ИИ-грамотность на собеседовании в Google: что тренировать
Google с 2026 года оценивает ИИ-грамотность на собеседованиях разработчиков: как устроен раунд понимания кода и какие навыки тренировать меняющему профессию.
С осени 2026 года Google оценивает на собеседованиях разработчиков новый навык — ИИ-грамотность: умение работать с ассистентом, проверять его ответ и разбирать чужой код. Требование касается всех позиций компании в разработке ПО, сообщил Business Insider, изучивший внутренние документы Google. Для меняющих профессию это неожиданно хорошая новость: раунд сдвинулся от «выучи алгоритмы» к «прочитай, проверь, почини», а это ровно то, чем вы занимались, когда поддерживали живые системы на прежней работе.
Что изменилось в найме GoogleСсылка на раздел «Что изменилось в найме Google»
Формально всё это пока пилот, но направление видно ясно. В октябре 2026 года Business Insider рассказал, что Google тестирует изменения в найме разработчиков: кандидатам разрешают ИИ-ассистента на программистских интервью, а сами сотрудники, проводящие собеседование, пишут обратную связь через Gemini. Брайан Онг, вице-президент Google по подбору персонала, объяснил это так: «Мы пилотируем обновления процесса собеседований для инженеров-программистов, включая оценку ИИ-грамотности, — чтобы он точнее отражал то, как работают наши команды». Представитель компании добавил: ИИ-грамотность — требование для всех позиций в разработке ПО, а умение встраивать ИИ-продукты ожидается от большинства ролей выше начального уровня.
Практический вывод для кандидата простой. Ассистент — больше не то, что прячут от проводящего собеседование. Работа с ним стала частью того, что оценивают.
Почему формат меняетсяСсылка на раздел «Почему формат меняется»
Интервью меняются вслед за самой работой. В апреле 2026 года глава Google Sundar Pichai заявил, что 75% всего нового кода компании генерируется ИИ, а инженеры его проверяют — осенью годом раньше эта доля была 50%. Когда большая часть нового кода приходит из модели, дефицитным становится не умение писать с нуля, а умение проверить и починить то, что она выдала.
Если вы ещё раздумываете, заменит ли ИИ программистов, то для подготовки к собеседованию это не тот вопрос. Измеряют теперь другое — как вы работаете рядом с ИИ и остаётесь ли ответственным за результат.
Как устроен новый раундСсылка на раздел «Как устроен новый раунд»
Пилот запустили в мае 2026 года в нескольких командах в США — для начальных и средних позиций. Ядро пилота — раунд «понимания кода» (code comprehension). Вместо алгоритма на пустой доске вы получаете существующую кодовую базу: её нужно прочитать, отладить и оптимизировать. В этом раунде разрешён одобренный ассистент, и в пилоте это Gemini самой Google. Оценивают при этом три вещи: насколько узко вы ставите задачу модели, проверяете ли её ответ и как ведёте отладку.
Для меняющих профессию важны ещё две детали. Поведенческий раунд «Googleyness and Leadership» дополнили техническим разбором одного из прошлых проектов кандидата — то есть проекты из портфолио стали официальным материалом интервью, а не украшением резюме. А самым младшим кандидатам один технический раунд заменяют открытыми инженерными задачами без единственно верного ответа.
К октябрю 2026 года новые форматы расширили, хотя Google всё ещё называет их пилотными. И компания здесь не одинока: Canva и разработчик ИИ-инструментов Cognition тоже разрешают кандидатам пользоваться ИИ на технических интервью. Эмили Коэн, которая руководит персоналом и операциями Cognition, сравнила запрет ИИ на собеседовании с просьбой к ребёнку написать контрольную по математике без калькулятора. Даже если ваши интервью проходят не в Калифорнии, а в российской ИТ-компании, готовиться стоит к тому же контуру: практики найма, которые обкатывают крупнейшие техкомпании, обычно постепенно расходятся по всему рынку.
Старый раунд и новый: в чём разницаСсылка на раздел «Старый раунд и новый: в чём разница»
| Классический раунд | Раунд понимания кода | |
|---|---|---|
| Что вы получаете | Условие задачи и пустой редактор | Готовую кодовую базу |
| Чем можно пользоваться | Доска или редактор, без ассистента | Одобренный ИИ-ассистент (в пилоте — Gemini) |
| Что оценивают | Знание алгоритмов и корректность решения | Чтение чужого кода, точность запросов, проверка результата, отладка |
| Типичный провал | Замолчал без зазубренного шаблона | Принял правдоподобный ответ без проверки |
| Кому легче | Выпускникам с наигранными паттернами | Тем, кто поддерживал и чинил живой код |
Если вас точнее описывает нижняя строка таблицы, новый формат — не угроза, а шанс показать то, что раньше не спрашивали.
Четыре навыка, которые теперь оцениваютСсылка на раздел «Четыре навыка, которые теперь оценивают»
Точно ставить задачу моделиСсылка на раздел «Точно ставить задачу модели»
Раунд не оценивает красоту промптов — он оценивает, насколько узко вы очерчиваете задачу. Это умение знакомо каждому, кто работал с людьми: превратить размытую просьбу заказчика в конкретный результат — та же дисциплина, только с моделью вместо заказчика. Для тренировки возьмите одну небольшую реальную задачу, напишите запрос, отметьте, где модель ошиблась, сузьте условия и запустите снова. Сохраняйте версии «до» и «после»: прогресс запросов от недели к неделе и есть результат.
Проверять ответ до того, как его показалиСсылка на раздел «Проверять ответ до того, как его показали»
Это навык, который решает, доверяют ли вам. Когда я переходил из сисадминов в аналитику, первым правилом было проверять каждый сгенерированный запрос по сырым строкам — до того, как результат попадал в дашборд. Привычка не раз ловила тихие ошибки джойнов и неверные фильтры; именно это Google теперь называет проверкой результата (output validation). Тренировать просто: после каждого ответа модели проговорите вслух, как проверите его без неё — по тестам, по сырым данным, по документации. Если ответ нечем проверить, его нельзя выпускать в работу.
Вести отладку, а не ждать патчСсылка на раздел «Вести отладку, а не ждать патч»
Оценивают то, как вы ведёте диагностику, а не скорость набора. Прежде чем вставить текст ошибки в модель, сформулируйте гипотезу: из-за чего, по-вашему, ломается код. Затем попросите ассистента подтвердить или опровергнуть её, а не чинить симптом вслепую. Проводящие собеседование специально следят за кандидатами, которые берут первый предложенный патч и идут дальше, — это ровно тот сценарий отказа, ради которого раунд и придумали.
Читать чужой кодСсылка на раздел «Читать чужой код»
Кодовую базу на интервью выберут не вы, и эту часть меняющие профессию чаще всего недооценивают. Тренировка простая: возьмите настоящий open-source-проект из вашей целевой сферы и разбирайте по одной функции в день — вслух объясняйте, что она делает и где может сломаться. Самый дешёвый учебный материал у вас уже есть: проекты для портфолио, которые помогают получить оффер, — это знакомая база, которую можно специально ломать и чинить с ассистентом.
Недельный контур подготовкиСсылка на раздел «Недельный контур подготовки»
- Доведите с ассистентом одну маленькую функцию или один анализ — от запроса до проверенного результата. Шаг проверки пропускать нельзя.
- Читайте 30 минут незнакомый код и помечайте, что делает каждый участок.
- Ведите журнал ошибок: что модель сделала не так, что это выявило, какое исправление вы применили.
- Проведите одно пробное собеседование с разрешённым ассистентом — например, по материалам разбора подготовки к собеседованию при смене профессии.
- Если ваша цель — работа с данными, пройдите вопросы для собеседования аналитика данных дважды: один раз с ассистентом, второй — вручную, и сравните ответы.
Контур важнее часов. Четыре недели такого расписания закрывают больше оцениваемых навыков, чем четыре месяца зубрёжки алгоритмов, а всё, что вы по нему производите, ложится в портфолио — как его собрать, мы разбираем в полном руководстве по портфолио для смены профессии.
Частые ошибки подготовкиСсылка на раздел «Частые ошибки подготовки»
Тренироваться без ассистента. Готовиться в одиночку и встретить ассистента на интервью — значит готовиться к раунду, которого больше нет.
Принимать первый правдоподобный ответ. Первый ответ модели — гипотеза, а не готовый результат. Оценивающая сторона специально смотрит, что вы делаете сразу после него.
Отдавать модели задачу целиком. Узкие шаги с проверкой после каждого дают лучший результат и показывают управляемый процесс, а не надежду на удачу.
Считать чтение кода разминкой. В этом формате чтение чужого кода — не подготовка к настоящей инженерии, а сама инженерия.
Чем помогает TraectaСсылка на раздел «Чем помогает Traecta»
Петлю, которую теперь оценивают интервью, можно встроить прямо в переобучение. Персональный план смены профессии в Traecta раскладывает целевую роль на недельные этапы, и к каждому этапу легко прикрепить тот же контур: сделать задачу с ассистентом, проверить результат по данным или тестам, записать, что сломалось. К моменту собеседования работа с ИИ под проверкой оказывается не отдельным навыком, а просто тем, как вы строили всё обучение.
Что в итогеСсылка на раздел «Что в итоге»
В 2026 году изменилось само определение готовности к собеседованию. Самый сильный кандидат среди меняющих профессию — уже не тот, кто выучил больше всех алгоритмов, а тот, кому можно вручить незнакомый код и ассистента и который отвечает за результат. Тренируйте этот контур — и новый раунд перестанет быть риском. Он станет частью интервью, где ваш настоящий рабочий опыт наконец-то засчитывается.
