Абсолютный дайджест

IТ-специалисты все чаще привлекают ИИ и карьерных консультантов для составления резюме, выполнения тестовых заданий и подготовки к собеседованиям. Как отделить кандидатов с реальными знаниями от «киборгов с ИИ», рассказывает Татьяна Долгина (IT_ONE)

Использование помощников — не всегда злой умысел. Часто это следствие искаженных стимулов на рынке.

Во-первых, растет количество начинающих специалистов. За последние пять лет число выпускников вузов по IТ-профилю выросло на 27%. Приходят в профессию из других сфер: только на площадках «Яндекс Образования» в 2024–2025 годах IТ-специальностям обучалось 44 тыс. взрослых. Выходя на рынок, им сложнее конкурировать с опытными специалистами.

Во-вторых, компании из-за экономических причин начинают меньше новых проектов, и на рынок выходят сеньоры с высокими зарплатными ожиданиями (еще пару-тройку лет назад каждое новое место работы приносило х2 к доходу).

В-третьих, в вакансиях встречаются избыточные ожидания. Например, в требованиях к системному аналитику указывают «знание всего стека» (SQL, Python, UML, BPMN, С4, REST API, Kafka, etc.), а на технических собеседованиях «гоняют» по всей теории. Хотя в реальных проектах 50–70% этих знаний не пригодятся.

В-четвертых, этап первичного отбора передают роботам: ATS-системы и ИИ-алгоритмы безжалостно отсеивают резюме, не попавшие в прокрустово ложе конкретной вакансии. Кандидату приходится не столько отражать реальный опыт, сколько виртуозно угадывать ключевые слова, идеально подгоняя текст под ожидания бездушного парсера. Угадал — получишь приглашение, не угадал — не увидят и не узнают, насколько хорош. Чтобы выделиться на фоне таких же созданных ИИ резюме, человек идет на эскалацию, приукрашая действительность.

Кроме того, появились консультанты и блогеры, воспринимающие собеседование как игру. Их цель — не получить работу, а прощупать требования для адаптации своего обучения или добыть интересный контент.

Как это бывает: случаи из практики

Итак, вокруг IТ-найма сформировалась целая экосистема — от карьерных консультантов до авторов «экспресс-курсов», которые учат кандидатов симулировать компетенции. С появлением ИИ этот рынок вышел на новый уровень. Нейросети пишут идеальные резюме, «продающие» даже нулевой опыт, карьерные коучи натаскивают на шаблонные ответы, а блогеры разбирают реальные кейсы собеседований, превращая технические интервью в набор заученных сценариев, где главная цель — не пройти проверку, а идеально сыграть роль.

Кейс 1. «Супергерой»

Великолепное резюме: топ-компании, стек, методологии, сертификаты. На собеседовании кандидат уверен в себе, рассказывает красиво, пространно, использует правильные термины. На теоретические вопросы по методологиям, нотациям, подходам отвечает бойко, рассказывает про 50–60 завершенных проектов и даже про подробности некоторых из них. Но когда доходит до практического кейса («Опишите, как вы спроектировали бы систему учета задач для небольшой IT-команды»), начинается странное. Кандидат переходит на очень общие фразы: «нужно учесть бизнес-процессы», «выявить стейкхолдеров», «провести интервью». При попытке уточнить: «А какие именно сущности вы бы выделили? Какая у них будет атрибутика? Как свяжутся таблицы?» — опять общие слова.

Это классический случай «сказочника». Если кандидат и участвовал в проектах, в лучшем случае в роли наблюдателя или второстепенного специалиста. Либо это блогер, участвующий в интервью ради забавы. Уже на этапе резюме можно было отсечь, ибо «50–60 проектов» за карьеру — это «красный флаг». Если проект длится в среднем 6–12 месяцев, то 50 проектов — это 25–50 лет непрерывной работы. Физически невозможно.

Кейс № 2. «Идеальный робот»

Кандидат пугает своей идеальностью. На любой вопрос — от «Что такое третья нормальная форма?» до «Как бы вы построили процесс интеграции с недружелюбным legacy-сервисом?» — выдает структурный, логичный, исчерпывающий ответ. Без запинки, без слов-паразитов, с правильными терминами. Создается ощущение, что вы разговариваете с ходячей энциклопедией. Здесь вижу два основных сценария.

У кандидата открыт ИИ на втором мониторе (или смартфон под столом). Он набирает вопрос или использует голосовой ввод и зачитывает ответ. Реальный гений с фотографической памятью. Человек только что прочитал книгу и запомнил ее. Такое бывает, но с вероятностью 1%.

Методы борьбы и выявления обмана

Сегодня нанимающему специалисту необходимо использовать нетрадиционные инструменты кандидата: провокационные вопросы, задачи на живое мышление и приемы, ломающие связку «человек — ИИ».

Разделим стратегию борьбы с цифровыми соискателями на три этапа: до собеседования (проверка резюме), во время собеседования (тактика опроса) и технические приемы.

1. Этап скрининга резюме (профилактика)

Цель — определить стратегию проведения интервью и, возможно, отказать сразу, не тратя время на пустую беседу.

ИИ отлично генерирует списки технологий и общие фразы («улучшил процессы», «оптимизировал взаимодействие»), но плохо придумывает конкретные детали реального проекта. В резюме ищем маркеры «воды». Если кандидат пишет: «Разрабатывал микросервисную архитектуру», можно добавить в список вопросов для интервью: «Расскажите про доменную модель этого сервиса и причины выбора транспорта (REST/SOAP/Kafka)». Человек, который реально это делал, ответит, а «синтезированный» кандидат начнет паниковать или сочинять на ходу. Можно обратить внимание на длительность работы на прошлых местах. Если человек за три месяца на одном месте успел внедрить CI/CD, переписать легаси и обучить десять джунов — повод присмотреться.

Карьерные консультанты все в один голос твердят, что в описании достижений нужно указывать измеримые показатели типа «Ускорил процесс формирования отчетов на 20%» или «Сократил количество ошибок в требованиях на 15%». Интервьюеру следует включить в список вопросов такие: «Как проводилась оценка?», «За счет какого конкретного изменения ускорился процесс?». Если же в резюме «Спроектировал, разработал и внедрил систему автоматизации складского учета, сократив время обработки на 35% и повысив точность сборки до 94%» за девять месяцев работы — это повод задуматься и, возможно, отказать сразу.

2. Этап технического интервью

На этапе технического интервью искусственный интеллект кандидата сталкивается с живым интеллектом интервьюера, и в этом диалоге решается главное: перед нами реальный сеньор с десятком коммерческих проектов за плечами или просто искусный имитатор, вооруженный ИИ и советами карьерных блогеров.

Интервьюеру вместо классического опроса «Что такое REST?» нужно перейти к моделированию и проверке границ компетенции. Предлагаю несколько проверенных методов.

1. Метод «От общего к частному с заходом в тупик». Сначала задаем общий вопрос, а затем начинаем углубляться в детали, доходя до уровня, где заканчиваются знания, вызубренные из теории, и начинается рассуждение (или не начинается).
2. Метод «Проектный кейс с подвохом». Дается задача, в которой типовое решение не сработает, потому что она содержит бизнес-исключение или грязные данные. Реальный аналитик-практик начнет уточнять требования, новичок с ИИ выдаст общий ответ без учета бизнес-контекста либо начнет общие рассуждения.
3. Метод «Расскажи бабушке». Стоит попросить кандидата объяснить сложную концепцию так, как будто перед ним не разработчик, а стажер без опыта или заказчик-предметник. С этим заданием справляются те, кто реально понимает тему.
4. Метод «Лайвкодинг». Практическое задание с включенным экраном — нарисовать ER-диаграмму или написать небольшой SQL-запрос. Реальный аналитик может начать с набросков, ошибиться, исправиться, полезть в поисковую систему за синтаксисом конкретной функции, и это нормально! Процесс живой. Мошенник попытается открыть новую вкладку и скопировать готовое решение.

3. Технические приемы

Техническая наблюдательность. При онлайн-собеседованиях нужно обращать внимание на движение глаз и странные паузы. Если кандидат постоянно смотрит в угол (второй монитор) или его взгляд бегает построчно (читает текст), это повод насторожиться. Кандидат замолкает ровно на 15 секунд (время, чтобы вбить вопрос в ИИ и получить ответ), а потом выдает идеально структурированный текст.

Четкий тайминг и план встречи. Особенно актуально следить за таймингом, когда попадаются кандидаты, «паразитирующие» на времени эксперта. Им не нужно, чтобы их наняли. Им нужно, чтобы им рассказали. Они могут специально затягивать дискуссию, задавать встречные вопросы не для уточнения задачи, а для того, чтобы получить мини-лекцию опытного специалиста. Так, владелец курсов идет на собеседование, чтобы проверить, действительно ли спрашивают то, чему он учит. Если ему задают вопрос, которого нет в его программе, он начинает детально расспрашивать, а потом добавит в свой курс. Его ответы могут быть слабыми, но его вопросы — очень точные и профессиональные.

Железная выдержка. Кандидат может специально вести себя вызывающе, глупо или агрессивно, чтобы спровоцировать интервьюера на эмоции. Если вы сорветесь, он смонтирует видео, чтобы потом выложить нарезку в телеграм-канал или «Дзен» с комментариями «Как тупят интервьюеры в IТ-гигантах» или «Реальные задачи на собеседовании».

Резюме: что делать, если сомневаетесь в кандидате

1. Не стоит сразу показывать вид, что подозреваете. Лучше подловить на каверзном вопросе. Это прокачивает навыки интервьюера и не оставит сомнений в обмане.
2. Иногда из-за волнения даже опытный аналитик может начать говорить языком ИИ. Если чувствуете, что человек плавает в теории, но в глазах есть интерес, дайте ему простую задачку из реальной жизни. Возможно, это хороший практик, который плохо умеет «продавать» себя.
3. Завершайте быстро, если уверены, что перед вами «пранкер» или кандидат, который не может ответить ни на один прикладной вопрос вне сценария. Подойдет фраза: «Спасибо, мы ознакомимся с вашими ответами и вернемся с обратной связью».

Главный совет: превратите интервью из экзамена по билетам в диалог о решении проблем. ИИ хорош в заучивании ответов, но он пока плохо умеет импровизировать в контексте реальных ограничений и противоречий, которых полно в работе аналитика.

Автор: Татьяна Долгина, ведущий системный аналитик, технический интервьюер компании IT_ONE

Источник: https://pro.rbc.ru/demo/69c3ebb59a7947a587f422c5?from=microservice_business_land