惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
博客园 - 【当耐特】
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
S
Secure Thoughts
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
Schneier on Security
Schneier on Security
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
H
Heimdal Security Blog
C
Check Point Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
美团技术团队
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
S
SegmentFault 最新的问题
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
WordPress大学
WordPress大学
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
H
Hacker News: Front Page
Webroot Blog
Webroot Blog
T
Troy Hunt's Blog
Scott Helme
Scott Helme
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
F
Fortinet All Blogs
雷峰网
雷峰网
O
OpenAI News
S
Security Archives - TechRepublic
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
罗磊的独立博客
F
Full Disclosure
S
Security Affairs
Latest news
Latest news
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
博客园 - 聂微东
T
The Blog of Author Tim Ferriss
GbyAI
GbyAI
爱范儿
爱范儿
Recorded Future
Recorded Future
Cyberwarzone
Cyberwarzone
V
Vulnerabilities – Threatpost
N
Netflix TechBlog - Medium
小众软件
小众软件
G
Google Developers Blog
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Vercel News
Vercel News
Martin Fowler
Martin Fowler

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Я думал, что HR-ы обленились использую AI. Возможно мне стоит извиниться…
Никита · 2026-06-15 · via Все публикации подряд на Хабре

Привет всем, кто нажал на кликбейтное название, которое мне ещё предстоит придумать. Как и многие из вас, я долгое время считал, что HR-отрасль обленилась и все воронки и сортировки кандидатов через нейросети — это бред. Что ж, я впервые побывал на другой стороне. Моё мнение изменилось, я не рекламирую тут очередной мегапродукт CRM-MMM-PDD, а просто хочу озвучить мнение после проведённых собесов. Вы не согласитесь, вероятнее всего, многие из вас умнее и опытнее меня, но вот вам полный мем, чтобы задуматься:

Нам понадобилось взять нового автотестировщика, и меня как потенциального руководителя над группой тестирования стали приглашать на созвоны и скидывать резюме. Я был воодушевлён, мой первый опыт! Когда мы закончили вести собесы, я негодовал и был выжат, так и появилась эта статья.

Постараюсь не потерять ваш интерес, если вы дошли сюда. Я накидал себе тезисов, чем бы я хотел поделиться и обсудить, вот они:

А достойны ли мы ручной проверки кандидатов? Ситуация с вакансиями, требования и что нужно было сделать Ручная проверка и отсев кандидатов со статистикой Смешные и грустные собесы Подсчёт времени на итоговую работу А достойны ли мы ручной проверки кандидатов

Основная мысль: достойны ли мы, людишки, ручной проверки наших резюме. Тварь я дрожащая или право имею! Представим: вот уволились вы или вас сократили. Вы немного посидели и выложили резюме на hh, ваш опыт, ваши задачи, возможно, большую часть вашей сознательной жизни, а тупая нейронка отсеяла его, сказав: «Тут недостаточно инициативности». Или корпоративный таролог сказал, что у вас чакры грязные и овен в стрельце. И потенциальный работодатель даже не увидел вас, идеально подходящего по всем пунктам. Это я ещё не говорю про 33 этапа собеседования в благородную жёлтую или синюю компанию.

Несправедливо? Да, конечно. Может показаться, что натянуть таролога на серверную стойку с нейронкой будет достаточным ответом, но за эти действия вы скорее получите не работу, а срок.

Подобная несправедливость рождает внутренний бунт, как тут: «Резюме с капибарами и много мемов». А также чувство, что вас ущемили, не оценили, отсеяли. Возможно, именно из-за этого чувства я и решил проверить все резюме руками, что сейчас мне кажется ошибкой. Что ж, всё, что нас не убивает, добавляет строчку в резюме. Я пишу это с двумя целями: рефлексия над собой и желание поделиться опытом, хоть и не таким значимым, но свежим.

Вот мы наконец-то подошли к просмотру резюме. Задача: нанять тестировщика, пишущего автотесты UI, API и способного в случае чего разобраться с системой документооборота. Всё по классике, нужен человек за как можно меньше денег и с как можно большим профессионализмом.

Я впервые участвовал в найме и был специалистом со стороны автоматизации тестирования. На самом деле, как я понял, меня пригласили набираться опыта, ну и оценить технические знания. Но к заданию я подошёл ответственно, мне прислали два пака резюме с хедхантера, человек 40 суммарно, и сказали: «Составь свой топ, кого можно пригласить на собес».

И вот мы тут

И вот мы тут

Что ж, могу сказать, что я на этапе ручной проверки резюме был как ёжик: плакал, но продолжал грызть кактус. Очевидно, кандидаты тоже используют нейронку, а главное, я напоминаю, у нас в требованиях были: автотестирование, Selenium или Playwright, работа с БД, работа с системами документооборота. После отклика на резюме задавались вопросы: «Имеете ли вы опыт автоматизации на Selenium C#, знаете ли SQL», потом спрашивали зарплатные ожидания.

Все кандидаты, которые попали ко мне, уже были проверены HR и, соответственно, на последние вопросы отвечали положительно, при этом, как я понял, больше особо ограничений не было, вакансия была не для стажёра или джуна, так что брался ещё релевантный опыт в год и всё.

Итак, прочитав резюме, я пытался понять, насколько можно верить кандидату по опыту, что он описал в резюме, а уж потом понять, насколько он нам подходит. Чаще всего это были обычные тестировщики, которые решили пойти в автоматизацию, при этом на самом деле без особого опыта, например: они писали, что тестировал много, я молодец, проводил регресс… а автотесты где? автотесты в универе издалека видел. Второй по популярности образец — это великие объединители: имею 10 лет опыта работы в QA, управлении проектами, программировании и расчёсывании капибар. Угадайте, чем такой кандидат занимался 9,5 лет. Я сейчас перепроверил, таких было, конечно, не половина, но много, при этом, что там только не встречалось: работа с нефтепродуктами, работа на почте и даже в пятёрочке. Приходилось руками пересчитывать их опыт. При этом я сам работаю по субботам педагогом для детей, учу программировать и 3D-моделировать, так что это не дискриминация. Я понимаю, что человек может совмещать работы или менять интересы, но только с такими резюме понять реальный опыт кандидатов становится сложно. Как я понял, это скорее попытка накрутить без накручивания. Что ж, когда я закончил проверять, у меня осталось 7–8 имён, шестерым назначили собесы. Мы не «Яндекс», с его квестами из разряда «на какой стул сядешь», так что у нас из этапов: общение с HR и собес с начальником отдела + техническим специалистом и/или возможным руководителем.

Прежде чем переходить к собесам, хочется сказать две вещи: Первое, если вы не хотите, чтобы ваш HR видел, что вы ищете новую работу, и решили скрыть имя, то не забудьте ещё и остальные чувствительные данные убрать. Так как почта VasyaPupkin91 вас немного выдаёт. И второе: ради интереса скормил резюме дипсику, поигрался с промтом немного, чтобы он не был сильно категоричен и опыт считал правильно, и получил плюс-минус тот же результат, что и руками. Так что на текущем этапе получается, что я зря потратил полдня на изучение резюме.

Что спрашивалось на собесе:

  1. Опыт

  2. Адекватность

  3. Умение формулировать мысли

  4. Вопросы по теории тестирования

  5. Вопросы по теории автотестирования

  6. Прикладные примеры, без лайв-кодинга, а скорее на поиск ошибок или «Как бы ты сделал?»

  7. Рассматривались разные случаи поведения в команде и в проф. деятельности, например, как будете проводить рефакторинг.

  8. Далее ответы на вопросы кандидата

На всё про всё час, может, чуть больше. Сам проходил подобный собес около двух лет назад, да и всё, что было до и после, тоже было похоже. Главное, если человек тапочек, тапочком, не в сторону домашней обуви будет сказано, ему не будут об этом говорить. Просто, чтобы не травмировать его и не тратить время, постараются задать пару вопросов его уровня и предложат задавать свои.

Кратко пройдусь по содержанию собесов с выбранными кандидатами:

  1. Разработчик, который сидел на саппорте, решивший стать автотестером, рассказывал, как он может выполнять задачи, но на всех теоретических и технических вопросах поплыл. Было ощущение, что он просто протыкивал все вакансии, а тут его пригласили, но он забыл подготовиться.

  2. Человек знает об автоматическом тестировании, но, как выяснилось, перепутал название критичной для нас технологии, когда указывал опыт; после наводящих вопросов, когда мы это выяснили, очень быстро закончили общение.

  3. Тестировщик терминалов в пятёрочке или её аналоге, я не шучу, я к этому собесу готовился больше, чем он, но об этом позже. Оказалось, что автотесты для него — это просто записанные нажатия на экране. Даже баг-репорт составить не смог, как и описать тест-кейс, но зато резюме на 5 страниц опыта и выполненных задач.

  4. Адекватный тестировщик, есть знания в нужных областях, один из двух кандидатов, которых нейронка подсветила как подходящих на 100%.

  5. Ещё адекватный автотестер, второй из двух, подсвеченный нейронкой, опыт норм, пробежались по техническим аспектам, всё ок, по методологиям и процессу разработки тоже всё ок. Разве что были проблемы в формулировании мыслей.

  6. Ну и наша звёздочка. Бывший работник завода лет сорока, вкатился в айти года 4 назад, причём везде указан опыт именно как тестировщика. Пара лет в Сбере, описана работа с так интересующим нас Selenium/Playwright, прохождение внутренней сертификации компаний, в которых работал. При этом составить или описать тест-кейс простой формы не смог. Применить техники тест-дизайна тоже, но хотя бы вспомнил, как они называются. С кодом тоже проблемы. Сказал, что изучает ИИ и собирается стать разработчиком. Самый долгий собес из всех, на простой вопрос о smoke-тестировании пятнадцать минут рассказывал аналогии про покупку подержанной машины, которые вообще не относились к делу.

Не могу сказать, соврал ли последний кандидат намеренно в резюме или просто не понимает свой реальный уровень, но нас он интересует по другой причине. Нейронка НЕ посчитала его хорошим кандидатом, при том что для меня он выглядел как один из лучших вариантов до первого знакомства. И возвращаемся к кандидату номер 3, тому, что с кассами самообслуживания в пятёрочке. Его я тоже ставил в рейтинге выше. Но нейронка дала другую оценку.

Ещё немного инфы по собесам. Крик души, конечно, но я взял несколько интересных задач со своего опыта — реальных задач и собесов по тестированию UI и API методом чёрного ящика. Долго описывал, готовил разные сценарии, чтобы кандидату было как минимум интересно на собесе. Но в большинстве случаев кандидаты не пытались проявить какую-то инициативу. Хочу отметить, что главную задачку я скопировал с собеса «Альфа-банка», где с ребятами, что проводили собес, мы обсуждали её минут 15. Не понимаю, с чем связано такое безразличие кандидатов. Мне кажется, что с текущей системой hh, где кандидаты просто прокликивают все вакансии и генерят резюме и сопроводительные письма, отношение к собесам тоже меняется, возможно, их становится кратно больше количественно и, соответственно, падает значимость каждого.

Ну а теперь мой вывод:

Первое, на вакансию мидла-автотестировщика откликаются чесатели капибар, мойщики окон и почтальоны, при этом поднимая свой опыт за счёт указания других мест работ. А значит, необходима система отсеивания подобного опыта. Второе, ручная проверка резюме занимает время. Просто посчитайте, сколько стоит 3–4 вашим работникам, в том числе начальникам команд/отделов, проверить пак из 40–60 резюме, уделяя каждому должное время. При этом, так как все откликаются на всё, резюме будет намного больше. Третье, резюме очень часто в современном мире составляет нейронка, по крайней мере подобные ощущения были во время прочтения многих резюме, и вы никогда не можете доверять ему на сто процентов. Так что для кандидата с нейронкой вы лишь являетесь мишенью, которую нужно поразить. Ну и наконец, я лично пока проигрываю дипсику: он смог распознать двух лучших кандидатов с самого начала, а я нет.

Поэтому теперь, если/когда мне придётся искать работу, я не буду удивляться AI-рекрутеру и различным фильтрам. Да, они могут быть несправедливы, но мы сами превратили рынок найма в общение нейронок, и обратно уже, вероятно, не вернёмся. Хотя, возможно, в следующий раз я всё равно проверю резюме руками, хоть и параллельно воспользуюсь нейронкой, конечно, скайнет уже делает часть работы лучше, но я ещё могу научиться.