Як аналізувати співбесіди за допомогою AI
Сьогодні покажу вам чудовий приклад game-changing застосування AI. Йтиметься про проведення співбесід.
Отже, для реалізації кейсу нам знадобиться транскрипт усієї співбесіди (текстова версія). Отримати його можна різними способами. Частина інструментів для онлайн-мітингів дає змогу легко їх записувати, в деяких для цього треба буде додати в мітинг AI-агента. Підійде навіть транскрипт середньої якості, як у Google Meet (йому важко даються кілька мов та IT-терміни в одній розмові). Але що краща якість, то менше буде можливих спотворень.
Далі за допомогою ChatGPT чи вашого улюбленого AI-асистента з моделлю з великим контекстним вікном робимо детальну аналітику співбесіди:
- Загальне самарі та оцінки кандидата з різних ракурсів.
- Оцінка стилю інтерв’ю, якості роботи інтерв’юера, що було класно і що можна покращити в майбутньому.
- Оцінка тону відповідей і ступеня впевненості кандидата за всіма обговореними темами.
Це повністю вирішує задачу якісного зворотного зв’язку кандидату й рекрутеру, допомагає вирівнювати інтерв’юерів в організації та розвивати їхні навички, а також дає об’єктивнішу оцінку кандидату без емоційної складової.
Тепер я можу формально описати свій стиль співбесід на senior-позиції:
Формат. Інтерв’ю структуроване у формі бесіди, де інтерв’юер (Миколай) ставить як поведінкові, так і глибокі технічні запитання.
Тон. Тон у цілому неформальний, доброзичливий, але з елементами «стресового» інтерв’ю, що дозволяє краще побачити, як кандидат поводиться під тиском або в ситуації, коли йому незручно.
Подача. Миколай веде інтерв’ю у стилі «виклик — обговорення — зворотний зв’язок», постійно кидає виклики твердженням кандидата, просить уточнень і занурює в практичні приклади.
А ось його сильні сторони (слабкі я вам, звісно ж, не покажу):
Глибоке технічне занурення. Інтерв’ю покриває ключові теми для senior-рівня: performance tuning, threading models (Tomcat vs Netty), бази даних, кешування, Spring Boot (стартери, автоконфігурація), архітектура сервісів, reactive vs blocking підходи.
Перевірка мислення. Кандидату не просто ставлять технічні питання, а змушують мислити, дискутувати, захищати позицію або визнавати слабкі сторони своїх аргументів.
Виявлення глибини знань. Інтерв’юер не задовольняється поверховими відповідями, а постійно «докопується» до розуміння, що дозволяє відокремити «зазубрену теорію» від реального досвіду.
Формат, близький до реальної роботи. Наприклад, кейс із сервісом — це не просто теоретичне питання, а щось схоже на реальну задачу, що дозволяє оцінити інженерний підхід кандидата.