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

L
Lohrmann on Cybersecurity
I
Intezer
M
MIT News - Artificial intelligence
博客园 - 【当耐特】
Martin Fowler
Martin Fowler
G
GRAHAM CLULEY
Jina AI
Jina AI
Engineering at Meta
Engineering at Meta
AI
AI
SecWiki News
SecWiki News
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
IT之家
IT之家
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
T
The Blog of Author Tim Ferriss
P
Proofpoint News Feed
S
Security Affairs
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
P
Proofpoint News Feed
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
Google DeepMind News
Google DeepMind News
H
Hacker News: Front Page
爱范儿
爱范儿
F
Fortinet All Blogs
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
V
V2EX
H
Help Net Security
The Hacker News
The Hacker News
G
Google Developers Blog
Latest news
Latest news
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
T
Tor Project blog
宝玉的分享
宝玉的分享
博客园 - 司徒正美
H
Heimdal Security Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
MyScale Blog
MyScale Blog
S
SegmentFault 最新的问题
C
Cisco Blogs
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
S
Security @ Cisco Blogs
B
Blog RSS Feed
B
Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Cyberwarzone
Cyberwarzone
L
LINUX DO - 最新话题
K
Kaspersky official blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog

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
Вопросы на собеседованиях, к которым лучше готовиться заранее
polisha_kr ( · 2026-05-22 · via Все публикации подряд на Хабре

Вопросы на собеседованиях, к которым лучше готовиться заранее

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели5

Есть вопросы, которые кажутся простыми — пока вы не оказываетесь на собеседовании и вам их не задают.

«Расскажите про сложную задачу, которую вы решали сами и которой гордитесь». Казалось бы, что тут сложного? Вы работаете несколько лет, задач было море, истории есть. Но именно в этот момент что-то идет не так.

Меня зовут Ольга Колюкова, я консультант-эксперт в департаменте 1С в «КОРУС Консалтинг» с 13-летним опытом внедрений. В этой статье я на основе своего опыта расскажу о том, какие вопросы нужно отрабатывать заранее при подготовке к собеседованию.

«Мы сделали» против «я сделал»

На одном из собеседований я рассказывала про задачу, которой действительно гордилась. История была хорошая, показательная, с конкретным результатом. Но я раз за разом говорила «мы сделали» — имея в виду себя и разработчика, с которым работала в паре.

Интервьюер снова и снова меня перебивал. «Мне интересно, что именно вы делали». «А вот здесь — что было вашим решением?». «Что именно сделали вы?». В моменте это ощущалось как придирки к словам. Ну какая разница — «я» или «мы»? Мы работали вместе, результат был общим. Но после собеседования я поняла, в чем была суть.

Интервьюеру было абсолютно неинтересно знать про «мы». Не потому что он не ценит командную работу — а потому что он оценивал конкретно меня. Он хотел понять: какие решения принимала именно я? За что отвечала именно я? Где была моя зона ответственности, а где — чужая? Это не придирки к словам, а попытка разглядеть человека сквозь историю про команду.

И в следующий раз уже приходится перестраиваться: говорить «я сделала», «я предложила», «я приняла решение» — даже если есть ощущение, что ты как будто обесцениваешь тех, с кем работал. На самом деле это не обесценивание, а четкий ответ на вопрос, который тебе задали.

Второй вопрос — и вот тут становится по-настоящему сложно

Есть еще один вопрос из той же серии. Звучит примерно так: «Расскажите про решение, которое придумали именно вы и которое сэкономило компании деньги или время».

И вот здесь часто начинается настоящий провал. В голове — пусто, но не потому что таких случаев не было. Вы точно знаете, что были: вы что-то оптимизировали, находили нестандартные решения, экономили часы или бюджет. Но вытащить это прямо сейчас, сформулировать четко и убедительно — практически невозможно.

Я помню, как на том же собеседовании начала рассказывать про случай, где удалось обойтись без доработки и закрыть задачу стандартными средствами 1С. Для меня это было хорошим решением — мы сэкономили время разработчика, не плодили лишний код, заказчик получил результат быстрее. Но по реакции интервьюера было понятно: он ждал чего-то другого.

Как будто нужен был «идеальный» кейс: гениальное решение, которое никто до тебя не придумывал, которое сэкономило огромные деньги и изменило жизнь проекта. Что-то масштабное и очевидно впечатляющее.

И ты сидишь, перебираешь в голове все последние несколько лет работы — и не можешь нормально сформулировать ни одного примера. Не потому что их нет, а потому что ты просто не готовился к этому вопросу заранее.

Почему память подводит именно на собеседовании

Это не случайность и не признак того, что вы плохой специалист. Это нормальная особенность памяти в стрессовой ситуации. Когда вы работаете над задачей — вы живете в ней: знаете контекст, детали, предысторию. Но спустя год вы помните только общий итог. А детали — кто что предложил, почему именно так, что это сэкономило — стираются.

И когда вас просят «вот прямо сейчас вспомните лучший пример» — мозг просто не справляется с этим запросом в режиме реального времени. Особенно если вы при этом волнуетесь, следите за реакцией собеседника и пытаетесь одновременно формулировать мысли вслух.

А потом вы выходите с собеседования, едете домой и через двадцать минут в голове всплывает идеальный пример. Именно тот, который нужен был там, но уже поздно. Это классика, так случается почти с каждым.

Что с этим делать

Ответ простой, хотя и требует усилий: готовиться заранее. Но не в день собеседования, а регулярно.

  • Ведите «дневник кейсов». Это не обязательно что-то сложное. Просто файл или заметки, куда вы периодически записываете: что за задача была, в чём была сложность, что именно вы решили, каков был результат. Раз в месяц, раз в квартал — неважно. Главное — фиксировать, пока помните детали.

  • Структурируйте по формату STAR. Это классический метод ответа на поведенческие вопросы: Situation (ситуация) — Task (задача) — Action (что именно вы сделали) — Result (результат). Когда история упакована в эту структуру, ее легко рассказать даже под давлением.

  • Заготовьте 3–5 историй заранее. Не одну, а несколько — на разные типы вопросов. Про сложное решение. Про конфликт с заказчиком. Про ошибку и как вы её исправили. Про решение, которое сэкономило ресурсы. Когда у вас есть готовые истории, вы не ищете их в панике — вы просто выбираете нужную.

  • Тренируйтесь говорить «я», а не «мы». Это непривычно, особенно если вы привыкли работать в команде и ценить коллективный результат. Но на собеседовании вас оценивают как отдельного человека. Это не значит, что нужно присваивать чужие заслуги — это значит, что нужно уметь четко обозначать свою роль.

Несколько вопросов, к которым стоит готовиться

Вот список того, что спрашивают чаще всего — и что застает врасплох тех, кто не готовился:

  • Расскажите про самую сложную задачу, которую вы решали. Что именно сделали вы?

  • Приведите пример решения, которое придумали именно вы и которое сэкономило время или деньги.

  • Расскажите про ситуацию, когда вы не согласились с заказчиком. Как вы справились?

  • Был ли случай, когда вы допустили серьезную ошибку? Что сделали?

  • Какое ваше самое слабое место как специалиста?

Каждый из этих вопросов звучит просто, но каждый из них способен поставить в тупик, если вы не думали об ответе заранее.

Вместо вывода

Собеседование — это не экзамен, где проверяют, знаете ли вы теорию. Это разговор, в котором вас просят быть конкретным: про себя, свои решения и результат.

И парадокс в том, что люди с хорошим опытом иногда проигрывают людям с опытом поменьше — просто потому что не умеют о нем рассказывать. Не потому что скромные, а потому что не готовились. Хороший опыт без умения его подать — это как сильное резюме, которое никто не читает. 

Готовьтесь заранее, записывайте кейсы, тренируйтесь рассказывать про себя в первом лице. Это отдельный навык — и он прокачивается.

P.S. Жду вас в своем Telegram-канале и в канале в Max.

Присоединяйся к команде экспертов 1С!

Присоединяйся к команде экспертов 1С!