Oleg S

Эксцентричный представитель единственного ныне живущего вида рода Homo семейства гоминидов отряда приматов, одержимый технологиями, в том числе компьютерными ⧘

[Миша хз @bushidops]

Недавно у меня случился спонтанный собес, который потревожил больную мозоль, и я решил наконец собрать мысли в текст, т.к. давно хотелось об этом поговорить. Все вроде как согласны, что важен инженерный подход, умение думать, декомпозировать задачи, разбираться в незнакомом. Это прям мантра на каждом митапе и в каждом посте на LinkedIn. И при этом, когда доходит до реального собеседования, тебя спрашивают конкретный фреймворк или конкретный инструмент. И если ты его не знаешь, ну или знаешь недостаточно глубоко, разговор как-то сам собой сво��ачивается.

Я долго думал, что это просто лицемерие, что люди говорят одно, а делают другое, потому что им лень или потому что так проще. Но кажется, всё интереснее. Есть такая штука как affinity bias, это когда ты неосознанно отдаёшь предпочтение человеку, в котором узнаёшь что-то своё. Не обязательно внешность или бэкграунд, это может быть стек технологий. Когда кандидат говорит "я писал на Go с PostgreSQL", а у тебя в проде Go с PostgreSQL, у тебя в голове щёлкает что-то вроде "свой человек, понимает контекст, можно не объяснять базовые вещи". И это ощущение знакомости мозг интерпретирует как компетентность, хотя одно с другим вообще не связано.

Исследование Diversity Australia показало, что affinity bias влияет на 78% решений о найме, и я подозреваю, что в IT это даже хуже, потому что технический стек, это такая штука, про которую легко думать, что она объективна. Типа, "я же не по внешности сужу, я по скиллам", но "скиллы" в этом контексте почему-то означают "знает то же, что и я", а не "умеет разобраться в новом".

Есть ещё halo effect, это когда одна положительная черта распространяется на всё остальное. Кандидат работал в Google, значит он наверное и с архитектурой хорош, и в команде нормально работает. Или кандидат знает твой стек, значит он наверное и задачи декомпозирует нормально, и в проде не накосячит. Мозг дорисовывает картину из одного пикселя, причём делает это незаметно для тебя самого.

И вот что получается. Harvard Business School провели исследование про skills-based hiring, это когда вместо требования диплома компания вроде как оценивает навыки напрямую. 85% компаний заявляют, что перешли на этот подход. А реально это затрагивает 0.14% наймов. Один из семисот. 45% компаний из выборки просто поменяли формулировки в вакансиях, но нанимают ровно тех же людей, что и раньше. Исследователи назвали эту категорию "In Name Only", что, кажется, довольно точно описывает ситуацию.

Я это к чему. Мне кажется, с инженерным мышлением vs конкретными навыками происходит то же самое. Компании пишут в вакансиях "нам важен problem-solving и умение учиться", а на собеседовании проверяют, помнишь ли ты синтаксис конкретного языка или API конкретного фреймворка.

И тут есть ещё одна хуйня, которая делает ситуацию практически безвыходной. Допустим, ты реально умеешь разбираться в новом, у тебя за плечами десять лет переключений между стеками и каждый раз ты выходил на рабочий уровень за пару недель. Как ты это покажешь на собеседовании? Собеседование длится час, может полтора. Все вопросы заточены под заготовленные ответы, ты либо знаешь как устроен event loop в Node.js, либо нет, и если нет, то никакое инженерное мышление тебе не поможет ответить на этот вопрос прямо сейчас, потому что оно работает на масштабе дней и недель, а не минут. Ты не можешь "разобраться в новом" за время собеса, потому что это процесс, а собеседование проверяет результат. И получается замкнутый круг: компании говорят, что ценят способность учиться, но формат проверки физически не позволяет её увидеть, зато прекрасно позволяет увидеть, что кандидат заранее вызубрил ответы на типовые вопросы по нужному стеку.

И проблема в том, что человек, который проводит техническое интервью, физически не может отделить "этот кандидат хорошо думает" от "этот кандидат знает то же, что и я". Когда кандидат оперирует теми же инструментами и терминами, что и ты, мозг автоматически считывает это как "он понимает проблему", хотя, возможно, он просто заучил ответы на типовые вопросы по этому стеку.

Karat в своём отчёте за 2026 го�� пишут, что 73% руководителей считают сильных инженеров стоящими минимум 3x от их компенсации. При этом AI размывает сигнал в традиционных интервью, т.к. кандидат может скормить задачу нейросети и получить рабочее решение, и отличить того, кто реально понимает, от того, кто хорошо гуглит (или промптит), становится всё сложнее. Живые интервью становятся ценнее, потому что на них можно наблюдать процесс мышления, а не результат. Но на живых интервью affinity bias работает ещё сильнее, потому что ты сидишь напротив человека и твой мозг активно ищет сигналы "свой/чужой".

SHRM описывает этот механизм как "familiarity is experienced as competence recognition", и мне кажется, это самая точная формулировка проблемы, которую я видел. Знакомость ощущается как компетентность. Ты не принимаешь решение "выберу того, кто знает мой стек", ты принимаешь решение "выберу того, кто кажется более компетентным", просто компетентным кажется тот, кто знает твой стек. И structured interviews вроде как снижают этот bias на 40%, но я хз, сколько компаний реально проводят structured interviews для технических позиций, по ощущениям, большинство до сих пор работает в режиме "ну, поговорим, посмотрим".

Чёт я пока это писал, подумал, что сам, наверное, делаю то же самое, когда оцениваю чужой код или чьё-то резюме. Видишь знакомый стек и автоматически начинаешь относиться с большей симпатией, хотя умом понимаешь, что человек, который умеет думать, разберётся в любом стеке за пару недель. Возможно, осознание проблемы, это уже половина решения, но я не увере��.

[Шизойд @sebullllba]

Тред «Судьба президента» или про подарки от Катара
1/
Как я писал в ано��се, идея была конечно в том, чтобы случай с получением президентом США в подарок от арабов люксового Б/У Боинга 747-8 проговорить не в политическом, а в техническом и культурологическом контексте,

[Vlad Ten @vladnineplusone]

Три кита, на которых держится крипта

1) Анонимность (пройдите верификацию, помотав головой на фоне первой страницы паспорта)

2) Децентрализация (ваш аккаунт заблокирован, мы прекращаем обслуживать граждан вашей страны)

3) Безопасность (нас взломали, все выводы приостановлены)

[Ильдар @Ildar_De]

Понедельник, а значит время трудиться на благо вашей второй семьи!

[Dmitry /Undefined Behavior/ Sviridkin @Nekrolm]

Начал смотреть нетфликовый 3 body problem.

На 20 минуте стало понятно, что с фантастикой будут перегибы: там чувак в Оксфорде приехал в церков�� на велосипеде, оставил его непристегнутым у забора. И велик не украли.

[The Figen @TheFigen_]

To revive the past.....this is cool!

[Oleg S @sulyanoff]

LGTM

[Catalin @catalinmpit]

You’re added as a reviewer to a PR and you come across this code.

What do you do?

[MaximAL @almaximal]

Важный для меня проект!

Предлагаю создать HTTP-статус имени Олега Тинькова `267 Doubtful But Okay`.

Этот статус ответа веб-сервера или приложения означает, что параметры запроса имеют сомнительную семантику, но, тем не менее, запрос принят и обработан.

https://t.co/6VeL3jgz7K

[Oleg S @sulyanoff]

Жизнь в Германии be like

[Вастрики @vas3k]

Один из любимых арт-объектов на CCCamp — симулятор бюрократии. Там можно пожаловаться на что-нибудь. Тебе дают огромную форму на немецком, заставляют три раза все переписать заново, ставят печать и присваивают номер

А потом ты опускаешь её в щель, под которой шредер и мусорка :D

[Sergey Korol @krlsrg]

Давид — красава.

[Ron Filipkowski @RonFilipkowski]

Elon got Community Noted

[Niki @nikitonsky]

Незнакомец приносит вам на порог коробку со 104 кнопками. Если нажимать на них 8 часов, пять дней в неделю, в конце месяца вам на счет упадет зарплата. Нажмете?

[Elon Musk @elonmusk]

Although there are some bad things in the world, remember that there are many good things too

[Sheel Mohnot @pitdesi]

Tic Tacs are 94% sugar and yet claim to be sugar free…

The FDA says anything can be labeled sugar free if it has <0.5g of sugar, so each tic tac is 0.49g and they can claim they have 0 sugar on the label

[Lucian Ghinda @lucianghinda]

💰 Ruby is now the 4th top-paying technology with an average salary of $98,552, moving up from 5th place in 2022 with $93,000.

[DHH @dhh]

“There are decades where nothing happens; and there are weeks where decades happen”, Lenin, talking about tech, I'm sure.

[aleha_84 @84Aleha]

Evening winter courtyard
#pixelart

[Elon Musk @elonmusk]

Wow, I’m glad so many people love Canada too 🤗

[Chairman @WSBChairman]

Barbie vs Oppenheimer popularity in USA by state