На хорошем собеседовании человеку должны разрешать спросить у AI, смотреть документацию, гуглить, да любые инструменты, которые он использует в ежедневной работе. Собеседование должно проверять не память и даже не экспертизу, а эффективность. Способность решать задачи, принимать решения, отличать рабочее решение от маразма и не плодить говнокод.

Многие думают, что если дать кандидату доступ ко всему, то он сразу покажет высокий уровень. Нет. Наоборот, очень быстро становится видно, кто умеет думать, а кто просто выучил слова. Человек может идеально рассказать про event loop, garbage collection, паттерны и другие вещи, но в реальном коде не способен принять ни одного зрелого решения.

Мне на собеседовании важно не только как человек отвечает, но и что он считает хорошим и плохим. Его субъективная позиция, даже эмоциональная реакция на конкретные решения. Именно это он потом будет приносить в работу каждый день: вкус и отношение к качеству, склонность к оверинжинирингу или упрощению, к структуре или к имитации деятельности.

Что реально нужно?
- Насмотренность, кругозор, проактивность.
- Доброжелательность, а не токсичность в работе.
- Умение писать простой, понятный, надежный код.
- Умение быстро освоить любые знания и инструменты.
- Парадигмы, понимание модулности, декомпозиция, зацепление и связность.
- Умение изолировать то, что должно меняться независимо.
- Способность донести мысль в понятной форме.
- Принятие ответственности, а не перекладывание ее.

Проблема почти всегда не в инструментах. Один и тот же язык, один и тот же фреймворк, один и тот же стек дают у разных людей совершенно разный результат. Один делает продукт, который можно развивать годами. Другой делает хрупкую конструкцию, которая рассыпается от любого изменения. Дело в инженерном подходе.

То же самое с оптимизацией. Прикладному разработчику не нужно играть в исследователя виртуальной машины. Его задача в том, чтобы решать проблемы предметной области, вникать в задачу. В прикладной разработке стремление к низкоуровневому коду часто просто маскирует нежелание разбираться в реальной сложности продукта.

Тезис простой: на собеседованиях надо проверять мышление, вкус, зрелость решений и способность добиваться результата с любыми доступными инструментами. В обучении надо больше учиться чтению кода и анализу (в том числе после AI), на код-ревью, рефакторинг, контракты и поддерживаемость, на коммуникацию с коллегами и заказчиками.