Если вы не технарь, то техническое собеседование кандидата для вас как экзамен на незнакомом языке. Разбираем, как провести техскрининг, когда вы гуманитарий
🎹 Продукт вместо кода
Заучивание базы программирования конечно пригодится в будущем, но сейчас главная задача — понять, как тут все устроено.
Чтобы вы могли четко объяснить кандидату, в какую реальность он попадет, и задать наводящие вопросы даже по скупому резюме, узнайте у нанимающего менеджера: как в команде ставят задачи, по каким методологиям работают, с какими системами и технологиями придется работать сразу.
🤨 В чем проблема?
Неправильный вопрос: «Что такое микросервисы?». Он проверяет знание теории, которое легко накрутить. Правильно будет:
«Расскажите, как вы в прошлом проекте разбивали монолит на микросервисы. С какими самыми сложными проблемами столкнулись?»
Такой вопрос раскроет реальный опыт, логику и глубину знаний. Накрутчик будет отвечать заученными фразами, а специалист сможет рассказать все с конкретными деталями и выводами.
🤗 ИИ наш новый брат
«Волки» уже используют нейросети, чтобы создать идеальное резюме и выучить ответы на топ-10 вопросов. Значит, рекрутер, пока нарабатывает техскиллы, тоже может использовать ИИ для быстрого погружения в стек, генерации уточняющих вопросов и уверенного ведения диалога.
Для понимания контекста диалога перед скринингом можно узнать:
«Объясни, зачем в микросервисах используют service mesh и какие подводные камни бывают?»
Для подготовки вопросов:
«Кандидат указал опыт с Redis. Сформулируй три уточняющих вопроса от senior-разработчика, чтобы проверить, решал ли он реальные проблемы или просто настраивал по гайду»
Когда вы только начинаете работать с новым стеком (например, DevOps), попросите ИИ разобрать типовой кейс и термины, чтобы не теряться в диалоге и задавать вопросы по делу.
🤔 Что было дальше?
Увидели в резюме «разрабатывал высоконагруженное API» — не спрашивайте про теорию, попросите описать по шагам, как его проектировали: «С чего начали, какие ключевые решения по безопасности и нагрузке приняли и почему?». Накрутчик знает теорию, но не может последовательно восстановить ход реального проекта.
Можно усложнить, попросив поменять местами условия в гипотетическом сценарии («если left join поменять на right, изменится результат?»). Тот, кто реально работал, начнет рассуждать о последствиях, тот, кто зазубрил, — замнется.
😺 Техподкаст вживую
Самый быстрый способ научиться — слушать, как это делают профессионалы. Договоритесь присутствовать на первых технических интервью с нанимающим менеджером или техническим рекрутером. Фиксируйте какие задают вопросы, на какие слова-маркеры в ответах реагируют, что называют «провалом», а что «сильной стороной».
Через 2-3 таких «подкаста» у вас будет готовый скрипт ключевых тем и критериев для вашего скрининга.
🤔 Детектор фейка
Ваша цель — заметить как говорит кандидат: уверенно или мычит, приводит детали из проектов или отделывается общими фразами, может логично объяснить, почему выбрал именно такое решение, или нет.
Если на простой уточняющий вопрос человек берет неестественную паузу или выдает заученный параграф — это сигнал.
😚 Если вы сам технарь? (Бонус для своих)
Наличие технического бэкграунда — это не повод расслабиться и считать скрининг делом пяти минут. Наоборот, это двойная ответственность. Что делать, чтобы не промахнуться:
🔣Не подменяйте техинтервью. Ваша задача — проверить соответствие и ясность мысли. Даже если видите ошибку в рассуждениях кандидата, зафиксируйте, как он к ней пришел и может ли ее исправить, но не делайте работу за него.
🔣Следите за «тоннельным зрением». Не зацикливайтесь только на своём любимом стеке или подходе, сфокусируйтесь на критериях из брифинга с менеджером. Кандидат может решать задачу иначе, чем привыкли вы, но все еще быть эффективным.
Какими способами вы пользуетесь для оценки технического кандидата?
Делитесь в комментариях 🖱
#IThunter #IT_рекрутинг #Собеседование