Обновить

Тест на собеседовании на должность проектировщика интерфейсов

Ставим перед соискателем большую коробку с конструктором типа Лего. Задача: собрать его за час. А дальше наблюдать.

  1. В коробке должно быть шесть пакетов и инструкция по сборке. В инструкции должно быть указано, что для успешной сборки понадобится семь пакетов. Если соискатель заметит это перед тем, как распечатает первый пакет, и укажет на невыполнимость задачи — он молодец.

  2. Конструктор должно быть физически невозможно собрать за час. Первый пакет должен занимать в среднем пятнадцать минут, а остальные пакеты должны быть примерно такого же объёма и сложности и это должно быть заметно. Если соискатель, собрав первый пакет за пятнадцать минут, укажет на невыполнимость задачи — он молодец.

Это бы отсеяло тех кандидатов, которые готовы браться за работу, не разобравшись с задачей и её выполнимостью. В нашей профессии такой подход чреват лавинообразными правками после бесполезной работы, а также быстрым выгоранием.

К сожалению, этот тест — плод моей фантазии развлекательного характера. Представляете, сколько это мороки — подготавливать и упаковывать в пакеты подобные наборы для каждого нового соискателя? Не, проще пообщаться. Но идея не даёт мне покоя :)

А вот ещё один теоретический способ, с помощью которого я бы проверял квалификацию соискателей. Там про цепляние к мелочам.

Теги:
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+8
Комментарии5

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации