Собеседование с ИИ: как проходят интервью, где разрешают нейросети

• Умеете ли поставить задачу ассистенту и разбить её на шаги
• Проверяете ли сгенерированный код, а не принимаете его целиком
• Находите ли ошибки в чужом и ИИ-коде на ревью
• Понимаете ли, как спроектировать систему с LLM: качество, стоимость, задержка, данные
• Можете ли объяснить и защитить каждую строку решения
• Как честно отвечаете, где ИИ помогает, а где вы ему не доверяете

1. 1

   Правила

   В начале говорят, можно ли ИИ и какой именно. Если не сказали, спросите сами до старта.

2. 2

   Задача в чужом коде

   Дают репозиторий на несколько файлов и задачу: добавить фичу, починить баг, ускорить запрос.

3. 3

   Работа с ассистентом

   Вы читаете код, ставите ассистенту задачу кусками и проговариваете, что ждёте получить.

4. 4

   Проверка

   Запускаете тесты, читаете дифф, ищете краевые случаи. Интервьюер смотрит именно на этот шаг.

5. 5

   Защита

   Просят объяснить конкретные строки, меняют условие, спрашивают, что будет под нагрузкой.

Единого правила нет даже внутри одной страны. Вот что компании говорили публично к октябрю 2026. Ссылки на первоисточники собраны в списке источников.

В России мы не нашли ни одной крупной компании, которая публично разрешила бы ИИ на техническом интервью. При этом внутри те же компании требуют работать с ИИ: у Яндекса цель, чтобы ИИ писал 75% кода в 75% изменений, в Сбере доля принятого ИИ-кода за 2025 год выросла с 45% до 69%.

Если ИИ разрешён, задачу обычно делают больше и ближе к работе: не «напишите debounce», а «вот сервис на пять файлов, добавьте пагинацию и не сломайте тесты». Генерация кода ничего не стоит, поэтому оценивают всё вокруг неё.

1. Сначала прочитайте код сами. Найдите точку входа, модели данных и тесты. Скажите вслух, как поняли устройство.
2. Поставьте задачу кусками. Не «сделай фичу», а «добавь параметр limit в эту функцию и прокинь его из обработчика».
3. Скажите, что ожидаете получить. Так интервьюер видит, что вы управляете ассистентом, а не наоборот.
4. Читайте дифф целиком. Лишние правки, новые зависимости и выдуманные методы встречаются постоянно.
5. Запустите тесты и добавьте свой. Краевой случай, который ассистент забыл, это лучший момент секции.

Новая секция, которая быстро становится стандартом: дают пулреквест, написанный ассистентом, и просят провести ревью. Код выглядит гладко, ошибки тонкие. Это проверка того, чем разработчик и будет заниматься большую часть времени.

Потренировать можно на задачах-ревью: например, эндпоинт из пулреквеста, написанный с ИИ и утилита дат и денег от ассистента.

На system design всё чаще просят спроектировать не ленту новостей, а чат-бота по документации, поиск по базе знаний или модерацию. Классические темы остаются, к ним добавляются вопросы, которых раньше не было.

• RAG: как резать документы, как искать, нужен ли реранкер, как учитывать права доступа
• Качество: как понять, что ответы стали лучше, какой набор для оценки, кто размечает
• Стоимость: сколько токенов на запрос, кеш, маршрутизация на дешёвую модель
• Задержка: стриминг ответа, какой перцентиль мерить, что делать при таймауте
• Данные и безопасность: персональные данные, prompt injection, отечественная модель в своём контуре

Задача для тренировки: спроектируйте RAG для поддержки клиентов. Теория в уроке «RAG».

Вопрос «пользуетесь ли вы ИИ?» уже звучит почти на каждом собесе, даже там, где на кодинг-секции ИИ запрещён. Это не ловушка, а проверка зрелости. Плохо звучат обе крайности: «ИИ пишет всё» и «никогда не пользуюсь».

Чем больше кандидатов пользуются подсказчиками, тем больше компании проверяют само понимание. Google вернул очный раунд, Amazon прямо запрещает ИИ на интервью. Признаки подсказчика интервьюеры знают: паузы перед каждым ответом, готовый код целиком без черновика, гладкое объяснение, которое разваливается на втором «почему».

• Просят пройтись по своему коду построчно и объяснить каждое решение
• Меняют условие на ходу: «а если данных в сто раз больше?»
• Добавляют короткую секцию по основам без ИИ под прокторингом
• На финале переспрашивают детали тестового и прошлых секций

• Как вы проверяете код от ИИИИ в работе разработчика
• RAG: объяснить на собесеLLM-инженерия
• Расскажите, как вы работаете с агентамиИИ в работе разработчика
• Как снизить стоимость LLM-фичиLLM-инженерия
• Пользуетесь ли вы ИИ в работе?ИИ в работе разработчика
• Как улучшить качество RAGLLM-инженерия
• Правила работы с ИИ для командыИИ в работе разработчика
• LLM-as-judge: как использовать правильноLLM-инженерия
• Код-ревью: эндпоинт поиска от ассистентаИИ в работе разработчика
• Стоимость LLM-фичи в месяцLLM-инженерия
• Кто отвечает за кодИИ в работе разработчика
• Чанкинг по словам с перекрытиемLLM-инженерия

• Копировать задание в чат целиком и молча ждать ответа
• Принимать сгенерированный дифф, не прочитав его
• Не спросить правила про ИИ до начала секции
• Отвечать «ИИ пишет весь мой код» или «никогда им не пользуюсь»
• Пользоваться подсказчиком там, где ИИ запрещён
• Проектировать систему с LLM без слов про оценку качества и стоимость

• Узнать у рекрутера, разрешён ли ИИ и какой ассистент будет
• Попрактиковаться в чужом репозитории: найти точку входа и тесты за 5 минут
• Подготовить ответ про работу с ИИ по схеме: где, где нет, как проверяю, пример
• Решить 2-3 задачи-ревью на ИИ-код
• Разобрать одну задачу system design с RAG: качество, стоимость, задержка, данные
• Повторить основы без ИИ: алгоритмы, SQL, язык
• Пройти мок вслух с живым человеком и защитить своё решение

• Трек «ИИ в работе разработчика»: проверка кода, ревью, агенты и урок «ИИ на собеседовании»
• Задачи-ревью: пулреквест от ассистента с тонкими ошибками
• Трек «LLM-инженерия»: RAG, оценка качества и задачи на проектирование
• Устные вопросы с чек-листом тезисов: «Пользуетесь ли вы ИИ в работе?»
• Основы без подсказок: билеты с зачётом и алгоритмы
• Лестница стресса до живого мока: защита решения перед человеком