Нанимающий менеджер Anthropic Феликс Ризеберг убрал из собеседований своей команды классическую задачу на написание кода. Его аргумент: ИИ решает такие задачи лучше людей, поэтому тест больше ничего не говорит о кандидате. Разбираемся, что компании предлагают взамен, почему всё не так просто, как звучит, и что это значит для тех, кто ищет первую работу.
Коротко
- В октябре Ризеберг отказался от кодинг-интервью в своей команде, но признаёт, что готовой замены пока не нашёл.
- Canva и Meta ещё в 2025 году перешли к интервью, на которых кандидат решает задачу вместе с ИИ. Оценивают не скорость набора кода, а решения и проверку результата.
- При этом общие правила самой Anthropic для кандидатов запрещают ИИ на живых интервью, если компания не скажет иное.
- Главный риск — для новичков: в профессиях, где ИИ берёт на себя задачи людей, занятость работников 22–25 лет на 19% ниже ожидаемой (Стэнфорд).
Что произошло
27 октября Феликс Ризеберг опубликовал в личном блоге текст «Голод важнее стажа: советы младшим инженерам». Ризеберг — руководитель инженерной команды в Anthropic.
По его словам, он вёл разработку Claude.ai, Cowork и десктопной версии Claude Code. Раньше работал в Notion, Stripe, Slack и Microsoft, а ещё помогает сопровождать открытый фреймворк Electron.
Главный тезис: в этом месяце он перестал давать кандидатам кодинг-интервью. Так называют этап собеседования, на котором кандидат за ограниченное время пишет код для небольшой задачи, обычно при интервьюере.
Ризеберг пишет, что раньше такая задача была слабым, но полезным предсказателем успеха. Теперь смысла в ней не больше, чем в вопросах про ассемблер: Claude справляется и с тем, и с другим лучше. Пост об этом в X за сутки собрал больше 10 тысяч лайков и 1,2 млн просмотров.
Важная оговорка. Anthropic разрабатывает Claude, и её сотруднику выгоден образ сильного ИИ. Поэтому всё сказанное Ризебергом — мнение менеджера одной команды, а не политика компании и не результат исследования.
Почему задача на код перестала работать
Тест проверял то, что теперь делает модель
Классическая задача показывала, как быстро человек превращает понятное условие в рабочий код. Как раз это ИИ-ассистенты сейчас делают лучше всего.
По словам Ризеберга, самые результативные люди в его командах успешны независимо от того, как они проходят такие тесты.
Скрытый ИИ сломал честность теста
Вторая причина — практическая. Canva в июне 2025 года объясняла смену формата так: ИИ быстро решает классические задачи, а скрытое использование ассистентов всё сложнее заметить. Компания решила не ловить кандидатов, а разрешить ИИ открыто.
По данным Canva, почти половина её фронтенд- и бэкенд-инженеров пользуется ИИ-ассистентами каждый день. Интервью без ИИ просто перестало быть похожим на работу.
Весь аргумент одной строкой: тест измерял навык, который подешевел, и вдобавок его стало легко обойти.
Что предлагают взамен
Canva: задача сложнее, ИИ обязателен
Для бэкенд- и фронтенд-ролей Canva заменила этап с основами computer science на интервью с ИИ-ассистентом. Задачи стали сложнее и размытее — ближе к реальному продукту, чем к алгоритмической головоломке. Оценивают:
- когда и как кандидат пользуется ИИ;
- как он разбирает нечёткие требования;
- принимает ли разумные технические решения;
- видит ли ошибки в коде, который написала модель, и умеет ли их исправить;
- дотягивает ли итоговое решение до уровня продакшена.
Meta: пилот с ИИ-ассистентом
В июле 2025 года 404 Media со ссылкой на внутренние сообщения писала, что Meta разрешит части кандидатов на инженерные роли пользоваться ИИ на кодинг-интервью. Сотрудников попросили добровольно пройти пробное собеседование в новом формате.
Объяснение компании: так интервью лучше отражает среду, в которой будут работать будущие сотрудники.
Ризеберг: портфолио и прототипы
Сам Ризеберг признаёт, что идеального способа пока не нашёл. Сейчас он ищет в резюме и портфолио небольшие прототипы, по которым видны вкус, внимание к пользователю и последовательное мышление.
Младшим инженерам он советует разобраться в целях бизнеса, выбрать одну смелую идею и за выходные собрать работающий прототип. По его мнению, такой прототип убеждает руководство быстрее, чем документы с требованиями и долгие согласования.
Как может выглядеть интервью с ИИ: по шагам
Разберём условный пример. Пример наш, критерии оценки — из описания Canva.
1. Задание
Кандидат получает размытую задачу: сделать для интернет-магазина уведомление «товар снова в наличии». Ни схемы данных, ни точных требований нет.
2. Уточнение
Сильный кандидат сначала задаёт вопросы. Сколько людей может подписаться на один товар? Отправлять письмо или пуш? Что делать, если товар закончился и снова появился через час?
3. Работа с ассистентом
Затем кандидат открывает ИИ-ассистент, например Cursor или Claude, и просит набросать решение. Интервьюер смотрит, как он ставит задачу модели и делит работу на части.
4. Проверка
Это ключевой этап. Допустим, модель написала код, который рассылает письма всем подписчикам сразу и шлёт их повторно при каждом поступлении товара. Кандидат должен заметить проблему, объяснить, чем она грозит, и исправить её.
5. Готово
Задача решена, когда код работает, покрыт хотя бы базовыми тестами, а кандидат может объяснить каждое решение. Canva отдельно подчёркивает, что кандидат полностью отвечает за код, который сдаёт, — даже если его написала модель.
Весь цикл одной строкой: уточнить задачу → поручить черновик ИИ → найти ошибки → довести до продакшена → объяснить.
Ограничения и критика
Даже в Anthropic это не общее правило
Общие правила для кандидатов на сайте Anthropic, последний раз обновлённые в июле 2025 года, по-прежнему запрещают ИИ на живых интервью, если компания не скажет иное. Тестовые задания с кодом тоже нужно выполнять без Claude, пока нет явного разрешения.
Решение Ризеберга касается одной команды, а не всей компании.
Планка для новичков поднимается
Максимилиан Шрайнер из The Decoder указывает на обратную сторону. Совет «голод важнее стажа» звучит воодушевляюще, но фактически требует от начинающих предпринимательского мышления, чувства продукта и вкуса.
По словам Шрайнера, этому почти не учат в университетах. А сам совет предполагает режим постоянной гонки, который подходит далеко не всем.
Новичков нанимают всё меньше
Оптимизм Ризеберга трудно совместить с данными о найме. Эрик Бриньолфссон, Бхарат Чандар и Жуюй Чэнь из Стэнфордской лаборатории цифровой экономики изучили зарплатные данные ADP по миллионам американцев.
Вывод их исследования «Канарейки в угольной шахте»: в профессиях, сильно затронутых ИИ, занятость работников 22–25 лет на 19% ниже, чем была бы, если бы росла вровень с менее затронутыми. Данные — по июнь 2026 года.
- Разрыв растёт с августа 2025 года, когда авторы впервые его описали.
- Он возникает в основном потому, что молодых меньше нанимают, а не потому, что их чаще увольняют.
- У опытных работников такого разрыва нет.
Авторы подчёркивают, что это описательные данные, а не доказательство того, что виноват именно ИИ.
На чём учиться, если задачи решает модель
Задача на код была не только фильтром, но и учебной целью: люди годами тренировались на алгоритмах. Теперь эта мотивация исчезает.
Ведущие подкаста Syntax Уэс Бос и Скотт Толински в выпуске от 28 октября отвечали слушателю без профильного образования. Их совет — не пытаться просто делать старую работу быстрее: это скоро сможет любой. Лучше искать, где новые инструменты решают реальные проблемы в конкретной отрасли, и сохранять любопытство к тому, как всё устроено.
По словам ведущих, уходит знание о том, где ставить точку с запятой. Но архитектура, интерфейсы и забота о продукте остаются. Они признают, что с частью старых навыков приходится попрощаться, и это болезненно.
От себя добавим: такой совет хорошо работает для тех, кто уже понимает архитектуру. Как новичку получить это понимание, если учебные задачи за него решает модель, пока неясно.
Контекст: как индустрия меряет инженеров
Спор о собеседованиях — часть более широкого вопроса: как оценивать работу инженера, если код пишет ИИ.
27 октября Amazon опубликовала обновлённое описание роли разработчика. Документ подписал Терк Терковиц — вице-президент Worldwide Amazon Stores и обладатель звания distinguished engineer, одного из высших инженерных званий компании.
В тексте признаётся, что метрики вроде доли пользователей ИИ, расхода токенов и числа изменений кода слабы, потому что оторваны от реальных результатов. Токен — это фрагмент текста, которым оперирует модель; от их числа зависит стоимость запроса. Если превратить такие метрики в цели, они раздувают расходы и усложняют код.
Как пишет The Next Web, в мае Amazon закрыла внутренний рейтинг использования ИИ: сотрудники начали искусственно накручивать расход токенов, чтобы подняться в списке.
Логика та же, что и с собеседованием: старая мера перестаёт показывать то, что на самом деле нужно бизнесу.
Что это значит для разработчиков и бизнеса
Для тех, кто ищет работу
- Готовьтесь к интервью и с ИИ, и без него. Политика компаний разная: в Canva ИИ обязателен, в общих правилах Anthropic — запрещён. Уточняйте у рекрутера заранее.
- Тренируйте проверку, а не скорость. Умение найти ошибку в чужом коде, в том числе сгенерированном, становится главным навыком на таких интервью.
- Покажите законченную вещь. Небольшой работающий проект, который решает реальную проблему, говорит о вас больше, чем сотня решённых задач.
- Не бросайте основы. Без понимания структур данных и архитектуры невозможно заметить, где модель ошиблась.
Для компаний
- Если ИИ есть в работе, его разумно пустить и на интервью — иначе тест проверяет не ту работу.
- Критерии стоит записать заранее: что именно оценивается — уточнение задачи, проверка кода, объяснение решений.
- Ставка только на портфолио рискует отсечь сильных людей, у которых нет свободного времени на собственные проекты.
Открытый вопрос. Если новичков нанимают всё реже, а учебные задачи решает модель, откуда через пять лет возьмутся опытные инженеры, способные проверять работу ИИ?
Вывод
Классическая задача на код действительно теряет смысл: её решает модель, и её легко обойти. Но замена ещё не сложилась. Canva и Meta проверяют работу вместе с ИИ, Ризеберг ищет прототипы, а общие правила Anthropic по-прежнему не пускают ИИ на живые интервью.
Для опытных инженеров это скорее хорошая новость: ценятся решения, а не скорость набора. Для новичков всё сложнее. Входной билет не подешевел, он просто стал другим, а данные о найме пока не дают поводов для оптимизма.