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
Как мы проверяем тестовые задания у кандидатов на роль UX-исследователя
konturuxr (К · 2026-05-15 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели325

Кейс

Меня зовут Алёна Байкова, я отвечаю за проверку тестовых заданий кандидатов на роль UX-исследователей. 

Когда потребность в исследователях в компании выходит на новый уровень, вакансий становится больше, а значит возрастает нагрузка на обработку откликов кандидатов. Поэтому закономерно встает вопрос о том, как организовать этот процесс без ущерба по времени и встроить подбор кандидатов в рабочий процесс. 

Одно из направлений проверки знаний и навыков кандидатов — дать ему решить тестовое задание. Тут нужно решить сразу несколько задач: как не повесить всю нагрузку на одного человека, как организовать работу группы проверяющих и как прийти к общему мнению о кандидате. А также, как не заставлять ждать кандидатов неделями и всегда возвращаться к ним с ответом.

При этом проверка и качественная обратная связь — это всегда время сотрудников. Для нас было важно найти баланс в этих процессах. Со временем мы смогли сделать процесс прозрачным, быстрым и удобным. Про это сегодня и поговорим.  

Общие договоренности и процесс

Когда кандидат выполняет тестовое, он направляет его представителю HR, с которым вел коммуникацию, или на общую почту, в случае, когда находит его самостоятельно в описании к вакансии / на сайте. В закрытый чат публикуются работы кандидатов, готовые к проверке. В нем же опубликована очередь из 8-ми исследователей-проверяющих. Рядом с фамилиями актуализируются периоды, когда исследователь не сможет проверять (отпуска, командировки, отсутствия). И есть куратор — это проверяющий, который следит за процессом целиком.

  • HR присылает тестовое в чат. 

  • Куратор смотрит в очередь проверяющих и тегает проверяющего сотрудника.

  • Проверяющий ставит реакцию, что увидел сообщение и забрал тестовое в работу.

С этого момента у проверяющего есть три рабочих дня на проверку. 

В чем плюсы этого подхода:

  • Нагрузка распределяется равномерно среди 8-ми человек. Каждый получает тестовые по очереди, никто не выпадает и никто не перегружен. 

  • Исчезает неопределенность. Мы точно знаем, кто проверяет конкретное тестовое. Не нужно гадать, не нужно дергать людей в личке.

  • Сроки проверки прозрачны. Срок, который обещаем кандидату, понятен и соблюдается.

Каждый критерий с помощью шаблона для проверки оценивается «да» или «нет». За разные критерии начисляется разное количество баллов. При использовании шаблона два разных проверяющих глядя на одного кандидата получат примерно одинаковые оценки. Потому что они отвечают на одни и те же вопросы и полагаются на обозначенные критерии. Это влияет на время проверки и занимает всего около двух часов.

Главный риск использования шаблона — перестать видеть живого человека среди списка критериев. Например, кандидат набрал достаточное количество баллов, но работа шаблонная. Или, наоборот, набрал чуть меньше необходимого, но с нестандартным подходом. Эта проблема тоже решается. Проверяющий может дать +1 балл за то, что не вошло в критерии, но заслуживает внимания. А если есть сомнения, зовет коллег посмотреть свежим взглядом.

Также большое внимание проверяющие уделяют написанию обратной связи для кандидатов после проверки тестового. Нам важно указать положительные моменты в работе и отметить зоны роста, чтобы кандидату даже в случае отказа было над чем поразмыслить и использовать опыт проверки тестового при подготовке к следующим собеседованиям.  

Пополнение команды проверяющих тестовые

Проверка тестовых для опытного исследователя не сложный, а больше интересный процесс, но он занимает время.

Чтобы проверяющие не теряли интерес и подходили к проверке с желанием, состав периодически меняется: приходят новые исследователи, которые учатся, а потом начинают активно проверять тестовые. 

Сначала новички изучают подготовленные для проверки инструкции, потом проверяют несколько тестовых, но каждое, прежде чем отдать HR, дополнительно проверяет куратор.При необходимости каждый кейс разбирается отдельно и проверяющие приходят к соглашению. 

Когда куратор понимает, что новичок не совершает ошибок и проверяет исчерпывающе, он начинает работать самостоятельно

В любой сложной ситуации можно прийти в чат и попросить помощи. Мы друг друга страхуем, разбирая сложные и спорные кейсы.

Тестовые и нейросети

Некоторые кандидаты активно пользуются ИИ. Кто-то использует нейросеть как помощника. Кто-то просто копирует сгенерированный текст и отправляет нам.

У нас есть критерий, отвечающий за наличие ИИ в выполненном тестовом.
Нейросети не запрещены, так как это текущая реальность, в которой мы находимся, но важно видеть мысли исследователя, логику и рассуждения. Когда понимаем, что кандидат просто скопировал всё из ИИ без осмысления — отказываем. При этом работа будет проверяться, если человек использовал нейросеть как инструмент: набросал структуру или попросил декомпозировать свои рассуждения, а потом сам всё переработал и добавил описания, выводы. 

Так как мы качественно подходим к проверке тестовых, тратить время исследователей на полностью скопированный текст из ИИ нецелесообразно. Поэтому, когда использование нейросети заметно сразу, у проверяющего есть опция не тратить время и не завершать проверку. 

Завершение проверки

Когда проверка завершена, проверяющий информирует, что можно давать ответ кандидату и все комментарии прописаны. 

Сейчас наша система выглядит так:

  • Четкая и прозрачная очередь между проверяющими, при которой тестовые не висят неделями, потому что мы знаем, чья очередь проверять, и кто, в случае форс мажора, может подменить.

  • Шаблон проверки тестовых, благодаря которому каждый сотрудник может быстро оценить работу по понятным критериям, не упустив из виду важные нюансы.

  • Ответственные и заинтересованные исследователи-проверяющие.

  • Куратор, который страхует, пока человек не набьет руку на первых проверках и помогает соблюдать сроки и очередь.

  • Коллегиальное ревью для спорных случаев.

  • Зафиксированные договоренности к оценке работы, выполненной с использованием ИИ.

Эта система не идеальна, мы ее дорабатываем, вносим правки, прислушиваемся к проверяющим и проводим ретроспективы. 
Но каждый раз убеждаемся в том, что не теряем время — ни свое, ни кандидатов — при этом глубоко погружаемся в работу и процесс проверки. 

Тестовое задание — это способ увидеть, как человек думает.
И чем проще и прозрачнее система проверки, тем легче разглядеть главное.
Очередь и критерии экономят время. Куратор страхует от ошибок. А живое общение помогает не забыть, что за каждой работой стоит живой человек.

Если у вас есть свой опыт проверки тестовых, поделитесь им в комментариях.


Больше интересного про UX-исследования в телеграм-канале «Сдоба»🥨