AI в собесах инженеров: как кандидаты реально читерят
Senior backend-кандидат, которого я собеседовал в марте 2026 для 40-человечного скейлапа, прислал 4-часовой take-home, очевидно сгенерированный AI за 30 секунд чтения. Не потому, что код плохой — код был слишком хорош: консистентный стиль в 14 файлах, docstring на каждой функции и подозрительно хорошо структурированный README, покрывающий edge-кейсы, которых задача не требовала. Что окончательно спалило: переменная is_applicable_within_business_context — ровно та фразировка, которую Claude 3.7 Sonnet использует, когда его просят написать «enterprise-grade» код.
Взяли другого. Через два месяца LinkedIn того же кандидата показал новую работу у конкурента, который не проверил. Не знаю, прошёл ли он бар on-the-job; индустрия рассказывает истории в обе стороны. Что точно: AI-assisted читерство стало дефолтом, а не outlier-ом, и воронки найма, спроектированные до 2024, отбирают не то. Опрос Stack Overflow 2024 обнаружил: 76% профессиональных инженеров активно используют AI-coding-tools; tooling кандидатов отстаёт от tooling разработчиков на недели, а не годы.

