В последнее время вижу много постов в линкедине, что кодинг собеседования по алгоритмам ничего не показывают, кроме того, насколько человек хочет попасть в компанию

Что я думаю про это?
Краткий ответ: и да и нет. Но скорее нет.

Собеседования по алгосам, в первую очередь, решают две другие задачи:
1) Стандартизация собеседований.
2) Минимизация false positive.

Практически все крупнейшие IT-компании мира (FAANG/Big Tech) собеседуют одинаково. Эти компании нанимают гигантское число людей каждый год. А число собеседований измеряется миллионами в год.
Поэтому если вы готовитесь к собеседованию по алгосам, это не значит, что вы эксклюзивно закомитились в одну конкретную компанию и потратили год или два на подготовку. Вы, в целом, будете готовы к такому типу собеседований и сможете попасть в одну из десятков крупнейших компаний мира.
Но рациональное зерно в этом есть. Это, особенно, касается локальных IT-рынков. Где большинство компаний так не собеседуют, а 2-3 собеседуют именно так. Условный Яндекс или Mail ru vs местный аутсорсер.

Что касается, реальных задач такого собеседования:
1) Стандартизация собеседований. Вы проводите невероятное число собеседований. Вам нужно масштабировать этот процесс. Вам нужно иметь универсальную рабочую метрику. Если каждый будет собеседовать кто в лес, кто по дрова, то очень быстро уровень людей в компании станет приближенным к среднему уровню по рынку. А хайринг лучших - это ключевой аспект успеха всех FAANG/Big Tech компаний. Это не какие-то супер процессы или культура инжиниринга, и не культурные ценности компании. Однотипные собеседования по одним и тем же критериям, а также проведения нескольких собеседований разными людьми, позволяют минимизировать субъективность.
2) Минимизация false positive. False Positive - кандидаты, которые прошли собеседование, но стали плохими сотрудниками. Большие компании стремятся минимизировать такие случаи. Они легко мирятся с false negative. Это такие кандидаты, которые не прошли собеседование, но могли бы стать успешными сотрудниками. Из-за того, что число кандидатов астрономическое - не наняли одного хорошего сегодня, найдем другого завтра. Кандидаты, которые хорошо проходят кодинг собеседования, с большей вероятностью становятся хорошими сотрудниками. Как минимум, так считается. Минимизация false positive достигается также несколькими независимыми собеседованиями, которые проводят разные люди и дают фидбек независимо. Чтобы пройти собес - нужно пройти все. Это минимизирует субъективность.

Связанная мысль, которая также приводит к мнению, что такое собеседование ничего кроме желания попасть в конкретную компанию не показывает - любой может надрочить такие задачи и все также проходить, а мне просто лень надрачивать такие задачи, т.к. они никак не связанны с реальной работой. Это сильное утверждение. По аналогии можно сказать, что каждый школьник может написать ЕГЭ по всем предметам на 100 баллов просто надрочив задачи, но просто не хочет. Или каждый может выиграть межнар по математике или информатике, но просто не хочет. Или, что каждый может стать топ 10 на topcoder, но просто не хочет. Или каждый может стать гроссмейстером по шахматам, просто не хочет.
На самом деле, объем теории, необходимый для решения алгосов можно изучить за 1 неделю. А вот научиться навигироваться во время решения задачи, преобразовывать условие в алгоритм, а алгоритм в реальный код - не такая простая задача. Такие задачи позволяют за 15-20 минут проверить многие аспекты мышления в плоскости программирования в чистом виде. Да, эти задачи не проверяют способность реальной работы, т.к. реальный код это на 90% просто бойлер плейт код или код с очень тривиальной логикой.

Пишите в комментариях, что вы думаете про это.