность работать по ночам бесплатно.
Лично мое мнение — в отказе я не вижу ничего плохого, но причины в обоснование встречаю странные.
mrsantak
Ну такое себе, только ну очень не уверенный в себе кандидат будет снижать свой ценник из-за того что его явно валят. Да и собеседующий должнен быть той еще рохлей, чтобы ему нужно было валить кандидата для того чтобы ответить «вы нам не подходите». Тем более что до кандидата эту фразу обычно hr доносит, а не собеседующий. Хотя, с другой стороны, для неопытного собеседующего это может и иметь место.
Потомучто очень редко есть четкая и конретная причина отказа. Обычно это совокупность множества маленьких факторов. В собесдованиях нет критериев определяющих подходит человек или нет, нет и каких-то формальных метрик.Реальная причина отказа может быть вида «кандидат как-то не уверено отвечал, да и разговор с ним как-то не очень клеился, наверное не сработается с командой», а может быть даже «чето он мне не понравился» или «мне кажется он job hopper». Но подобные формулировки в отказе как-то не комильфо озвучивать, в некоторых случаях можно и на иск нарваться. Поэтому обычно либо стараются не озвучивать причну отказа, либо озвучивают какую-нибудь незначительную, но «видимую» причну типа «вы не ответили на вопросы 5, 12 и 23», чтобы кандидат тупо отстал.
4tlen
Падажжите. То есть вот ситуация работодатель ищет сотрудника, публикует вакансию на 100, ему откликаются, человеку назначают собеседование с представителем компании и тот пытается сбить публичный ценник? Это прям KPI такие у эйчаров/техлидов/собеседующих?
jacksparrow
Сейчас много вакансий идут без указания денег, обсуждается по итогам общения с кандидатом. Плюс, опять же, можно лавировать в пределах указанной вилки.
У вас не спрашивают, сколько минимальная и желаемая сумма?
4tlen
лайфхаки:
Это есть в гугле? Значит знаю.
Вы мне задачу на бумажке, а я вам.
Whuthering
Где вы таких находите, а? У меня за всю карьер подобноетна собеседовании было только один раз в московском Яндексе.
Во всех остальных случаях же были вопросы не на зазубривание, а именно на понимание, причём интервьюверы не пытались завалить, а напротив давали подсказки и наводящие вопросы.