Платформа гибкой занятости SkillStaff в сотрудничестве с сервисом Talenttest провела анализ поведения ИТ-специалистов во время прохождения технических тестов. В ходе исследования, охватившего более 3000 оценочных сессий, было установлено, что 37% кандидатов прибегают к внешней помощи – обращаются к сторонним ресурсам, используют нейросети или заранее проходят тесты с чужих аккаунтов. IT Speaker ознакомился с выводами исследования.
Лишь 35% соискателей сумели набрать нужные баллы самостоятельно, без каких-либо нарушений. Внедрение новой системы оценки от Talenttest направлено на улучшение качества проверки специалистов перед их выходом на проекты заказчиков.
Наиболее часто к нечестным методам прибегают ИИ-инженеры – нарушения были зафиксированы у 57% кандидатов данной категории, что в полтора раза превышает средний уровень. В пятерке профессий с наибольшим количеством нарушений также оказались мобильные разработчики, QA-автоматизаторы, системные аналитики и фронтенд-разработчики – примерно 40% соискателей в этих направлениях показали признаки недобросовестного прохождения тестов. Среди бекенд-разработчиков и DevOps-инженеров доля таких случаев составила 37% и 36% соответственно. Разница между грейдами оказалась незначительной. Джуниоры нарушают правила немного чаще сеньоров (40% против 36%), вероятно, из-за высокой конкуренции и недостатка знаний, у мидлов этот показатель составил 39%.
Анализ поведенческих паттернов выделил три основные схемы обмана. Первая – переключение между вкладками: кандидат копирует вопрос, ищет на него ответ в интернете и возвращается. Такое поведение чаще наблюдается на задачах по live coding, архитектуре и брокерам сообщений. Вторая – характерные задержки: ответы предоставляются через 30-60 секунд, что соответствует времени, необходимому для отправки запроса нейросети, а на сложных вопросах с множеством условий паузы значительно увеличиваются. Для выявления этого паттерна используются аудиовопросы, требующие немедленного голосового ответа, где результаты нарушителей значительно снижаются. Третья – разведка с другого аккаунта: кандидат предварительно проходит тест с постороннего почтового ящика, копируя вопросы, а затем переходит на основной аккаунт, но идентификация по аппаратному отпечатку устройства раскрывает такую попытку, к тому же вопросы в каждой сессии уникальны.
«Техническое тестирование – это момент, когда кандидат впервые сталкивается с реальными требованиями заказчика. Если на этом этапе результат недобросовестный, дальнейший найм теряет смысл. Именно поэтому мы интегрировали систему Talenttest в нашу платформу. Для заказчиков это прямая экономия на испытательном сроке, который может закончиться расставанием и повторным поиском», – прокомментировала HRD платформы SkillStaff Анна Королева.
СТО Talenttest Тимур Насыров отметил, что ранее для обмана требовались значительные усилия, а теперь нейросети значительно упростили этот процесс, однако система тестирования адаптируется для фиксации поведенческих аномалий. По его словам, 37% нарушений – это не приговор, а данные, на основе которых можно создать более эффективную защиту.
Напомним, что в России могут быть разработаны специальные приложения для работодателей, с помощью которых сотрудники смогут познакомиться со своими коллегами из других отделов. Сервис будет функционировать на базе ИИ.
«К2Тех»: большинство субъектов КИИ не готовы к новому закону об ИИ
