Авторский канал про разработку. Путь продуктовых самураев в MAANG.
Автор: @lvbond Senior iOS Yandex, ex-Avito, VK
лектор ВШЭ и тп
про ai тут: @aimakesmehate
Самое большое сообщество практиков: https://boosty.to/lionbond
Сайт iosmakesmehate.tech
Post #4105
1.58K
О собесах, навыках и AI
Недавно я начал проводить собесы в яндексе. Помимо стандартного обучения нужно отработать минимум год, пройти пару перфомансревью, ассимилироваться с культурой. Так тебя оценивают те, кто реально выдает результат.
Но больше всего мне нравится сам формат оценки. Более практический, а не устный. Живой код, а не заученные ответы. Хотя, какой бы процесс не был крутым, всегда идет поправка на интервьюеров.
Я уже писал про таксономию Блума. С приходом AI она стала еще актуальнее. Моя задача как интервьюера не просто увидеть решенную задачу, а оценить навыки. Задача лишь инструмент.
Когда я менторил (а в сумме это около 300 встреч), я замечал три разных подхода:
🟣Кто-то повторяет статьи и ограничивается устным диалогом
🔘Кто-то идет глубже и воспроизводит сказанное в коде
🟡Кто-то слушает, повторяет, переосмысляет и изобретает свое
AI отлично подсвечивает первый тип. Тех, кто просто повторяет слепо агента/статью/доклады/документации. Парадоксально, такие обычно и самые сильные критики ИИ.
Но также сильнее выделяются те, кто берет сказанное и несет дальше. Вот даю я задачу на UI. И хочу посмотреть, как кандидат покажет реальный уровень владения. Предложит разные варианты.
Или есть стандартная задача на многопоточку. Какие инструменты он выберет? Как оценит? Шаблонного по чужим статьям или уточнит контектс, оценит условия и сам предложит разные решения?
Например, те же AI собесы можно построить по такому же принципу. Бездумно ли кандидат повторяет написанное агентом или выбирает из 10-20 вариантов лучший и вручную дополняет.
Недавно я начал проводить собесы в яндексе. Помимо стандартного обучения нужно отработать минимум год, пройти пару перфомансревью, ассимилироваться с культурой. Так тебя оценивают те, кто реально выдает результат.
Но больше всего мне нравится сам формат оценки. Более практический, а не устный. Живой код, а не заученные ответы. Хотя, какой бы процесс не был крутым, всегда идет поправка на интервьюеров.
Я уже писал про таксономию Блума. С приходом AI она стала еще актуальнее. Моя задача как интервьюера не просто увидеть решенную задачу, а оценить навыки. Задача лишь инструмент.
Когда я менторил (а в сумме это около 300 встреч), я замечал три разных подхода:
🟣Кто-то повторяет статьи и ограничивается устным диалогом
🔘Кто-то идет глубже и воспроизводит сказанное в коде
🟡Кто-то слушает, повторяет, переосмысляет и изобретает свое
AI отлично подсвечивает первый тип. Тех, кто просто повторяет слепо агента/статью/доклады/документации. Парадоксально, такие обычно и самые сильные критики ИИ.
Но также сильнее выделяются те, кто берет сказанное и несет дальше. Вот даю я задачу на UI. И хочу посмотреть, как кандидат покажет реальный уровень владения. Предложит разные варианты.
Или есть стандартная задача на многопоточку. Какие инструменты он выберет? Как оценит? Шаблонного по чужим статьям или уточнит контектс, оценит условия и сам предложит разные решения?
Например, те же AI собесы можно построить по такому же принципу. Бездумно ли кандидат повторяет написанное агентом или выбирает из 10-20 вариантов лучший и вручную дополняет.
