Искусственный интеллект постепенно меняет не только саму профессию программиста, но и способы оценки специалистов при приёме на работу. Один из руководителей инженерного подразделения Anthropic пришёл к неожиданному выводу: традиционные технические собеседования по программированию больше не позволяют объективно оценивать навыки кандидатов. Причина проста — нейросеть Claude справляется с заданиями, которые раньше считались хорошим показателем квалификации разработчика.
Феликс Ризеберг (Felix Rieseberg), руководитель инженерной команды, работавшей над Claude.ai и настольным приложением Claude Code, решил отказаться от соответствующего этапа собеседований при найме сотрудников в свою команду.
Почему традиционные собеседования теряют смысл?
Многие IT-компании используют технические задания, основанные на решении алгоритмических головоломок и задач по программированию. Кандидатам приходится писать код прямо во время собеседования, демонстрируя способность анализировать условия, выбирать подходящий алгоритм и находить эффективное решение.
Подобные испытания давно стали привычной частью индустрии. Например, разработчики нередко неделями тренируются на платформе LeetCode, отрабатывая типовые задачи, чтобы успешно пройти технический отбор.
По словам Ризеберга, раньше наблюдение за тем, как кандидат формулирует проблему и приходит к аккуратному решению, пусть и не идеально, но позволяло судить о его потенциальной эффективности в работе.
Однако развитие искусственного интеллекта изменило ситуацию. Когда Claude научился уверенно решать подобные задачи, результаты традиционных тестов перестали давать полезную информацию о реальных способностях соискателей.
Ризеберг сравнивает нынешнее положение дел с ситуацией, когда небольшой тест на разработку интерфейса React становится таким же малоинформативным, как проверка знаний языка ассемблера. Иными словами, успешное выполнение задания больше не гарантирует, что работодатель действительно узнал что-то важное о профессиональных качествах человека.
Поэтому в октябре 2026 года инженер решил полностью убрать этот этап из процесса найма в своей команде.
Claude обгоняет даже сильных кандидатов
Проблема оказалась не уникальной для команды Ризеберга. С аналогичной ситуацией столкнулось подразделение Anthropic, отвечающее за производительность программного обеспечения.
Ещё в январе руководитель этой команды Тристан Хьюм (Tristan Hume) рассказал о результатах внутреннего эксперимента с тестовыми заданиями для кандидатов.
Модель Claude Opus 4 смогла набрать больше баллов, чем большинство соискателей, за отведённое на испытание время. Разработчикам пришлось усложнить задания, чтобы сохранить возможность объективной оценки человеческих способностей.
Но ситуация повторилась: следующая версия модели, Opus 4.5, уже сравнялась по результатам с наиболее сильными кандидатами.
В итоге команда подготовила третий вариант испытания, сделав его похожим на набор необычных головоломок и задач из логических игр. По имеющимся данным, именно такие задания оказались для Opus 4.5 достаточно сложными.
Эта история наглядно демонстрирует, насколько быстро совершенствуются языковые модели. Методы проверки квалификации, которые ещё недавно считались надёжными, могут устареть буквально за несколько месяцев.
Что придёт на смену привычным тестам?
Сам Ризеберг пока не определился с окончательной заменой традиционного технического собеседования. На данном этапе он уделяет больше внимания резюме и портфолио кандидатов, обращая внимание на небольшие самостоятельно созданные проекты.
Его интересует не столько безупречность программного кода, сколько качества, которые сложнее оценить с помощью стандартных алгоритмических задач: чувство стиля, эмпатия, самостоятельность мышления и способность принимать осмысленные технические решения.
Интересную альтернативу предложила Яана Доган (Jaana Dogan), ведущий инженер Google. Она считает, что гораздо полезнее наблюдать за тем, как кандидат работает совместно с ИИ-агентами для программирования. Такой подход позволяет оценить не только знание языков и алгоритмов, но и умение эффективно использовать современные инструменты разработки.
Ведь в реальной работе программисту всё чаще приходится не писать каждую строку самостоятельно, а формулировать задачи для ИИ, проверять предложенные решения, находить ошибки и интегрировать полученный код в существующие проекты.
Почему молодые разработчики могут получить преимущество?
В своей статье под названием «Hunger beats tenure» («Стремление важнее стажа») Ризеберг затрагивает ещё один любопытный аспект развития искусственного интеллекта — изменение соотношения опыта и практических возможностей разработчиков.
По его мнению, начинающие специалисты теперь способны конкурировать с гораздо более опытными коллегами на совершенно новых условиях. Создание программных продуктов стало настолько доступнее, что для реализации идеи уже не обязательно обладать многолетним опытом разработки.
В качестве примера инженер приводит историю двух относительно недавно пришедших в Anthropic сотрудников. За одни выходные они создали работающий графический интерфейс для Claude Code. Первая публичная версия продукта появилась примерно через восемь дней.
Подобные случаи показывают, что молодость и небольшой профессиональный стаж больше не обязательно являются серьёзным препятствием для создания сложных программных продуктов. Если разработчик умеет находить интересные решения и эффективно пользоваться ИИ-инструментами, он может добиться впечатляющих результатов за очень короткое время.
Компании пока не спешат отказываться от технических испытаний
Несмотря на происходящие изменения, позиция Ризеберга пока остаётся скорее исключением, чем новым отраслевым стандартом.
Данные о найме в технологической отрасли пока неоднозначны. Например, экономист ZipRecruiter Николь Башо (Nicole Bachaud), выступая перед изданием The Register, отметила, что именно технологические компании чаще других продолжают проверять профессиональные навыки соискателей.
Согласно октябрьскому исследованию, охватившему 1500 работодателей, 62,5% компаний информационного сектора требуют прохождения формальных тестов на проверку навыков уже на начальном этапе отбора кандидатов.
При этом около 70% работодателей перенесли такие испытания под наблюдение экзаменатора или непосредственно в офис, чтобы исключить возможность использования искусственного интеллекта во время выполнения заданий.
Примечательно, что даже сама Anthropic пока не отказывается от подобных ограничений на корпоративном уровне. В официальных рекомендациях для соискателей компания по-прежнему просит не использовать Claude во время очных собеседований и выполнения домашних заданий, если только это прямо не разрешено.
Решение Ризеберга распространяется исключительно на его собственную команду. Кандидатам, претендующим на другие должности в Anthropic, вполне вероятно, по-прежнему придётся проходить традиционные технические испытания.
Программистам придётся доказывать не то, что они умеют писать код
История Anthropic отражает более масштабную трансформацию рынка разработки программного обеспечения. Когда искусственный интеллект способен самостоятельно решать типовые алгоритмические задачи, работодателям приходится искать новые способы отличить действительно сильного специалиста от человека, который просто хорошо натренировался на стандартных тестах.
Возможно, в ближайшие годы главным преимуществом программиста станет не скорость написания кода и даже не объём знаний, а способность правильно ставить задачи, критически оценивать результаты работы ИИ и превращать идеи в полноценные продукты.
И если раньше собеседование проверяло, насколько хорошо человек умеет программировать самостоятельно, то теперь всё чаще возникает другой вопрос: насколько эффективно он способен работать в паре с искусственным интеллектом?
