Вы всё ещё думаете, что для успешного прохождения технического собеседования достаточно выучить алгоритмы и структуры данных? Возможно, стоит пересмотреть стратегию. Потому что прямо сейчас в IT-индустрии происходит смена парадигмы в том, как оценивают разработчиков. И большинство кандидатов этого даже не замечает.
Вступление: цифры не врут
87% компаний уже используют AI в процессе найма. А такие прогрессивные компании, как Canva, пошли ещё дальше — они начинают требовать использования AI-инструментов прямо на собеседованиях.
Меня зовут Дмитрий Березницкий. Я 25 лет в IT, провёл сотни технических собеседований. И недавно решил кардинально изменить подход к оценке кандидатов — потому что понял: моя команда будущего будет работать иначе. Результаты этого подхода оказались по-настоящему показательными.
Сегодня расскажу про новый формат техсобесов — с фокусом на хардовые навыки, но в контексте, где AI становится частью ежедневной работы.
Трёхэтапный подход: как я теперь провожу собеседования
Этап 1. Классика
Кандидат решает техническую задачу: пишет код или разбирает баги в готовом решении. Это даёт понимание уровня базовых знаний и общего подхода к решению задач.
Этап 2. Вводим AI
Я описываю новую техническую задачу и прошу: «Сформулируй запрос для AI (например, Claude), чтобы получить решение».
На этом этапе оценивается умение чётко ставить задачу ИИ, структурировать мыслительный процесс и понимать, чего можно ожидать от модели.
Этап 3. Анализ AI-кода
Мы смотрим, что сгенерировал AI по запросу. Кандидат должен проанализировать результат: всё ли корректно, что бы он изменил, можно ли выпускать этот код в прод.
Неожиданные итоги
Вот где начинается магия: многие кандидаты, уверенно проходившие классическую часть, «плыли» при работе с AI. Они не могли сформулировать запрос, безоговорочно доверяли коду, не замечали очевидных ошибок.
А другие — наоборот: демонстрировали отличное системное мышление, находили уязвимости, задавали правильные вопросы AI, критиковали сгенерированный код.
И это — важный инсайт: в мире, где машина может писать код, действительно ценным становится не синтаксис, а мышление, анализ и способность объяснять решения.
Три суперсилы кандидата новой эпохи
1. Думай как Шерлок, говори как Черчилль
Научитесь думать вслух. Это не «красивый бонус», это критически важный навык. Интервьюер не телепат. Ему важно понимать, как вы пришли к решению, а не просто видеть итоговый код. Особенно в эпоху AI, когда «писать код» — уже не редкость, а базовая функция ассистента.
Ваша задача — показать логику, стратегию, архитектурное мышление.
Советы:
Не спешите кодить — сначала уточните ограничения задачи.
Обсуждайте возможные подходы и их плюсы/минусы.
Озвучивайте даже простейшие решения.
Комментируйте каждую важную строку кода, как будто ведёте стрим.
Проговаривайте граничные случаи.
2. Читайте интервьюера как открытую книгу
Интервьюеры тоже адаптируются. Они вводят новые типы вопросов: о стиле комментариев, нестандартных решениях, кейсах на принятие решений под давлением.
Например: «В проекте найдена уязвимость, но до дедлайна — 3 дня. Выпускаем или откладываем?» Здесь не важно, что вы выберете. Важно, какие вопросы вы зададите и как взвесите риски.
Также готовьтесь к адаптивной проверке глубины знаний. Если вы сказали, что оптимизировали SQL-запрос, будьте готовы объяснить: какие индексы, почему составной, какие метрики применяли.
3. Используй AI как тренажёр, но проверяй как аудитор
AI — не костыль. Это спарринг-партнёр. Тренируйтесь:
Формулировать запросы, а не просить готовый код;
Запрашивать объяснение решений, а не только результат;
Сравнивать подходы по эффективности;
Просить критику вашего кода: где слабые места;
Проверять сгенерированный код на уязвимости, граничные случаи, читаемость.
И главное — никогда не принимайте результат на веру. AI умеет «галлюцинировать». Проверяйте через несколько моделей и анализируйте самостоятельно.
Финальные мысли: техсобес как инженерная сессия
Мы привыкли думать о техническом собеседовании как об экзамене. Но сегодня это всё больше напоминает инженерную рабочую сессию. Демонстрацию мышления, а не просто памяти.
Нет идеальных кандидатов. Есть люди, способные думать, учиться, признавать ошибки и расти. Компании ищут именно таких.
Искусственный интеллект — не конкурент, а усилитель. Но двигатель — это вы. Вы — архитектор решений. Всё остальное — просто инструменты.
