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

Engineering at Meta
Engineering at Meta
人人都是产品经理
人人都是产品经理
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
量子位
腾讯CDC
The Cloudflare Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Vercel News
Vercel News
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
L
LangChain Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
The Hacker News
The Hacker News
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
B
Blog
S
SegmentFault 最新的问题
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
T
Threatpost
博客园 - 聂微东
T
Tailwind CSS Blog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
C
Check Point Blog
N
Netflix TechBlog - Medium
D
DataBreaches.Net
爱范儿
爱范儿
IT之家
IT之家
S
Secure Thoughts
M
MIT News - Artificial intelligence
NISL@THU
NISL@THU
C
Cisco Blogs
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
A
Arctic Wolf
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
P
Proofpoint News Feed
Spread Privacy
Spread Privacy
Schneier on Security
Schneier on Security
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
G
GRAHAM CLULEY
雷峰网
雷峰网
Project Zero
Project Zero
博客园 - Franky
H
Heimdal Security Blog
A
About on SuperTechFans
Security Latest
Security Latest
Webroot Blog
Webroot Blog
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More

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
Вы не умеете интервьюировать
Юрий Орлов-Абрамов · 2026-05-29 · via Все публикации подряд на Хабре
После таких вопросов кандидат будет чувствовать себя тупым (треугольником)

После таких вопросов кандидат будет чувствовать себя тупым (треугольником)

Собеседование — это знакомство бизнеса и соискателя. Как на первом свидании, обе стороны присматриваются друг к другу и оценивают шансы и перспективы. Недавнее исследование Gallup показывает, что впечатление соискателя от интервью является фактором № 1 при принятии или отказа от оффера. Но если соискатель обычно оценивает компанию интуитивно, для компании это непозволительная роскошь — бизнес ожидает обоснованных, точных и эффективных решений.

Давайте признаем: многие вопросы на интервью задаются просто потому, что «так принято». Давно существует представление, что есть «правильные» и «неправильные» ответы, а собеседование превращается из диалога в его имитацию. Соискатель чувствует себя, как на экзамене, а рекрутер не получает достоверной информации. Всё потому, что бизнес или забыл, или изначально не знал, для чего проводится интервью и, главное, как.

Меня зовут Орлов‑Абрамов Юрий. Я бизнес‑психолог со стажем более 8 лет. Я души не чаю в методологии качественных исследований — интервью, полевая социология и прочие прекрасные способы познать другого человека. И я немножко блогер (тг).

Я предлагаю поговорить о методологии интервьюирования — принципах, обеспечивающих работоспособность интервью как инструмента оценки соискателя.

Что такое интервью?

Весь процесс найма сотрудника — от конкретизации требований к кандидату и до подписания оффера сторонами — это один большой эксперимент. Мы оцениваем проблематику, выдвигаем гипотезу за гипотезой, исследуем рынок и каждого кандидата в отдельности. От научного эксперимента найм отличается тем, что это бизнес: присутствуют интересы стейкхолдеров и ясна конечная цель — закрыть вакансию. Но что роднит работу HR‑менеджера и ученого? И тот, и другой окажутся в провальной ситуации без четкого понимания того, почему и зачем совершаются те или иные шаги.

Методология гуманитарного исследования (а именно к такому я отнесу исследование соискателя и его деловых качеств) глобально делится на три типа:

  1. Количественная — про цифры, статистику, исчисляемые показатели;

  2. Качественная — про все, что с трудом сводится к цифрам или не сводится совсем. Опыт, фреймы, soft‑skills;

  3. Смешанная — совмещающая в себе оба типа.

Стандартно, поиск сотрудника совмещает в себе количественные и качественные инструменты.

У количественных инструментов (например, статистического анализа) высокий порог вхождения, но они относительно легко стандартизируются и предъявляют мало требований к самому исследователю. Нравится лично тебе результат анализа или нет, цифры не врут. Это подход hard to learn, easy to master.

Качественные инструменты, напротив, обладают низким порогом вхождения, но их надежность и достоверность результатов зависит от позиции исследователя. Поэтому требования к личности интервьюера гораздо выше, чем к личности, скажем, дата‑аналитика. Easy to learn, hard to master.

Качественная парадигма обманчиво проста, ведь все мы общаемся с людьми и составляем о них своё впечатление. И в этой обманчивости кроется причина кринджа, который, порой, случается на интервью. Непонимание природы коммуникации и роли исследователя в ходе интервью приводит к тому, что на собеседованиях звучат вопросы, которые затем высмеиваются в публичном пространстве. Да и которые попросту неэффективны.

Итак. Интервью — это качественный исследовательский инструмент. В ходе интервью исследователь собирает информацию о собеседнике с помощью структурированного диалога и коммуникативной ситуации (где, когда и в какой обстановке проходит беседа). Цель интервью — получить от собеседника информацию, которая затем будет проинтерпретирована рекрутером.

Я хочу озвучить четыре точки роста, на которые будет полезно обратить внимание даже опытным интервьюерам, не говоря уже о начинающих.

1. Строгое соблюдение методологии

Чтобы не практиковать карго‑культ и не задавать вопросы «потому что так принято», еще на этапе предварительного дизайна интервью рекрутеру следует определиться с исследовательской методологией.

Стандартом методологии качественных исследований является так называемый Большой Вопрос (Big Q methodology). В этом подходе исследователь осознанно формирует исследовательскую позицию через постановку глобального вопроса, ответ на который он будет искать. Каждый вопрос и каждая тема в рамках интервью должны помогать найти ответ на Большой Вопрос, а все лишнее отправляется в топку. Большой Вопрос во многом предсказывает исход интервью; что ты спросишь, то и получишь.

Уже на этом этапе я вижу у многих рекрутеров досадные ошибки. Если изначально рекрутер занял фрейм «чем соискатель НЕ подходит компании?», то на выходе он получит сто причин отказать кандидату. Но ведь изначально задача звучала иначе: «заполнить вакансию»!

Если же четкой позиции не было занято в принципе, рекрутер после интервью получает столь же размытое впечатление о соискателе; что было интервью, что не было его, а только зря время потратили. Интервьюер затем дает оценку по «по вайбу». А соискатели уходят с интервью с вопросом «а что это вообще было?» и плохим впечатлением от HR‑бренда.

Хорошим вариантом Big Q я вижу следующий фрейм: «Кто ты как профессионал?». Такая позиция поможет составить разносторонний и нейтральный портрет соискателя. Другой вариант, чуточку более ангажированный и учитывающий интересы бизнеса: «Что ты принесешь в команду?».

Когда каждый пункт интервью согласуется с Big Q, вести интервью становится банально легче, а результат соответствует изначальным задачам. Если интервью отклонилось от намеченного маршрута, становится ясным, в каком направлении импровизировать. Когда соискатель начинает «играть не по правилам» и «ломать» собеседование, интервьюер, забывший о своем Big Q может хотеть ригидно вернуться к заготовленному сценарию, закончить общение или даже проявить агрессию. Все потому, что человек забыл, куда он ведет беседу и что из нее хочет получить. И наоборот, удерживая во внимании Big Q, любое отклонение от шаблона становится дополнительным материалом для интерпретации.

2. Personal Bias & Background

Если не учтешь это в качественном научном исследовании, тебя поднимут курам на смех, а собранные тобой данные не будут валидными. Начать можно с обозначения того, кем ты сам являешься:

  • Пол

  • Возраст

  • Экономический класс

  • Культурный бэкграунд

  • Образование

Продолжить можно списком тем, типажей и идентичностей, которые вызывают у тебя симпатию или же отторжение. Проговорив это для себя, тебе станет понятно, кому ты можешь неосознанно отдавать предпочтение и чей опыт тебе сложнее понять.

Например, если ты всю жизнь работал в найме, а на собеседование придет бывший частный предприниматель, тебе будет сложнее распознать в нем достойного кандидата; его карьерный путь не укладывается в модель, привычную и понятную лично тебе. Каждый подобный разрыв в понимании — это точка роста интервьюера.

К счастью, трудовое законодательство большинства стран мира призывает нас относиться к кандидату непредвзято. Это хороший повод специалисту отказаться от личных предпочтений в отборе кандидатов. В противном случае лучше честно признаться себе, что ты не HR и деньги тебе платят не за компетентность, а её имитацию.

3. Люди врут. Всегда

Точнее, никогда не говорят полную и абсолютную правду. Особенно когда на кону что‑то ощутимо значимое: доход и собственное эго. Ради сохранности последнего даже в кабинете психолога люди неосознанно купируют правду о себе; чего уж говорить про кабинет эйчара.

Добавим к этому слабое понимание людьми самих себя и любой вопрос «в лоб» становится заведомо бесполезным.

«Что вас мотивирует?», «Какие ваши слабые стороны?», «Почему вы выбрали именно нас?» — Ага, так я вам и ответил! Сам не знаю, но что‑нибудь отвечу, чтобы не казаться дураком.

Нет, люди, способные дать достаточно достоверный ответ на такой вопрос, существуют. Но это не тот уровень осознанности и радикальной честности, с которым обычно способен ужиться бизнес.

Ради обеспечения валидности результатов интервью, вопросы следует подбирать такие, чтобы интересующие нас черты соискателя проявили себя косвенно. Например, особенности мотивации можно выявить, попросив рассказать историю преодоления трудной ситуации. Запомните: правда пугается вопросов в лоб.

4. Отсутствие интереса

Нет, не к личности и глубокому жизненному миру человека, а интереса сугубо исследовательского.

На вопрос о главном достижении на прошлом месте работы человек ответил «мы достигали всех показателей». Слабый интервьюер продолжит двигаться дальше по списку вопросов, а вернувшись на этапе интерпретации к ответу, задним числом додумает за человека: «Наверное, его вклад в результат незначительный, раз ответ без деталей». Нет, дорогой интервьюер, это твоя недоработка. Разве тебе не интересно, почему человек дал такой короткий ответ? Почему он вместо «я» высказался от лица коллектива — «мы»? Не проявив должного любопытства ты лишил себя достоверной информации. Если быть интеллектуально последовательным, ты попросту не можешь трактовать этот ответ.

Вообще, когда интервьюер сталкивается с коротким или малопонятным ответом, следует попросить собеседника рассказать подробнее. Ведь люди в силу своего бэкграунда и коммуникативной культуры могут подразумевать разное под одними и теми же формулировками. Ожидать от собеседника, что тот говорит на одном языке с интервьюером будет наивностью или показателем низкого профессионализма.

Вывод

Интервью на собеседовании — это тонкий исследовательский инструмент. Гуманитарные науки уже больше века успешно применяют его для изучения психики, культуры, общества. То, принесет ли интервью результат, напрямую зависит от мастерства интервьюера.

Развитие навыка проведения интервью — это, в первую очередь, развитие личности, оптики и самодисциплины рекрутера. Когда интервьюер ставит себе высокую планку профессионализма, интервью перестает быть формальностью и становится способом получить достоверную и валидную информацию о соискателе.

Вопрос к рекрутерам: какие стандарты интервью вы ставите себе? Как совершенствуете свое мастерство?

И вопрос к другой стороне: замечаете, когда интервьюер халтурит? Какие интервью оставили у вас лучшее впечатление?