Ну и давайте 4 часть про анализ проблем найма. Третья часть постом выше.

Хочется отдельно поговорить про собеседования. Без относительно того, сколько их и приходят ли на них все заинтересованные лица, и все ли из тех, кто пришли, заинтересованы.

Собеседование — это совместный танец, задача которого понять, насколько кандидат подходит компании и насколько компания подходит кандидату. Если рассматривать собеседование именно под такой призмой — мне кажется, что становится очевидно, что с культурой собеседования у нас проблема.

Есть вещи, которые лично я не понимаю.

Первое — собеседование ради собеседования. Это, например, скрининг, на котором у тебя просто по пунктам просят пересказать твоё резюме. Зачем? Чтобы проверить, вру ли я? Да я выучил его так и быть. Мне проводили рекрутеры скрининг, когда я чувствовал, что меня скринят, но там не было ни одного вопроса по резюме, потому что пересказ резюме ничего не даёт. Зачем этот этап нужен?

Второе — собеседования без подготовки. Когда собеседующий просит тебя пересказать своё резюме, потому что он не успел его прочитать. Но я же на прошлом этапе выше уже пересказывал его рекрутеру, зачем ещё раз? Ну если ты собеседуешь, потрать время, прочитай резюме, прочитай скрининг рекрутера и приди готовый. Или, рекрутер, ставь на 15 минут раньше собес, чтобы подготовиться.

Третье — конвейерные собеседования, когда ты задаёшь одни и те же вопросы, даёшь одни и те же кейсы. Если у тебя настолько всё просто, делегируй это на рекрутера и просто собирай ответы. Но только потом давайте не удивляться, что люди не те и команда не складывается.

В этом плане мне очень нравится культура собеседований у продактов, правда, она тоже не везде такая. Где собеседование — это часовой диалог двух людей о продукте и его проблемы. Продукт часто придумывается на ходу или ты, как респондент, его выбираешь. А дальше мы просто час говорим, шаг за шагом проверяя знания и их глубину наводящими вопросами. Такое собеседование нельзя зазубрить, к нему нельзя подготовиться полноценно, его можно пройти, только обладая знаниями и умениями. Потому что сразу чувствуется, где только теория, а где была практика.

И вот мне кажется, что собеседования и собеседующие — краеугольный камень решения проблемы найма. Потому что одним хорошим собеседованием можно закрыть несколько проблем, сделать меньше этапов, а решение чище и быстрее. Но вот проводить собеседования, к сожалению, нигде не учат, и этот навык приобретается только с опытом и ошибками, полученными в процессе получения этого опыта. И здесь, как и в случае с общей экспертизой, не хватает экспертизы и у сообщества, и желания делиться этой экспертизой в большом количестве. Или желание есть, но проявление этого желания пока что на рынке не видно.

Боремся с рутубом чтоб пропустили видос

Проявляйте заботу о своих коллегах!

Большое исследование AI в инженерной культуре России (Рубрика #AI)

Мы в Т-Банке активно работаем над созданием AI экосистемы инструментов для наших разработчиков, которые помогают нам эффективнее создавать продукты для клиентов. Мы много рассказываем про это конференциях для разработчиков, а в пятничной мега-конференции BigTechNight весь трек Т-Банка был посвящен этой теме. И именно в пятницу мой коллега Станислав Моисеев рассказывал доклад про измерение продуктивности на уровне человека / команды / компании / целой индустрии. И если первый три уровня мы измерять умеем, то последний требует отдельного подхода. И Стас анонсировал старт большого исследования AI в инженерной культуре российских компаний.

Мы решили провести такой опрос для того, чтобы
- Получить актуальные данные о том, как AI‑решения применяют в России. Пока есть информация только о международных практиках, но к российскому рынку это почти неприменимо
- Отделить хайп от реального эффекта. Многие компании экспериментируют с AI, но не всегда ясно, помогает ли это повысить продуктивность и качество. Исследование поможет измерить реальные результаты;
- Понять, как AI влияет на бизнес‑результаты. Например, на пользовательский опыт и удержание сотрудников;
- Помочь компаниям и инженерам. Компаниям - понять, где они находятся в контексте рынка и какие AI‑решения правда работают, а инженерам - оценить, насколько их опыт совпадает с опытом коллег.

Мы ожидаем, что в опросе поучаствуют
- Инженеры и технические специалисты: разработчики, DevOps/SRE, инженеры данных, QA‑инженеры, специалисты по ML и AI;
- Технические лиды и менеджеры: тимлиды, Engineering Managers, руководители групп разработки;
- Руководители и топ‑менеджеры: CTO, Heads of Engineering, директоры по продукту.

Если вы хотите поучаствовать в опросе, то вот ссылка на его прохождение (ориентировочно, опрос занимает полчаса), сам опрос закончится в конце ноября, а результатами мы поделися в конце января или начале февраля следующего года. На выходе будет большой отчет + описание методологии, которое базируется на подходе DORA (про этот подход я рассказывал в деталях и не раз: 1, 2, 3, 4, 5).

P.S.
Я отвечаю за методологию этого исследования и подведение итогов, поэтому я очень заинтересован в большом охвате исследования. И если вы не только пройдете сам опрос, но и скинете ссылку на него своим друзьям и коллегам, то я буду вам очень благодарен.

#AI #Software #Engineering #Management #RnD #Leadership #Data