Google разрешил кандидатам использовать Gemini на собеседованиях инженеров

Google экспериментирует с форматом технического интервью: в пилотной программе кандидаты на позиции инженеров-программистов могут открыть Gemini прямо во время собеседования. Новость, которую пересказывает китайское издание Jiqizhixin, быстро разошлась по профильным сообществам. Причина понятна: годами подготовка к найму в крупные компании означала сотни задач на LeetCode, а теперь сам работодатель говорит, что ассистент в комнате допустим.

Что именно меняется в интервью

Раньше основой оставалась классическая схема: интервьюер даёт алгоритмическую задачу, кандидат пишет решение с нуля, часто на доске или в простом редакторе. По описанию нового пилота, этот навык никуда не исчезает. Но к нему добавляются другие.

Google хочет проверять, как человек читает код, написанный не им, как находит в нём ошибки и как оценивает качество решения. Логика, однако, читается: если модель генерирует рабочий код за секунды, ценность инженера всё больше определяется способностью понять этот код, поймать скрытый дефект и решить, годится ли он для продакшена.

Ключевые параметры пилота по имеющимся данным:

• формат: пилотная программа, не повсеместная замена существующих интервью;
• инструмент: Gemini, собственная модель Google, доступна кандидату во время сессии;
• сохраняется: написание алгоритмической задачи с нуля;
• добавляется: чтение чужого кода, локализация проблем, оценка качества решений;
• публичных цифр по числу участников, срокам и влиянию на отбор пока нет.

Почему это логичный шаг

Разрыв между интервью и реальной работой давно был предметом шуток. В повседневной практике разработчик пользуется автодополнением, чатом с моделью и агентами в IDE. Запрет на всё это во время собеседования проверял навык, которым в таком виде почти не пользуются. К тому же появился практический риск: кандидаты могут незаметно подключать ИИ, а интервьюеры вынуждены играть в детектив вместо оценки способностей.

Легализация ассистента снимает эту проблему. Если инструмент разрешён и все знают об этом, выигрывает тот, кто умеет формулировать задачу, проверять ответ и замечать, где модель ошибается. Похожие шаги в индустрии уже делали и другие компании: по публикациям 2025 года, Meta и Canva тестировали интервью с ИИ-помощником. Google в этом смысле присоединяется к тренду, причём делает это с собственной моделью.

Есть и оборотная сторона. Оценивать «чтение кода» сложнее, чем проверять, проходит ли решение тесты. Интервьюерам нужны новые рубрики, калибровка и единые критерии, иначе субъективность вырастет. Остаётся открытым и вопрос равенства: кто-то хорошо работает с ассистентом, кто-то нет, и это не всегда отражает инженерный уровень.

Как готовиться кандидатам

Алгоритмы учить не перестаёт быть нужным: базовое мышление по-прежнему проверяется. Но к списку подготовки стоит добавить несколько практик.

1. Разбирайте чужие pull request и ищите в них баги, не запуская код. 2. Тренируйтесь работать с ассистентом: ставить задачу, задавать ограничения, проверять выдачу на граничных случаях. 3. Учитесь объяснять вслух, почему вы приняли или отвергли предложение модели. Именно рассуждение, видимо, и станет предметом оценки. 4. Не полагайтесь на ассистента как на источник истины: ошибки модели в тонких местах остаются обычным делом.

Для команд найма вывод другой: если вы собираетесь разрешить ИИ на интервью, сначала перепишите критерии оценки. Иначе вы получите те же интервью, только с более красивыми ответами.