Автор поста на Reddit, работающий интервьюером в IT-компании среднего уровня, поделился своим разочарованием в новой политике найма. Руководство компании внезапно решило повысить планку для кандидатов, требуя от интервьюеров задавать на собеседованиях сложные алгоритмические задачи уровня LeetCode Hard с показателем успешного решения менее 30%.
Они буквально сказали нам: «Задавайте задачи с показателем успешного решения менее 30%, и убедитесь, что они не из популярных списков». Я бы хотел, чтобы это была шутка.
Проблема в том, что эти задачи никак не отражают реальную работу, которую предстоит выполнять кандидатам. Более того, на их решение отводится всего 30-35 минут после вводной беседы, что не оставляет времени на обсуждение хода мыслей кандидата или проверку навыков, действительно важных для должности.
Почему это плохая идея
Автор отмечает, что такой подход отсеивает многих хороших кандидатов. Люди могут иметь подходящий опыт и мышление для успешной работы, но если они не могут решить случайную алгоритмическую задачу под давлением, компания просто переходит к следующему кандидату.
Кажется, мы больше не нанимаем людей за навыки, а за способность решать сложные абстрактные задачи под давлением.
Работа в компании практическая: реальные системы, рабочий код и проблемы, требующие сотрудничества и компромиссов. Они не решают такие алгоритмические головоломки в повседневной работе. Так почему же они придают такое значение этим вопросам?
Что думает сообщество
Комментарии к посту содержат множество интересных мнений и инсайтов от IT-специалистов. Вот основные тезисы:
Талант не задержится без соответствующей оплаты
Trick-Interaction396: «Грязный секрет найма в том, что когда компании среднего уровня нанимают таланты высшего уровня, они уходят ОЧЕНЬ быстро. Нанимайте таланты среднего уровня.»
bedake: «Да, видел такое, низкие зарплаты талантливым инженерам или мысль, что ваша никому не известная компания должна устанавливать планку так же высоко, как любая известная технологическая компания, просто означает, что вы будете тратить невероятное количество времени и денег на текучку инженеров, когда они уйдут в поисках лучших возможностей.»
Карго-культ больших технологических компаний
EntropyRX описывает феномен слепого копирования: «Одна вещь, которую я узнал за многие годы в технологиях, это то, что большинство компаний просто следуют тренду, навязанному крупнейшими технологическими компаниями. Meta* увольняет? Они знают что-то, чего не знаем мы, давайте тоже увольнять. Google задает задачи из LeetCode? Они точно знают, как нанимать, давайте тоже будем их задавать. Meta* добавляет чат-боты на основе LLM? Давайте тоже добавим чат-бота, это должно быть будущее. Лидеры и руководители просто... люди. Они используют эвристику, которую используем все мы: смотрят на успешные компании и пытаются их копировать.»
Реальная проблема с наймом
fire_ripcord: «Принял ли кто-нибудь из прошедших ваше интервью со сложными задачами из LeetCode предложение о работе? Если да, то они уйдут, как только получат предложение от Google или Meta*, верно?"
KUUUUUUUUUUUUUUUUUUZ подтверждает: «Вроде того, что я и сделал, лол. Да, если ваша планка настолько высока, значит, я, вероятно, прошел аналогичную планку в другом месте, которое в разы лучше вашей компании.»
Дисбаланс навыков и реальных потребностей
AlmoschFamous: «Скоро у нас будет куча инженеров, которые могут писать самый эффективный, но нечитаемый код, но не могут диагностировать простые проблемы CI/CD, которые возникают.»
Ok-Neighborhood2109: «Странно, как каждая компания нанимает только экспертных кодеров, но при этом их программные продукты не становятся лучше, и по-прежнему происходят постоянные массивные утечки данных.»
Как можно улучшить процесс
dmazzoni: «Используйте больше здравого смысла, не воспринимайте все, что говорит руководство, буквально.
- Задавайте вопрос, который вас просят задать, но проводите интервью так, как вы хотите, и оценивайте кандидата так, как считаете нужным.
- Постарайтесь получить что-то осязаемое, связанное с задачей, что разумно уложится в отведенное время, например, код для неоптимизированного, но правильного решения или псевдокод для более оптимального решения.»
Вывод
Слепое копирование практик найма крупных технологических компаний без учета специфики собственного бизнеса приводит к неэффективному отбору кандидатов. Компании среднего уровня, которые устанавливают планку на уровне FAANG-гигантов, но не предлагают соответствующую оплату, сталкиваются с высокой текучестью кадров и упускают действительно подходящих специалистов.
Вместо фокуса на сложных алгоритмических задачах, которые редко применяются в повседневной работе, стоит оценивать навыки, действительно важные для конкретной позиции, и создавать более реалистичные сценарии собеседований, отражающие реальные рабочие задачи.
🔥 Весенняя распродажа курсов Proglib Academy: -35% до конца марта
Пока HR-специалисты продолжают требовать LeetCode Hard на собеседованиях, самое время прокачать свои навыки с пользой для реальной работы. С 26 марта до конца месяца Proglib Academy снижает цены на все курсы на 35%.
Что можно успеть освоить:
- Алгоритмы и структуры данных — чтобы не бояться сложных задач на интервью
- Онлайн-курс по математике для Data Science — фундамент для карьеры в аналитике
- Базовые модели ML и приложения — практические навыки, которые реально используются
- Frontend Basic — от нуля до создания собственного интернет-магазина
- Основы IT для непрограммистов — понимание отрасли без погружения в код
- Архитектуры и шаблоны проектирования — умение строить архитектуры приложений, которые позволяют не снижать скорость разработки по мере развития проекта
В отличие от абстрактных задач на собеседованиях, эти курсы дают практические навыки, которые действительно пригодятся в работе. Инвестируйте в знания, которые помогут не только пройти интервью, но и эффективно решать реальные задачи.
А какой самый странный или неадекватный опыт собеседования был у тебя? Расскажи о задаче, которая никак не соответствовала реальной работе.