Расскажу о том, как в последний раз реализовывал бинарное дерево поиска с нуля на работе. Никогда. А за сколько времени до этого? Тоже никогда. Приходилось ли мне обращать связанный список в производственной среде? Как вы уже догадались — никогда, и если бы такое случилось, меня бы, наверное, уволили за то, что я не использовал стандартную библиотеку.

И вот мы в 2025 году, и по-прежнему просим кандидатов выполнять алгоритмические упражнения, которые имеют примерно такое же отношение к их повседневной работе, как средневековые рыцарские турниры к современному транспорту. Мы создали целую индустрию вокруг подготовки к собеседованиям, которые проверяют навыки, которые вы никогда не будете использовать, игнорируя при этом навыки, которые вы будете использовать каждый день.

Процесс технического собеседования не просто сломан — он разбит на части, и эти части расползаются всё дальше друг от друга с каждым днём. Позвольте мне показать вам, почему, и, что более важно, что мы можем с этим сделать.

Великий раскол 2025 года

Недавно в сфере технических собеседований произошло нечто увлекательное. После почти двух десятилетий относительной стабильности мы стали свидетелями того, что я называю «Великим собеседуемым расколом». С одной стороны, крупные технологические компании цепляются за свои алгоритмические задачи в стиле LeetCode, как утопающий за спасательный круг. С другой стороны, стартапы и дальновидные компании внедряют практические, основанные на проектах оценки, которые действительно напоминают реальную работу.

Это не просто незначительное различие в стилях собеседований — это принципиально разные подходы к тому, что мы вообще пытаемся измерить. И спойлер: оба подхода по-своему ошибочны.

graph TB A[Ландшафт технических собеседований 2025] --> B[Подход крупных технологических компаний] A --> C[Подход стартапов/современный подход] B --> B1[Задачи в стиле LeetCode] B --> B2[С упором на алгоритмы] B --> B3[На основе запоминания] B --> B4[Возвращение к личному присутствию] C --> C1[Проектный] C --> C2[Реалистичный для инструментов] C --> C3[С интеграцией ИИ] C --> C4[Практические навыки] B1 -.->|Проблема обмана с помощью ИИ| D[Общие проблемы] C1 -.->|Проблемы масштабирования| D B2 -.->|Разрыв с реальностью| E[Рассогласование] C2 -.->|Менее стандартизированный| E style A fill:#e1f5ff style D fill:#ffe1e1 style E fill:#fff4e1

Стокгольмский синдром крупной технологической компании

Вот грязный маленький секрет, который никто в FAANG не хочет произносить вслух: алгоритмическое собеседование — это игра, и все знают, что правила произвольны. Мы как будто коллективно согласились притворяться, что способность реализовать алгоритм Дейкстры на доске за 45 минут как-то предсказывает, сможете ли вы построить масштабируемую микросервисную архитектуру или отладить состояние гонки в производственной среде.

Но почему этот фарс продолжается? Ответ до обидного прост: инерция, масштаб и отсутствие чего-то заведомо лучшего.

Крупные технологические компании потратили годы на калибровку своих процессов. У них есть горы данных, коррелирующих результаты собеседований с производительностью на работе (даже если эта корреляция слабее, чем они хотели бы признать). Они обучили тысячи интервьюеров. Они построили целые машины для найма сотрудников на основе этой модели. Изменить её — всё равно что пытаться развернуть авианосец веслом от каноэ.

Неутешительная правда

Позвольте мне поделиться тем, что может вызвать у некоторых людей дискомфорт: эти собеседования работают. Не идеально, не очень хорошо по многим стандартам, но они работают достаточно хорошо.

Они проверяют:

  • Сырой интеллект и способность решать задачи;
  • Основы кодирования (можете ли вы вообще писать код?);
  • Упорство (потратили ли вы часы на подготовку?);
  • Навыки коммуникации (можете ли вы объяснить свои мысли?).

Руководители инженерных отделов с готовностью расскажут вам о кошмарных сценариях — инженеры, которые не смогли бы написать код, чтобы выбраться из бумажного пакета, те, у кого было впечатляющее резюме, но которые не смогли реализовать базовую логику. Гарантии LeetCode отлавливают большинство таких случаев. Это жестоко, это оторвано от реальности, но это фильтр, который даёт сигнал.

Проблема? Он также отсеивает множество талантливых инженеров, которые либо не могут, либо не хотят играть по правилам.

Ай-ай-ай, слонёнок в виртуальной комнате

Теперь давайте поговорим о агенте хаоса, которого никто не ожидал: мошенничество на собеседованиях с помощью ИИ.

Представьте себе: вы проводите удалённое собеседование. У кандидата включён видеопоток, он кивает, уверенно печатает. Чего вы не видите, так это ChatGPT, работающего в скрытом окне, который выдаёт ему решения в режиме реального времени. Или ещё хуже — целая команда инженеров в их Discord решает задачу вместе, а ваш кандидат получает за это кредит.

Один интервьюер из Amazon сообщил, что 4 из его последних 7 кандидатов на младшие и средние должности доказано мошенничали с помощью инструментов ИИ. Не «мы подозреваем», а доказано. Это 57% уровень мошенничества. Подумайте об этом.

Это создало неразрешимую трилемму для компаний:

  1. Усилить мониторинг → Создать враждебную среду, которая отпугивает законных кандидатов.
  2. Сделать задачи более сложными и запутанными → Ещё больше отдалить собеседования от реальной работы.
  3. Признать, что ИИ теперь является частью набора инструментов → Столкнуться с неопределённостью того, что вы на самом деле оцениваете.

Крупные технологические компании выбрали варианты 1 и 2, поэтому вернулись к обязательным личным собеседованиям. Сейчас 2025 год, и мы возвращаемся назад во времени, потому что не смогли придумать, как сделать удалённые собеседования неуязвимыми для мошенничества.

Тем временем такие компании, как Shopify, выбирают вариант 3, принимая ИИ как часть современного инженерного рабочего процесса и адаптируя свои процессы соответствующим образом. Кто прав? Пока никто не знает, но будет интересно посмотреть, как это развернётся.

Позвольте мне показать вам, что не так (с кодом)

Давайте сравним, что тестирует крупная технологическая компания, и что вы на самом деле делаете на работе. Вот типичная задача для собеседования:

Задача для собеседования:

def find_kth_largest(nums: list[int], k: int) -> int:
    """
    Найдите k-й по величине элемент в неотсортированном массиве.
    Ожидается: реализация с использованием min-heap или quickselect.
    Временная сложность: O(n log k) или O(n) в среднем случае
    """
    # Кандидат сильно потеет, пытаясь вспомнить,
    # следует ли ему использовать max-heap или min-heap
    import heapq
    # Подождите, heapq.nlargest или heapq.nsmallest?
    # Поддерживает ли heapq min-heap или max-heap по умолчанию?
    # ПАНИКА НАРАСТАЕТ
    heap = []
    for num in nums:
        heapq.heappush(heap, num)
        if len(heap) > k:
            heapq.heappop(heap)
    return heap
# Интервьюер одобрительно кивает
# Кандидат больше никогда не будет использовать этот код

Реальная рабочая задача:

from statistics import median
from typing import Optional
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

def analyze_user_engagement_metrics(
    user_ids: list[int],
    time_range: tuple[datetime, datetime]
) -> Optional[dict]:
    """
    Извлечь данные об вовлечённости пользователей, рассчитать ключевые метрики,
    обработать крайние случаи, вести логи и вернуть структурированные результаты.
    Реальные проблемы: ограничения скорости API, отсутствие данных, преобразование часовых поясов,
    эффективные запросы к базе данных, мониторинг и не нарушить работу в производственной среде.
    """
    try:
        # Запрос с правильным индексированием и разбиением на страницы
        raw_data = fetch_engagement_data(
            user_ids=user_ids,
            start=time_range,
            end=time_range,
            batch_size=1000  # Избежание проблем с памятью
        )
        # Обработать отсутствие данных изящно
        clean_data = [
            d for d in raw_data 
            if d.is_valid() and d.engagement_score is not None
        ]
        if not clean_data:
            logger.warning(
                f"Нет действительных данных о вовлечённости для {len(user_ids)} пользователей "
                f"в диапазоне {time_range}"
            )
            return None
        # Использовать стандартную библиотеку (не реализовывать медиану с нуля)
        scores = [d.engagement_score for d in clean_data]
        return {
            'median_engagement': median(scores),
            'total_users