Игорь Савчук - Отъявленный программист: лайфхакинг из первых рук

Слушая вашу версию, я вспоминаю, что другой известный специалист по программированию Стив Егги (Steve Yegge), ныне работающий в Google (а до этого успевший поработать в Amazon, Microsoft и Facebook), также рассказывал в своем блоге, что по его опыту у Google самый большой коэффициент отсева из категории наиболее высококвалифицированных специалистов (false negative rate). Кроме того, он вспоминал, что в случае с Google у него было самое сложное трудоустройство из всех, которые он проходил в своей жизни (у него была длинная и чрезвычайно нервная серия из 12 интервью, ожидание результатов которой растянулось на 6 месяцев).

Это нормальная ситуация. Если у них есть сомнения или колебания, они будут продолжать зондировать вас до тех пор, пока не будут уверены в своем решении, либо скорее откажут вам сразу. Это известное правило для Google — при малейших сомнениях лучше ошибиться и не взять настоящего профессионала, чем ошибиться и нанять «неправильного человека». Обратная найму процедура увольнения — сложный и долгий процесс, поэтому здесь реализован избыточный подход отбора с некоторым элементом перестраховки.

В отношении приведенного вами примера со Стивом Егги — если речь идет о некоей ключевой позиции и дорогом VIP-кандидате под нее, о котором складывается противоречивое мнение, процедура найма может быть действительно очень жесткой и долговременной.

Ранее мы уже касались работы с собственным резюме, создания специальных якорей-историй для естественного перехвата инициативы в разговоре, также хотелось бы коснуться вопросов, связанных с поведенческими паттернами, на отработку которых вы тратите приличный кусок времени своих клиентов.

Да, я отдельно обращаю на это внимание, потому что технические специалисты склонны зацикливаться лишь непосредственно на своей профессиональной сфере, часто оставляя подобные мотивы без достаточного внимания и проработки, тогда как именно эти моменты будут рассмотрены с высокой степенью вероятности, формируя драгоценное первое впечатление. К примеру, по резюме видно, что вы в течение короткого периода времени сменили несколько работ или, как в моем случае, проработали год в одной крупной известной компании и уволились, — тогда гарантированы расспросы в связи с этим фактом. Нужно быть заранее готовым к подобным предсказуемым ситуациям — вас невольно колупают под углом «что с вами не так».

Давайте перечислим типичные вопросы, которые обычно задаются по каждому крупному проекту, в котором вы участвовали (отметили в своем резюме):

• Чему вы научились, работая над ним? (Центральный вопрос, очень популярен.)

• Что было наиболее интересным для вас? (Другой вариант: работа над чем доставляла вам наибольшее удовольствие?)

• Что было наиболее сложным? Чему вы научились на этом примере? Какие уроки усвоили?

• Какая ошибка (баг) вам больше всего запомнилась в этом проекте? (Варианты: решение, ситуация, история и т. д.)

• В чем заключалась ваша стратегия поведения при возникновении личностных конфликтов в коллективе?

Все ваши ответы на подобные вопросы должны иметь четкий и ясный смысл. Специфика Google такова, что никто не будет уточнять и переспрашивать, желая конкретизировать, первоначально получив дежурную отговорку.

Например, вот типичные неудачные ответы на предложение назвать свои самые слабые места: «Я перфекционист», «Я трудоголик» и т. д. Все это дежурные и уклончивые ответы, не несущие вообще никакой смысловой нагрузки (cop out answers), такие ответы — яркая демонстрация неспособности говорить по существу. На подобные косвенные вопросы, по которым и оценивается ваша личность, всегда важно отвечать максимально честно и прямо, например: «я часто отвлекаюсь на работе», «у меня не хватает самоконтроля, чтобы выполнять все в срок» и т. д.

Поймите главное — буквально у всех есть какие-то личные недостатки, и здесь интервьюеру интересен вовсе не ваш «персональный список грехов», но важна ваша демонстрация честности, самокритичности, конструктивная способность признавать свои проблемы, с чем у многих нынешних амбициозных молодых специалистов очень серьезные трудности.

Для иллюстрации последнего не удержусь и процитирую одного из менеджеров Амазона, который ясно формулирует эту идею другими словами:

Сейчас, отбирая кандидатов для работы в Амазон, при прочих равных условиях я выберу человека, который хотя бы раз серьезно вляпался в неприятности и самостоятельно выкарабкался, нежели самонадеянного везунчика. Если кандидат утверждает, что никогда не совершал ошибок в прошлом, то для меня это показатель недостаточной зрелости. Те, кто наломал дров, но потом выпутался из сложной ситуации и сделал выводы, вряд ли будут стесняться говорить о прошлых ошибках и уроках. Гордость от того, кем ты стал и чему научился, будет намного перевешивать неловкость от признания самих ошибок.

Как ничего не упустить, не потерять контроль во всех подобных ответах-ситуациях, что важно знать на эту тему поведенческой психологии?

Как минимум нужно знать, что существуют базовые паттерны построения красивых и логичных ответов (точно так же, как аналогичные существуют в программировании для структурирования логики кода для разных типовых случаев). Вместо того чтобы каждый раз перегружать себя предварительными размышлениями и ненужными спонтанными реакциями, нужно довести до автоматизма навык правильной и развернутой композиции ответов.

Лично я считаю, что для подобного типа поведенческих вопросов идеально подходит шаблон SAR (Situation, Action, Response). Например, когда у вас спрашивают: «Что было самым сложным в вашем последнем проекте?», вы, следуя SAR, сначала описываете возникшую проблемную ситуацию, затем раскрываете суть вашего решения и в заключение описываете конечный результат всех предпринятых вами действий. Иногда в особенно сложных случаях уместно расширить вариант ответа до шаблонов STAR (Situation, Task, Action, Response) или SOARA (Situation, Objective, Action, Results, Aftermath). Это требует предварительных навыков и тренировок, но как результат вы научитесь говорить последовательно, ясно и убедительно.

Извините, Джон, но для меня до сих пор кажется непонятным этот сильный акцент Google при найме на нестандартные и заковыристые задачи. Что это, для чего? Мне кажется, если лучше понять их мотивы, будет легче ощутить дух и требования этой великой поисковой компании.

Среди ИT-рекрутеров хорошо известен парадокс, часто называемый парадоксом питона (The Python Paradox). Давайте попробуем спроецировать его на ситуацию с программистами, чтобы нагляднее ответить на этот вопрос. Для этого условно выделим в реальной жизни две полярно мотивированные группы программистов.