Тестовое задание vs. Обратный инжиниринг
Сегодня у меня увлекательный кейс! 🔥 Я знаю, что по поводу тестовых заданий есть холивар. Я сейчас с той стороны, которая эти тестовые задания выдает :) А кандидаты их делают.
Как думаете, зачем я выдаю тестовые задания? 🤔 Правильный ответ: чтобы посмотреть, как кандидат подходит к решению проблемы 💡 В тестовом должен быть результат и подход.
Сегодня получил выполненное тестовое от кандидата. Перед выдачей тестового аккуратно уточнил, готов ли кандидат, сориентировал по времени, получил утвердительный ответ 🙋🏼♂️
На выходе – неплохой AI-контент, сгенерированный достаточно качественным промтом для того, чтобы пройти 95% фильтров, включая человека. От первого лица, анализ и выводы, критическая оценка результатов.
Ну, я тоже не лыком шит! 😁 Загрузил задание и ответ в Gemini и попросил провести обратный инжиниринг – написать промт, который бы дал такой результат. Получил его и раскидал по нейросеткам ради любопытства.
Знаете, какие LLM дали максимально похожий на выполненное тестовое задание результат? 😎 DeepSeek и Claude. По структуре, по контенту, по стилю, даже где-то по специфическим деталям. Но была проблема: ни одно задание так и не было решено – у меня не было результата, который я мог бы использовать в реальной работе.
Резюмируя, я обеими руками за пользование AI кандидатам, потому что это уже реальность, и мне нужны передовики труда. Но кто решил, что здравый смысл отменили, тот сильно ошибается 😁
· 22.03
Пост с тестовым заданием напоминает соревнование , где "кто кого больше уделает" в использовании ии )))
ответить
коммент удалён
· 22.03
Мне было любопытно. Кандидату я отказал. Но не указал на ИИ. Незачем это. Там и так аргументов хватило на отказ 🥸
ответить
ответ удалён