ИИ-подсказки, подмена кандидатов и накрученный стаж: как не ошибиться в найме

Кандидат проходит интервью — но компания всё ещё не понимает, кого наняла. Подготовленная легенда может выдержать и скрининг, и техническое интервью, и встречу с руководителем. Справится ли кандидат с задачами сам, выясняется уже после выхода — когда часы интервьюеров потрачены, а наставнику приходится учить новичка тому, что тот, судя по интервью, уже умеет.

🎤 30 ноября на конференции по управлению ИТ-командами разберём, как ИИ оценивает разработчиков, где алгоритмы дают ложные результаты и почему сильные кандидаты не доходят до технического интервью:

🔸 Накрученный стаж, который выдерживает скрининг. Как подтвердить личный вклад разработчика, если проект реальный, даты сходятся и кандидат знает архитектуру до деталей. 🔸 ИИ-подсказки на техническом интервью. Где проходит граница между умением работать с ИИ и ситуацией, когда без подсказки кандидат не справится с задачей своего грейда. 🔸 Чужое тестовое и подмена на собеседовании. В какой момент между техинтервью и выходом можно обнаружить, что команда оценила работу другого человека. 🔸 Цена ещё одного этапа отбора. Какие проверки помогают пересмотреть ошибочное решение, а какие лишь добавляют часы техлиду и дают конкуренту время сделать оффер. 🔸 Один оффер и три зоны ответственности. Как разделить проверку опыта, технического уровня и готовности к роли между рекрутером, интервьюером и руководителем, чтобы каждый знал, на чём основано решение о найме. 🔸 Ошибка найма, которую принимают за сложную адаптацию. По каким признакам в первых задачах можно отличить нехватку знаний о продукте от пробела в квалификации, пропущенного на интервью.

👉 Посмотреть программу Мы в Макс