HackerRank представила ИИ-интервьюера Chakra, который оценивает мышление кандидатов

Платформа HackerRank, используемая компаниями для оценки и найма разработчиков, представила Chakra — ИИ-агента, который проводит собеседования, наблюдает за работой кандидатов и оценивает не только их ответы, но и то, как они к этим ответам пришли.

После примерно шести месяцев бета-тестирования HackerRank сделала Chakra общедоступной для своих клиентов. По словам компании, за время тестирования ИИ-интервьюер провёл более 500 000 собеседований. Среди компаний, опробовавших продукт, — Snowflake, Snorkel и Capgemini; HackerRank также тестировала его внутри компании.

ИИ уже давно стал привычным элементом собеседований: компании используют голосовых агентов и другие автоматизированные инструменты для отбора кандидатов. Соискатели, в свою очередь, всё чаще применяют собственные ИИ-инструменты, чтобы проходить интервью — иногда без ведома работодателей.

С Chakra HackerRank делает ставку на то, что ИИ способен изменить не только то, как проводятся собеседования, но и то, что работодатели могут измерять. Помимо правильности ответа, система оценивает трудноуловимые сигналы — критическое мышление и суждение, а также так называемую «ИИ-грамотность»: насколько хорошо кандидат формулирует задачу для ИИ, оценивает его вывод и направляет к решению.

«Прежняя модель оценки заключалась в оценке результата, — сказал в интервью соучредитель и генеральный директор HackerRank Вивек Рависанкар. — Теперь, из-за ИИ, любой может создать артефакт». Вопрос для работодателей, по его словам, в том, смогут ли они понять мышление и суждение, стоящие за его созданием.

На практике интервью с Chakra устроено так, чтобы больше походить на выполнение работы, чем на традиционный тест по программированию. Кандидат получает задачу с реальным репозиторием кода и работает над ней в среде, включающей ИИ-ассистента. В процессе Chakra может использовать контекст происходящего, чтобы задавать уточняющие вопросы: почему выбран тот или иной подход, как изменилось бы решение при новом ограничении и т. д.

Рависанкар рассказал TechCrunch, что Chakra меняет саму структуру процесса найма. То, что раньше включало три отдельных этапа — скрининг с рекрутером, домашнее задание и дополнительное интервью с инженером, — теперь объединяется в одно собеседование с Chakra.

Предоставление кандидатам доступа к ИИ во время интервью может показаться способом упростить обман. Однако, по словам HackerRank, всё наоборот: подозрительная активность в интервью с Chakra фиксировалась на 70–80% реже, чем в сопоставимых традиционных оценках HackerRank, хотя показатель варьировался в зависимости от региона и уровня должности.

Рависанкар пояснил, что доступ к ИИ снижает мотивацию тайно использовать сторонние инструменты, подсказывающие ответы во время собеседования.

HackerRank была запущена на TechCrunch Disrupt в 2012 году и построила бизнес вокруг задач по программированию, помогая компаниям оценивать и нанимать разработчиков по техническим навыкам. Сейчас у стартапа, поддерживаемого Y Combinator, более 3000 корпоративных клиентов, включая Amazon, Nvidia, Clay и Replit, и сообщество из более чем 30 млн разработчиков по всему миру.

Chakra — это ставка против того бизнеса технической оценки, который HackerRank строила годами. Традиционный продукт в основном проверял, умеют ли разработчики правильно решать задачи по программированию. Тем не менее Рависанкар считает, что ИИ сделал прежнюю модель HackerRank менее полезной для измерения инженерных способностей.

Внутри компании он сравнил этот переход с переходом Apple от iPod к iPhone: старый продукт всё ещё ценен, но новый отражает то, куда, по мнению стартапа, движется рынок. «Chakra станет главным, — сказал он. — Именно так мы будем двигаться вперёд».

Однако более глубокая роль ИИ в оценке кандидатов поднимает другой круг вопросов — в частности, какую часть решения о найме компании должны делегировать алгоритму. Рависанкар заявил TechCrunch, что Chakra предназначена для оценки кандидатов, а не для принятия окончательного решения о найме, которое остаётся за людьми.

По его словам, ИИ может взять на себя более структурированные части интервью, последовательно применяя критерии, заданные работодателем, а люди-интервьюеры смогут уделять больше времени тому, чтобы понять, хотят ли они работать с кандидатом, и ответить на вопросы о компании, команде и роли.

«ИИ гораздо менее предвзят, чем люди, если его правильно настроить», — сказал Рависанкар, утверждая, что систему можно обязать следовать одной и той же рубрике для каждого кандидата, вместо того чтобы поддаваться влиянию его происхождения или образования.

Однако последовательное применение одних и тех же критериев не обязательно делает ИИ-систему свободной от предвзятости. Автоматизированные инструменты найма могут наследовать или усиливать предубеждения из данных, моделей и критериев, на которых они построены, что побуждает регуляторов внимательно изучать их использование при принятии кадровых решений.

Применение ИИ в найме уже привлекает внимание регуляторов. Например, Нью-Йорк требует, чтобы работодатели, использующие определённые автоматизированные инструменты для кадровых решений, проводили независимый аудит на предмет предвзятости и уведомляли кандидатов до их применения. Рависанкар признал, что найм — регулируемая сфера, и соответствие таким требованиям — часть того, что HackerRank пришлось реализовать.