Алгоритм расскажи о себе: Алгоритм расскажи о себе

Содержание

примеры ответов на собеседовании BOSSHUNT

Чтобы эффектно подать себя и правильно подготовить рассказ о себе на собеседовании, пример которого приведен ниже, подскажет наша статья. В статье автор подробно расскажет о том, что говорить на собеседовании для качественной и правильной самопрезентации? Вы узнаете, как ответить на вопросы и просьбы рассказать немного о себе, что поможет вам представить себя в наиболее выгодном свете? А также о чем стоит говорить обязательно, а о чем лучше умолчать, чтобы вас взяли на работу?

Рассказ о себе на собеседовании: пример и алгоритм

Перед тем как отправиться на собеседование не лишним будет побольше узнать о компании. Поищите информацию в интернете, почитайте отзывы. Почитайте какими, по мнению работодателей, качествами должен обладать специалист. Эти данные помогут Вам определить нужды работодателя и использовать их как основу рассказа.

Нет единой для всех организаций формы презентации, выделяется лишь общая структура, которую Вы можете изменить в зависимости от специфики работы компании.

Как правильно рассказать о себе? Рассказ условно можно разделить на несколько пунктов:

  1. Представьтесь. Для начала назовите свою фамилию, имя и специальность.
  2. Личная информация. Назовите свой возраст и семейное положение. Если есть дети, укажите, сколько и их возраст.
  3. Образование, опыт, профессиональные достижения. Далее расскажите, какое учебное заведение Вы окончили, назовите кафедру. Если Вы имеете какую-либо степень, обязательно сообщите об этом работодателю. Также следует сообщить о профессиональных достижениях и успешных проектах.
  4. Знания и навыки. В дополнение предыдущего пункта можно рассказать об участии в тренингах и семинарах по специальности или для личностного роста, о владении иностранными языками и компьютерными программами. Если Вы знаете, что вакансия предполагает работу разъездного характера, не лишним будет упомянуть о стаже вождения.
  5. Цели. Расскажите работодателю, чего Вы ожидаете от работы в компании, к чему стремитесь.
    Важно подчеркнуть, что Ваши цели соответствуют перспективным целям компании и на новой работе есть именно те условия для профессионального роста и развития, которые Вам необходимы.
  6. Характеристика себя как личности. Расскажите о сильных чертах своего характера, как они помогают Вам в работе. Акцентируйте внимание слушателя на том, какую пользу Вы сможете принести компании, если получите эту должность.
  7. Увлечения. Об увлечениях нужно рассказать, чтобы у работодателя сформировалось о Вас полное представление.
  8. Итог. Завершите свой рассказ и предоставьте инициативу рекрутеру.
Справка! Данная структура является основой презентации, может быть дополнены и изменена по Вашему усмотрению!

Как отвечать на вопросы на собеседовании решать только вам. Помните, не нужно пространных разъяснений, достаточно составить краткий рассказ о себе.

Итак, самопрезентация на собеседовании — пример или образец рассказа о себе на собеседовании. На собеседование в компанию «Фокус» на должность торгового представителя отправится Соколова Елена.

Меня зовут Елена, моя специальность менеджер активных продаж.

Мне 31 год, замужем, есть сын – школьник, 10 лет.

В 2007 году окончила Оренбургский государственный университет, факультет менеджмента. Работая по специальности, неоднократно была отмечена руководством как лучший сотрудник активных продаж.

Владею английским языком на разговорном уровне и имею водительский стаж 8 лет. Посещала тренинги: «Жесткие продажи», «Психология потребителя», а также тренинги личностного роста. С компьютером на «ты».

В своей работе я нацелена на достижение оптимальных показателей, не довольствуясь посредственными результатами. Заинтересована в профессиональном развитии и росте.

Себя могу охарактеризовать как целеустремленного, волевого человека, способного оперативно и эффективно решать поставленные руководством задачи. Работа в сфере продаж невозможна без коммуникабельности, стрессоустойчивости и ответственности, которыми я не обделена.

Свободное от работы время люблю проводить с пользой: катаюсь на велосипеде, читаю, отдыхаю с семьей и друзьями.

Думаю, что это всё, о чем я хотела бы Вам рассказать. Спасибо.

Справка! Обратите внимание, для наглядности в рассказе Елены каждый структурный пункт выделен в отдельный абзац!

Что нельзя говорить на собеседовании? Есть несколько моментов, о которых лучше умолчать в своем рассказе.

Во-первых, не стоит плохо отзываться о руководстве и коллегах с прошлой работы.

Во-вторых, не рассказывайте работодателю о своих ошибках и неудачах на профессиональном поприще.

Ваш рассказ не должен содержать ни капли сомнения в собственных способностях и профессионализме.

Держитесь уверенно и не преуменьшайте собственных достоинств, но и не переборщите с самовосхвалением. Найдите подходящий пример, как рассказать о себе на собеседовании заранее и переделайте его под себя. Помните, что всё хорошо в меру.

Нужно ли рассказывать о своих хобби и увлечениях?

Когда на собеседовании вас просят рассказать о себе, то иногда, за неимением, казалось бы, весомых и важных фактов, соискатель должности переходит на “личное” и рассказывает о каких-либо своих увлечениях.

Вот такой пример рассказа.

«Расскажи о себе». – «Меня зовут Евгений, последние пять лет я проработал инженером. Женат, у меня двое детей. Увлекаюсь пауэрлифтингом, три раза в неделю хожу в зал, принимаю участие в соревнованиях, слежу за питанием, веду здоровый образ жизни, не курю и не пью”.

Согласитесь, это хорошая характеристика человека как личности, но не совсем полезные факты о вас как о возможном кандидате на вакантную должность. Таким образом, выходит, что упоминать о своих интересах и хобби вполне можно, но лишь вскользь, «тело» вашего рассказа должны составлять, прежде всего, ваши профессиональные качества и опыт. Если вам нечего рассказать на эту тему, то не уходите в сторону, рассказывая о семье или о том, как вы проводите время. Интервьюер может решить, что у вас на первом месте ваши личные нерабочие дела, а получение должности – что-то для вас не столь важное.

Рассказ о себе на собеседовании: основные рекомендации

Существуют правила, ориентируясь на которые, нужно вести себя на собеседовании и рассказывать менеджеру о себе. Примите на вооружении некоторые советы:

  • сидите так, чтобы вам было удобно, но не разваливаясь на стуле;
  • старайтесь рассказать о себе коротко и внятно;
  • избегайте в речи множественных причастных и деепричастных оборотов, которые утяжеляют устную фразу;
  • не допускайте в рассказе о себе на собеседовании, например, таких слов, как «стопудово», «классно», «шикарно»;
  • озвучивайте только те сведения, которые представляют вас в наиболее выгодном свете;
  • не лгите и не приписывайте себе несуществующих заслуг.

Постарайтесь не пересказывать собственное резюме и найдите какие-то фразы, которые будут вас характеризовать положительно. С вашим резюме рекрутер и без того уже ознакомился. Теперь ему интересна ваша личность, ваш склад ума – а продемонстрировать все это можно только в личном общении.

Пример рассказа о себе на собеседовании

«Меня зовут (так-то и так-то), мне … лет. Я женат (уточните свое семейное положение). Окончил институт (назовите свой ВУЗ). В свое время выбрал именно эту специальность (назовите ее в соответствии с требованиями вакансии), потому что она дала мне возможность для профессионального развития. Ваша вакансия меня очень заинтересовала, потому что работа у вас позволит мне совершенствоваться и впредь. Мне кажется, что мои знания вашей компании пригодятся. Дело в том, что я хорошо умею (перечислите свои навыки). Кроме того, мне нравится работать в команде, я коммуникабельный и целеустремленный человек. Быстро обучаюсь, люблю узнавать что-то новое. Из моих увлечений можно перечислить спорт, чтение, путешествия. Кстати, именно любовь к путешествиям у меня часто сочетается с работой: я никогда не отказываюсь от командировок. Наверное, этого достаточно для рассказа. Если у вас есть вопросы, я на каждый из них готов ответить».

Как быть, если похвастать нечем?

Особенно это актуально для вчерашних выпускников и людей без опыта. В этом случае можно поступить следующим образом. Если опыт работы есть, то расскажите подробно о каждом месте, где вам пришлось поработать. Если же его нет, то можете сделать упор на личностных качествах, на том, какие курсы окончили, какими специальными навыками обладаете. Если в процессе учебы вы получали грамоты, участвовали в каких-либо олимпиадах, защищали научные работы, об этом можно упомянуть.

Что надо говорить?

  1. Представьтесь.
  2. Как представить себя на собеседовании? Вы можете просто назвать имя и фамилию. Если же должность статусная, то стоит еще добавить свое отчество. Например, меня зовут Петрова Ирина/Петрова Ирина Владимировна.

  3. Личные данные.
  4. Стоит озвучить свой возраст, семейное положение и место жительства. Например, мне 23 года, на данный момент проживаю в г.Магнитогорске, не связана семейными браками.

  5. Образование.
  6. В 2011 году окончила факультет педагогики и психологии, получила бакалаврскую степень педагогического образования. В 2012 году посещала курсы повышения квалификации по той же специальности.

  7. Цели.
  8. С детства мечтала стать педагогом, у меня 3 младших сестры, поэтому любовь к детям у меня с малых лет. 5 лет обучения в университете доказали, что это именно моя профессия, здесь я могу раскрыть все свои положительные качества. Считаю, что творческие способности, которые я развивала в музыкальной школе, помогают мне выстраивать учебный процесс интересно и увлекательно.

  9. Личная характеристика.
  10. Меня еще со школьных лет считают целеустремленной, ответственной и активной. Считаю, что именно эти качества нужны для профессионального педагога. Люблю принимать участие в научных конференциях, где могу раскрыть свои научно-исследовательские способности, так же я – частый гость творческих мероприятий. Именно здесь можно отдохнуть и проявить музыкально – театральные качества.

  11. Хобби.
  12. Например, вечерами для успокоения души, люблю играть на фортепиано.

  13. Итог.
  14. Например, думаю, это все, о чем мне хотелось бы рассказать. Буду рада услышать Ваши вопросы.

Вышеперечисленные пункты приведены для примера, их можно менять местами и добавлять свои пункты. Так же самопрезентация может быть креативной и отличаться от данного плана кардинально.

Что рассказать об образовании?

В первую очередь, необходимо озвучить основное высшее образование или то, которое соответствует предложенной должности.

Затем можно рассказать о полученных дополнительных образованиях или о прохождении курсов или семинаров.

Так же можно упомянуть о конкурсах, конференциях или олимпиадах, в которых вы принимали участие во время учебы.

Особенно хорошо, если есть грамоты или похвальные листы с конкурсов, где тема связана с будущей должностью.

Что рассказать о качествах?

Безусловно, стоит отметить только свои положительные стороны, например, целеустремлен, легко обучаем и все то, что связано с работой. Однако, можно упомянуть о своих недостатках и прочих личных качествах, которые возможно обернуть в достоинства.

Например, сказать, что я безумный перфикционист и ненавижу опаздывать на работу и тщательно выполняю работу, другого не умею.

Что рассказать о навыках?

Здесь стоит говорить о своих лучших качествах, которые могут пригодиться на работе. Например, быстрое печатание на клавиатуре, уверенный пользователь ПК, свободное владение английским языком.

Навыки можно назвать любые, лишь бы они были уместны при собеседовании на должность.

Что рассказать о достижениях?

Говорите о своих личных достижениях, чего вы добились на прошлом рабочем месте. Например, за два года я прошел путь от курьера до управляющего отделом продаж. Так же упомяните достижения в самоуправлении.

Например, долгое время не мог просыпаться рано утром, переборол свое желание и через 21 день с легкостью просыпался каждое утро, даже в выходные дни.

Что рассказать о целях?

Преподнесите цели в «красивом» цвете.

Например, скажите, что всю жизнь видели, как страдают родители от безденежья и мечтали о достатке, чтобы обеспечить им спокойную старость.

Поэтому в школе делали упор на профильные предметы, затем успешно окончили университет по выбранной специальности, посещали семинары и сейчас претендуете на желаемую должность.

И с уверенностью можете сказать, что приложили все усилия для достижения поставленной цели.

Стоит говорить о реальных целях, не стоит «витать в облаках» и говорить о недостижимых высотах.

Что рассказать о хобби?

Говоря о хобби, нужно сделать правильный выбор из множества увлечений. Наиболее выигрышным вариантом является спорт, который характеризует Вас как целеустремленную и активную личность, которая не боится трудностей и имеет соревновательный дух.

Как рассказать о себе, если нет опыта работы?

Что рассказать о себе на собеседовании без опыта работы? Если вы нигде раньше не работали, не расстраивайтесь! Держитесь уверенно и говорите о своих достоинствах и достижениях во время учебного процесса. Думаю, они должны впечатлить работодателя. Больше информации о том, как отвечать на вопросы во время собеседования и как вести себя, если нет опыта работы, мы рассказываем в отдельном материале.

Многие кандидаты спрашивают: о чем рассказать о себе на собеседовании? Подобный вопрос можно рассмотреть на примере, как презентовать себя на собеседовании.

Рассказ о себе на собеседовании, пример:

«Меня зовут Марина Иванова. Мне 26 лет. Проживаю в Москве. Не замужем. В 2011 году закончила экономический факультет Государственного университета. Обучения и опыт работы в данной сфере убедил меня в том, что я не зря выбрала данную специальность. Хочу работать маркетологом в вашей компании, так как вакансия предоставляет не только аналитику, но и продвижение продукции. Для меня имеет большое значение применение английского языка.

Я считаю, что хорошо подготавливаю акции, приводящие к привлечению покупателей, так как я креативна и коммуникабельна. Мне нравится ставить перед собой профессиональные цели и достигать их!»

Чтобы просьба работодателя не застала вас врасплох, пример рассказа на собеседовании: «Расскажите о себе» можно скачать чуть ниже.

Пример презентации себя на собеседовании, скачать

Надеемся, что теперь просьба работодателя: » Расскажите немного о себе», не поставит вас в тупик, вы поняли, что на собеседовании можно рассказать о себе и как правильно презентовать себя. Теперь поговорим о том, что не входит в круг интересующих работодателя аспектов вашей жизни.

Также предлагаем вам посмотреть на видео, как продать себя на собеседовании.

Грехи соискателя должности – стрессоустойчивость и коммуникабельность

“Я амбициозный, коммуникабельный, легко адаптируюсь к сложным обстоятельствам, у меня присутствуют отличные лидерские способности, быстро справляюсь со сложными задачами”. Лет десять назад такой пример рассказа о себе на собеседовании сыграл бы великолепную роль в вашей оценке глазами кадровика. Но сегодня этот шаблон покажет вас как человека неглубокого и, можно сказать, не заморачивающегося. Ведь все эти эпитеты при всей их весомости не несут никакого смысла и не говорят о вас ровным счетом ничего. Забудьте эти стереотипные слова и не используйте их вовсе, если вам действительно нужна должность.

Впрочем, есть маленькое исключение. Если после каждого такого эпитета вы сможете рассказать в двух предложениях интересную историю о себе, почему бы и нет? Например: «Я легко адаптируюсь к сложным обстоятельствам. На предыдущем месте работы в течение двух месяцев мне пришлось совмещать две должности, с чем я справился, а после получил похвальный лист от генерального директора».

В каких случаях нужно рассказать о себе на собеседовании

Что говорить на собеседовании для того, чтобы у работодателя осталось исключительно приятное впечатление. Естественно, в процессе интервьюирования вам будут задавать вопросы. Ваша задача – как можно увереннее и грамотнее отвечать на них. Следовательно, ответы вы должны подготовить предварительно.

Что рассказать о себе на собеседовании каждый решает сам. Не стоит думать, что работодатель будет задавать только стандартные вопросы, интервьюер может попытаться посредством беседы выявить ваши, к примеру, творческие способности. Что нужно говорить на собеседовании и как при этом сохранить свое достоинство.

В качестве хитрости руководителя можно привести такой коварный вопрос:

«Представьте, что вам нужно быть на работе к 10 утра, а в 9-45 вам звонит товарищ и просит вас о помощи.

Как вы поступите в данной ситуации?»

Тут работодатель хочет узнать уровень вашей ответственности, а также, какие понятия присутствуют у вас о взаимовыручке. Правильным ответом является фраза:

«Так как я не могу подвести своих коллег, я пойду на работу, но при этом позвоню всем родным и знакомым и попрошу помочь моему товарищу»

Самопрезентация на собеседовании – это достаточно сложный процесс. А связано это с тем, что человек, который желает получить ту или иную должность, подвержен волнению.

Обратите внимание! К презентации самого себя необходимо предварительно подготовиться!

Что хочет услышать интервьюер, задавая этот вопрос?

Процесс собеседования – увлекательная и трудная задача.

Работодатель или сотрудник из отдела кадров будет задавать вопросы, а вы должны отвечать быстро и уверенно. Ваша прямая задача — продать себя на собеседовании, а значит, подготовить ответы заранее (о том, что чаще всего спрашивают у кандидата на собеседовании, мы рассказывали тут). Поэтому важно понимать, что говорить на собеседовании, когда просят рассказать о себе.

Как правило, все вопросы уже имеют необходимые ответы, которые работодатель хочет услышать.

Однако, есть и такие, которые смогут раскрыть ваши творческие способности и показать вашу индивидуальность. Нередко на собеседовании просят рассказать о себе.

Или, например, вам зададут вопрос: « Вы идете на работу, вдруг вам звонит лучший друг, которому требуется помощь. Ваши действия?» Как отвечать на такие вопросы?

Данный вопрос очень коварный, здесь хотят определить вашу ответственность и нравственные ценности.

Ответ должен быть примерно таким: « Конечно, данный вопрос очень щепетильный. Я не могу бросить работу, но и друга в беде оставить тоже. Поэтому, если у меня достаточно времени до начала рабочего дня, я помогу другу и отправлюсь на работу.

Если же нет, то подключу своих друзей и близких, которые спасут друга, а я смогу работать, не нанося вред компании». Данным ответом вы покажете свою ответственность к работе и продемонстрируете положительные нравственные качества.

Если работодатель просит рассказать о себе, то в данной ситуации нужно сконцентрироваться и собраться с мыслями. Самопрезентация намного сложнее ответов на обычные вопросы. Тут нужно очень тщательно продумать, что рассказать о себе на собеседовании при приеме на работу.

Чтобы презентовать себя выгодно и успешно, необходимо заранее подготовить речь о себе.

Рассмотрим план ответа более подробно. С чего начать, как понравиться на собеседовании работодателю и правильно подать себя.

Неудачный пример рассказа о себе

“Меня зовут Татьяна, у меня две кошки и дочь, разведена, увлекаюсь разведением орхидей. Хочу получить должность бухгалтера на вашем предприятии, так как там, где я сейчас работаю, платят мало и не всегда вовремя”.

Что подразумевает для интервьюера рассказ о себе? Пример того, насколько выгодно вы можете подать себя за короткий промежуток времени, а также покажет вашу собранность, уверенность в себе и умение не растеряться в нужный момент. На самом деле подобрать нужного кандидата на должность задача не из легких. Об этом знает любой кадровик – кандидат может прекрасно вести себя на собеседовании и стажировке, а потом показать себя с далеко не лучшей стороны. Но закрыть должность нет иной возможности, кроме как получше узнать претендента.

Зачастую сотрудники отдела кадров неплохие психологи. И пусть они не являются доками в инженерном деле или программировании, но оценить личность и характеристики кандидата им под силу. Вместо того чтоб детально изучать ваше резюме, интервьюер может, доверительно взглянув в глаза, попросить: “Расскажите о себе”. Пример рассказа, который сослужит вам хорошую службу на собеседовании, мы приведем ниже.

Что говорить на собеседовании, чтобы вас взяли на работу?

«У Вас не будет второго шанса произвести первое впечатление» – говорила легендарная Коко Шанель о внешнем виде.

Крылатая фраза применима и к самопрезентации.

Приглашая Вас на собеседование, работодатель предоставляет единственный шанс убедить его отдать заветную должность именно Вам.

Что говорить на собеседование при приеме на работу, как презентовать себя работодателю грамотно? Хорошая самопрезентация требует предварительной подготовки и не терпит экспромтов. Заранее подумайте что рассказать о себе на собеседовании, составьте план рассказа и порепетируйте перед зеркалом, контролируя мимику и жесты.

Важно! Работодатель обращает внимание не только на Вашу речь, но и на Ваш внешний вид.

Помните о правиле 30 секунд – у Вас есть полминуты, чтобы понравиться работодателю, не затягивайте свой рассказ, говорите кратко и по существу. Главное правило — немного, но по существу. Придерживайтесь плана, но не заучивайте текст, иначе слушать Вас будет неинтересно. Примеры, что рассказать о себе на собеседовании вы найдете далее в статье.

Основные рекомендации, как нужно рассказывать о себе на собеседовании

Что рассказать о себе на собеседовании – примеры могут быть разные. Стоит начать с пункта об образовании. Расскажите работодателю о том, какое учебное заведение вы закончили и в каком году. Также нужно сделать акцент на других ваших профессиональных навыках. Многие соискатели имеют дипломы и грамоты за какие-либо достижения. Их также можно показать руководителю.

Что отвечать на собеседовании на вопрос: «расскажите о себе», знают далеко не все. Что касается личных качеств, то, конечно же, необходимо указывать исключительно свои положительные стороны. Но есть и исключения. Например, можно сказать, что вы жуткий трудоголик и всегда стремитесь доделать свою работу до конца.

Если вас попросили:

«Расскажите немного о себе на собеседование и приведите пример ваших достижений».

Что делать в такой ситуации? Не пугайтесь и не переживайте. Начните свой рассказ с последнего места работы. В качестве примера можно привести то, что вы начинали свою карьеру с обычного менеджера, а в итоге доросли до руководителя отдела продаж.

Если у вас нет достижений именно на работе, то можно сделать акцент на личном достижении. Как вариант, можно сказать о том, что долгое время вы не могли перестроить свой режим дня, и вам было достаточно трудно вставать с утра. По истечении двух недель вы перебороли в себе эту привычку, и теперь у вас нормальный режим дня.

Ваши цели также должны быть обрисованы в позитивном ключе. Самопрезентация на собеседовании, пример:

«Я всегда стремился зарабатывать, так как мои родители жили в бедноте. Именно поэтому я ищу высокооплачиваемую должность. Более того, я хочу, чтобы работа не просто приносила достаток, но еще и нравилась мне. Это обусловлено тем, что я творческий человек и хочу воплотить свои идеи в жизнь».

Важно! Уверенно говорите о том, что вы приложите максимум усилий для того, чтобы на предложенную должность взяли именно вас.

У многих соискателей возникает вопрос о том, что делать, если нет опыта работы? Можете не расстраиваться и спокойно идти на собеседование. Возьмите себя в руки и поведайте работодателю о своих успехах в учебе. Расскажите о себе на собеседовании, вот пример рассказа:

«Меня зовут Иванова Мария Ивановна. Я родилась в 1988 году, и мне сейчас 29 лет. Живу в Московской области, городе Видном. В браке не состою. В 2010 году я закончила Московский Областной Институт Управления и Права по специальности юрист широкого профиля.

Учебный процесс сразу же завлек меня, и я поняла, что не сделала ошибки в выборе профессии. Я, как никто другой, подхожу на эту должность. На предыдущем месте работы я научилась анализировать ситуацию с юридической точки зрения, а также разбираться в действующем законодательстве».

К слову сказать, рассказ о себе на собеседовании, его пример вы можете скачать в интернете. Таким образом, вы будете заранее готовы к вопросам работодателя.

Отдельно необходимо сделать акцент на внешнем виде, который должен быть у соискателя. Наиболее выигрышным при походе на собеседование считается деловой стиль в одежде. Прекрасным дамам не стоит делать вызывающий макияж – нужно ограничиться натурально смотрящейся косметикой. Волосы лучше всего аккуратно собрать в пучок или же сделать хвост.

Пример краткого рассказа о себе на собеседовании 

Пример краткого рассказа о себе на собеседовании 

«Здравствуйте. Основные сведения обо мне вы уже знаете из резюме. Могу немного рассказать о себе. Мне … лет, по специальности я работаю уже … года. Получать высшее образование по этой специальности решил осознанно, так как мне нравится профессия и то, что она может дать. Я стараюсь развиваться всесторонне, люблю получать новые знания. Поэтому работа в вашей компании окажется для меня очень полезной. А я, в свою очередь, все свои имеющиеся знания приложу для того, чтобы компания становилась еще перспективнее, а ее доходы росли. Там, где я работал раньше, мне удалось добиться существенных результатов (перечислите их). Прежнее место работы мне очень нравилось, но я хочу продвигаться вперед. Думаю, именно ваша компания мне такую возможность даст».

Расскажите, чего лишится работодатель, если не примет вас на данную должность

Представьте, что в спортивный клуб требуется администратор. Соискатели приходят на собеседование и повторяют друг за другом, что они амбициозны, стрессоустойчивы и коммуникабельны. И тут появляется возможный кандидат, который говорит, что является специалистом в управлении человеческими ресурсами, а также в решении проблем клиентов.

Например: «Последние четыре года я работал в крупном кадровом агентстве рекрутером. Закрыл 10 позиций, проведя собеседования более чем с сорока топ-менеджерами. Не являюсь профессиональным психологом, но полученный опыт позволяет мне прекрасно понимать людей, выстраивать с ними диалог. Могу уговорить незнакомого человека не только купить у меня ручку, но и годовой абонемент в фитнес-зал”. Этот рассказ простым человеческим языком без красочных эпитетов куда более значим и весом, чем красивые шаблоны представления о себе.

Пример рассказа о себе, если нет опыта

Иногда кажущиеся вам несущественные детали смотрятся достаточно значимо в глазах работодателя. Вот пример краткого рассказа о себе в таком случае: “Месяц назад я окончил политехнический университет по такой-то специальности. Опыта работы у меня нет, так как я относился к учебе максимально серьёзно и не хотел жертвовать получением знаний в угоду заработкам. В первые два года учебы я был старостой группы, играл в команде КВН, защищая честь нашего факультета. С третьего курса я стал уделять всё свое время обучению, а также посещал семинары по смежной специальности в течение года. При написании дипломной работы я проходил практику на городском заводе. Узнал, как работает и чем занимается инженерно-технический отдел, теперь хочу занять вакансию инженера на вашем предприятии. Хорошо владею ПК, пакетом “Майкрософт” и программой “Автокад”, что пригодится на данной позиции».

Зачем нужна самопрезентация?

Работодатель уже заочно составил свое мнение о Вас, исходя из данных резюме и анкеты. Казалось бы, что же он еще хочет знать? Зачем нужна самопрезентация на собеседовании?

Работодатель хочет услышать в первую очередь, что Вы обладаете именно теми качествами и профессиональными навыками, которые он ищет.

Например, говорить, что Вы веселый и компанейский рубаха-парень, претендуя на должность кадрового специалиста, не самая лучшая идея.

В данном случае целесообразнее охарактеризовать себя как человека ответственного и коммуникабельного.

Уже давно стало привычным, что на собеседовании просят рассказать о себе. Во время Вашего рассказа работодатель будет оценивать манеру поведения и повествования, способность в сжатые сроки донести до слушателя максимально полезную информацию.

Подробнее о том, что говорить на собеседовании, когда просят рассказать о себе и что нужно говорить на собеседовании, чтобы взяли на работу, далее в статье.

Будьте правдивы

“Я постоянно совершенствуюсь в своей специализации, сейчас прохожу очередные курсы повышения квалификации, в совершенстве владею английским языком, изучаю немецкий и итальянский”. Такой пример рассказа о себе на работе звучит впечатляюще, но только в том случае, если это правда. Опытные кадровики чувствуют ложь за версту. Если для выбранной вами позиции необходимо владение языком, то либо честно признайте, что вам нужен словарь при разговорной речи и письме, либо же откажитесь от соискания этой должности вовсе. Но не стоит приумножать свои заслуги и пытаться выглядеть максимально соответствующим, так как вместо этого ваш образ будет просто смехотворен.

 Что должен содержать в себе ваш рассказ о себе

  1. Что говорить на собеседовании, когда просят рассказать о себе и с чего начать – прежде всего, нужно представиться – назвать свои ФИО.
  2. После этого стоит перейти к данным о себе. Как рассказать о себе на собеседовании, пример: «Я проживаю в городе Пушкино, Московской области, мне 25 лет, в официальном браке не состою».
  3. Далее стоит обозначить уровень своего образования.
  4. Обязательно расскажите работодателю о свих целях. Ну, например, вы совсем недавно закончили школу дизайнеров, потому что в последующем планируете профессионально заниматься пошивом одежды.
  5. Помимо всего перечисленного, стоит указать на свои личные качества, такие как пунктуальность, сдержанность, ответственность и т. д.
  6. Расскажите о своих увлечениях. Ну, например, как вы любите кататься на горных лыжах.
  7. В заключение обозначьте то, что вы закончили рассказ о себе на собеседовании и готовы выслушать замечания и вопросы.

Типичные ошибки, которые допускают соискатели во время рассказа о себе на собеседовании

Что нельзя говорить на собеседовании и как вести себя – вот несколько советов и рекомендаций:

  1. Садясь на стул или в кресло, примите для себя удобную позу. Не разваливайтесь, сидите с ровной спиной и прямыми коленями.
  2. Стройте свой рассказ на коротких и понятных фразах. Не стоит говорить слишком много и долго.
  3. Исключите из своего лексикона «слова-паразиты». «Классно», «прикольно» и т. д. на собеседовании будут звучать неуместно.
  4. Говорите о себе только с положительной стороны. Работодателю совершенно не нужно знать о ваших вредных привычках и промахах по жизни.
  5. Старайтесь говорить только правду. Не приукрашивайте ваши заслуги. Лгите только при крайней необходимости.

Теперь стоит сказать о том, что точно не следует говорить при проведении собеседования. К типичным ошибкам потенциального работника можно отнести:

  1. Никогда и ни при каких обстоятельствах не говорите плохо о своем предыдущем месте работы и людях, которые были вашими коллегами. Вы должны понимать, что изначально вы туда устраивались по собственной инициативе. Следовательно, у потенциального работодателя может возникнуть ощущение, что в скором времени то же самое вы будете говорить про него.
  2. Не стоит углубляться в свои личные проблемы или темы общего характера. В случае, если вы все-таки станете сотрудником данной фирмы, то поговорить о том, какая погода за окном, вы сможете с коллегами за чашкой чая.
  3. Не сомневайтесь в том, что вы профессионал своего дела, ну или, по крайней мере, справитесь с вверенными вам обязанностями. Представьте, что если вы сами не уверены в собственных способностях, то что уж говорить о руководителе;

Как рассказать о себе на английском?

Если вы устраиваетесь продавцом цветов или слесарем на завод, то вряд ли кадровик попросит вас представить себя на английском языке. Но вот если ваша потенциальная позиция предполагает знание языков, то не исключён и такой вариант. Иногда о знании английского могут даже и не упомянуть в объявлении о поиске нового сотрудника.

Но, например, вы устраиваетесь консультантом в модный бутик или горничной в крупный отель. Разумеется, ваши непосредственные рабочие обязанности связаны с совершенно иным трудом. Но вдруг в заведение пожалует иностранец? Работодателю интересно, как вы справитесь с подобной ситуацией, сможете ли вы не ударить в грязь лицом и не выставить предприятие в дурном свете. Конечно, если вы вообще не знаете языка, то нет ничего зазорного в том, чтобы в этом признаться. Даже заученный в нескольких предложениях пример рассказа о себе на английском для собеседования вам ничего не даст.

Но если вы владеете языком пусть даже на начальном уровне, то это вам пригодится. В этом случае заранее потренируйтесь представить себя на иностранном языке.

Итак, предположим следующую ситуацию. После нескольких вопросов на родном языке интервьюер вдруг неожиданно произносит: Tell me something about yourself.

Если вы поняли вопрос, то не теряйтесь и, перенимая игру, отвечайте на этом же языке. Вот пример рассказа о себе на английском: Well, I grew up in Voronej. When I was a child, I wanted to be a teacher. But later I become interested a medicine. I’m a doctor with a five years of experience. Now I want to try myself in your private clinic such as cosmetologist.

Если знание английского не является принципиально важным на соискание должности, кадровик точно не будет придираться к вашему произношению или лексике. Скорее, ему интересно, насколько быстро и легко вы можете сориентироваться в неожиданной ситуации и как поведете себя. Конечно, умение сносно изъясняться на английском является плюсом на любой должности. Кроме того, будьте готовы к вопросам на английском, если вы указали в резюме, что хорошо владеете этим языком.

Вопросы и ответы

Источники

Использованные источники информации.

  • https://naim.guru/shtat/priem-na-rabotu/sobesedovanie/kak-projti/samoprezentaciya. html
  • https://www.syl.ru/article/361020/primer-rasskaza-o-sebe-na-sobesedovanii
  • https://www.im-konsalting.ru/blog/primer-rasskaza-o-sebe-na-sobesedovanii/
  • https://101million.com/personal/sobesedovanie/rasskaz-o-sebe.html
  • https://pensiolog.ru/academy/chto-rasskazat-o-sebe-na-sobesedovanii/

Что такое процесс JPA

Нет такого, что в AmRest каждый сам за себя. Тем, кто стремится к карьерному росту, мы помогаем оценивать свою работу, правильно ставить цели и самое главное — достигать их. Анализ и планирование — одни из самых важных факторов при работе над собой.

Именно поэтому у нас существует оценка JPA. В этот раз поговорили с Леной Власовой, HR бизнес партнером, которая поддерживает этот процесс. Зачем это нужно и что это вообще такое — в кратком интервью.

— На первом вопросе мы всегда знакомимся. Расскажи немного о себе.

— Меня зовут Лена Власова и я, наверное, самый новый член нашей команды HR, потому что в отличии от девочек, моих коллег, которые там много лет, я в компанию пришла всего два года назад. Я внешний кандидат и до этого в ресторанах AmRest была лишь Гостем. Я сразу пришла на позицию HR бизнес партнер в офис. 

— Почему ты вообще решила пойти в эту компанию, и что было до этого?

— По образованию я инженер, но начала свою карьеру оператором технической поддержки и много лет работала в телекоммуникационном центре. Но как-то так получалось, что весь мой опыт, так или иначе, сводился к работе с людьми. И несмотря на то, что в трудовой у меня нет строчки, что я менеджер по работе с персоналом или что-то подобное, а в основном “супервайзер” либо “руководитель”, — это всегда было вокруг людей.

— Это как будто твое призвание и сама судьба, говорила: «Иди работай с людьми..»

— (смеется) Не сказать, что прям судьба, но примерно так и получилось. А в компанию AmRest я пришла, когда меняла работу. Здесь работала моя очень хорошая подруга. И она мне много рассказывала об этой компании и мне всегда казалось, что тут очень круто, что здесь интересная и необыкновенная культура, люди. Даже если посмотреть соцсети, сразу хочется такой же движ, позитив, хочется сюда попасть. 

— Что сейчас входит в твои обязанности?

— У меня достаточно много направлений. Наверно, если брать основные из них, то это: координация взаимодействий некоторых процессов между частью OPS и RST, адаптация новых сотрудников в офисе, координация администрации и одно из направлений это саппорт процесса JPA.

Как раз ты начала об этом говорить, давай разберем процесс JPA. Что это такое, зачем это нужно?

— Процесс JPA (Job Performance Appraisal — оценка выполнения работы). Это процесс, который происходит ежегодно, в начале года, в январе. Он происходит во всех странах присутствия AmRest, не только в России. В течении этого процесса оценивается работа сотрудника за прошедший год. В данном процессе участвуют сотрудники ресторанов на менеджерских позициях и сотрудники офиса. Что вообще включено в оценку JPA: выполнение должностных обязанностей, оценка соответствия поведения основным ценностям нашей компании и оценка компетенции сотрудника. Дополнительно, в JPA, мы оцениваем выполнение годовых целей, которые у нас были поставлены.

— Мне страшно представить, какой это объем работы. Есть цифры, сколько людей оценивается по миру? 

— Точное число по миру я не скажу, но что касается России — в текущем году это порядка 1000 человек. 

— Очень много. Ты назвала такой интересный критерий, как «оценка соответствия поведения». Кажется, что это достаточно субъективный показатель. Интересно, как происходит эта оценка?

— На самом деле, у руководителя при оценке данного критерия есть подсказка в виде конкретных вопросов — как в той или иной ситуации сотрудник себя проявляет. И это не сам руководитель утверждает, например, что “фокус на клиента” у этого сотрудника выше, чем хотелось бы, но он выбирает и оценивает определенные критерии, вспоминает поведение сотрудника за весь год, отвечает на определенные вопросы и соответственно, программа уже говорит, какая из ценностей и в какой степени проявляется. Существует 4-х бальная система: вообще не проявляется, недостаточное проявление, достаточное проявление и сверх достаточное. 

— То есть оценивает программа?

— Определенный алгоритм, заложенный в нашей системе.

— Какая итоговая цель у этого процесса? И что по итогу получает каждый сотрудник от него?

— Цель, это анализ результатов работы. JPA в целом состоит из нескольких этапов. 

Один из них — самооценка, как сам сотрудник себя оценивает. Здесь он должен вспомнить все, что происходило с ним в течении этого года по определенным критериям: насколько ему была близка наша культура и ценности, наш девиз WJM (Wszystko Jest Mozliwe! — Всё возможно!), каких результатов он достиг в течении года, конкретно, в цифрах, что было сделано, какой результат был получен, как развивался и что собирается предпринять, чтобы в следующем году стать более профессиональным. Помимо этого оценивается выполнение годовых целей. В начале года мы ставим себе конкретные цели на будущий год и в конце этого периода смотрим, достигли мы этих целей или нет.

Также, цель JPA это планирование на следующий год. И с точки зрения профессиональных задач и с точки зрения роста и развития сотрудников.
Ну и, естественно, денежное вознаграждение.

— То есть, по итогу начисляется премия?)

— Да, в зависимости от показателей по выполнению критериев основных ценностей и компетенций происходит начисление бонуса.

— Как происходит процесс по этапам?

— Этот процесс занимает примерно 2 месяца. Вначале происходит написание самооценки, затем этап оценки руководителем, после чего данная оценка отправляется сотруднику для ознакомления, и после этого назначается встреча, в течение которой руководитель с сотрудником обсуждают обратную связь. В процессе разговора обсуждается, какие области стоит доработать, чтобы стать более эффективным, где ты уже best of the best и какие проявления твоего поведения наиболее ярко были отмечены.

— Да, процесс достаточно объемный… Есть у тебя напоследок какой-то совет для ребят, которые только-только будут проходить оценку?

— Наверное, не волноваться и быть максимально честным. Потому что в течение процесса JPA ты возвращаешься мыслями обратно ко всему, что делал в течении года и можешь проанализировать не только свои какие-то действия, но и результат, к которому эти действия привели. Мы знаем, что иногда бывают действия, которые, к сожалению, не имеют результата. Именно в момент JPA ты понимаешь, были ли твои усилия продуктивными, либо это было условно пустое. И понимаешь, на чём нужно сосредоточиться в следующем году.

Лена, спасибо тебе большое! Это было очень интересно. Надеюсь ребята возьмут, что-то на заметку и будут практиковать свой личный, домашний JPA 🙂

Советы психологов – Советы психологов

Правила для родителей, препятствующие употреблению алкоголя и наркотиков

Как родители, мы ответственны за установление правил для наших детей, которым они должны следовать. Это касается также употребления алкоголя и наркотиков, поскольку они являются серьезной угрозой благополучию ребенка. Однако наличие таких правил — только половина дела; мы должны быть готовы провести в жизнь наказание,когда правила будут нарушены.

1. Будьте реалистичны при установлении правил, объясните причины их неукоснительного соблюдения. В чем они состоят и какое поведение ожидается. Объясните последствия нарушения правил: какое будет наказание, как оно будет применяться, и сколько времени будет действовать и что будет достигаться этим наказанием.

2. Будьте последовательны. Объясните ребенку, что правило не употреблять алкоголь и наркотики остается в силе постоянно — дома, в гостях, на улице, где бы ребенок ни был.

Будьте разумны и последовательны. Не добавляйте новых последствий, которые не обсуждались до того, когда правило было нарушено. Избегайте нереалистичных угроз типа «Отец убьет тебя, когда придет…». Старайтесь реагировать спокойной и осуществите наказание, которое ребенок ожидает получить за нарушение правил.

Как родители, мы должны иметь точную и современную информацию о наркотиках с тем, чтобы передать ее детям. Нашего мнения о том, что «это ужасно, губительно», недостаточно, чтобы помочь ребенку. У нас есть знания об обычных лекарствах, их действии на психику и человека — это уже повод для разговора и обсуждения с детьми. Хорошо информированные родители способны лучше распознать симптомы проблем, связанных с алкоголем или наркотиками, если они появляются у ребенка.

Родитель должен:

1. иметь представление о типах наркотиков и алкоголя, наиболее распространенных в настоящее время, и опасностях, связанных с каждым из них;

2. уметь распознавать средства, приспособления и детали для употребления наркотиков;

3. знать уличные, жаргонные названия наркотиков;

4. знать, как они выглядят;

5. знать косвенные признаки употребления алкоголя и других психоактивных веществ и быть начеку в отношении изменений поведения и внешнего вида ребенка;

6. знать, как оказать помощь, если Вы подозреваете, что Ваш ребенок употребляет алкоголь или наркотики.

Причины и признаки

Почему люди употребляют наркотики?

· Потому что доступно (очень выгодный бизнес играть на человеческих слабостях).

· Потому что подчиняемся давлению, не умеем сопротивляться.

· Потому что нет своего решения.

· Потому что не хватает критического мышления.

· Потому что не умеем справляться со стрессом.

· Потому что кажется безобидным, неопасным.

· Потому что не понимает своих проблем, в частности не умеем общаться.

· Потому что не умеем оценивать степень риска, не умеем заботиться о себе.

· Потому что не умеем понять свои чувства и чувства других и тд.

Когда это можно заметить?

· Когда нарастает безразличие ко всему, что было интересно.

· Когда видим уходы из дома и прогулы в школе по непонятным причинам.

· Когда видим чрезмерно болезненную реакцию на любую критику.

· Когда видим избегание контакта с домашними.

· Когда резко снизилась успеваемость в школе.

· Когда просьба дать денег на одну цель постоянно подменяется другой.

· Когда из дома пропадают ценности.

· Когда по телефону часто раздаются звонки неизвестных людей.

· Когда пребывание в ванной или туалете становится чрезмерно длительным.

· Когда разговоры по телефону становятся насыщенными специфическим жаргоном.

· Когда резко меняются музыкальные предпочтения.

· Когда видим ухудшение памяти, невозможность сосредоточится.

· Когда видим частую и резкую смену настроения и активности.

· Когда повышенная утомляемость сменяется неукротимой энергичностью.

· Когда видим чрезмерную бледность кожи.

· Когда видим расширенные или суженные в точку зрачки.

· Когда видим покрасневшие веки и глаза.

· Когда слышим замедленную или резко ускоренную речь.

· Когда видим резкую потерю веса с колебанием аппетита.

· Когда время от времени наблюдаем быстро проходящие симптомы, похожие на простуду или грипп.

· Когда появился хронический кашель.

· Когда наблюдаем расстроенную координацию движений.

· Когда видим следы от инъекций, порезы, синяки, инфильтраты и нарывы в местах инъекций.

· Когда находим шприцы, непонятные порошки, маленькие коробочки, капсулы, бумажки, свернутые в трубочки, обожженную металлическую посуду и ложки.

· Когда лабораторный анализ свидетельствует о положительном результате.

Чего делать?

Внимательно наблюдать, если не уверены — накапливать факты, обсудить их с ребенком, обратитесь к специалисту самостоятельно или вместе. Найти, что можно изменить в своем поведении, чтобы воздействовать на ситуацию. Постарайтесь быть предельно последовательными. Привлеките к решению проблемы возможных союзников.

Чего не делать!!!

Не впадать в панику, не читать нотаций, не угрожать, не запугивать, не демонстрировать чрезмерного волнения, не терять самообладания. Не требовать обещаний, «что это в последний раз». Не рассчитывать на полную искренность. Не ожидать немедленных изменений в поведении ребенка. Не обвинять себя и окружающих. Не обещать применения нереальных мер.

Педагог- психолог Иванова А. В.

21.04.2015

Естественный отбор: как пройти интервью и получить работу мечты

Как корпорации выбирают сотрудников? Что проверяют во время собеседования? О каких форматах интервью нужно знать каждому кандидату? И почему, получив отказ в компании мечты, стоит пытаться снова? На эти вопросы отвечает Сергей Талалаев, имеющий более 11 лет опыта в HR. Ранее он отвечал за рекрутинг в крупных банках (Citi, Росбанк) и возглавлял рекрутинговую функцию в LVMH — одной из ведущих компаний в индустрии роскоши.

Автор — Сергей Талалаев, экс-head of recruitment LVMH


Любая компания отбирает сотрудников под конкретные задачи, существующие в рамках той или иной должности. Исходя из круга этих задач, рекрутеры определяют, какие требования выдвинуть к соискателям. Все требования можно условно разделить на четыре группы:

  • Опыт: что человек умеет делать.
  • Поведение: как он это делает.
  • Мотивы: зачем он это делает.
  • Потенциал: способен ли человек в перспективе делать больше, чем то, что от него требуется на текущий момент.
Для того чтобы проверить, соответствует ли кандидат каждой группе требований, рекрутеры применяют разные наборы инструментов. Рассмотрим каждый из них более подробно.

Опыт

В эту группу требований входят знания и навыки кандидата. Для первичной оценки опыта компании обычно используют биографическое интервью. Оно позволяет рекрутеру сформировать каркас для последующего разговора с соискателем и наметить самые важные темы. По сути, биографическое интервью — это ревизия резюме: кандидата просят пройтись по основным пунктам и прокомментировать их. Исходя из этого, интервьюер может понять, соответствует ли написанное действительности.
Биографическое интервью позволяет оценить, насколько структурированно человек подходит к любым аспектам — не только профессиональным, но и личным. Это особенно важно, когда компания рассматривает кандидатуры студентов и недавних выпускников, у которых еще нет опыта работы. Чтобы определить, станут ли они эффективными сотрудниками, рекрутер оценивает их отношение к жизни, умение планировать и расставлять приоритеты.
В последнее время во многих компаниях, особенно в консалтинге, биографические интервью проходят в формате питча, когда кандидата просят за 2 минуты рассказать о себе. В этом нет ничего сложного, но к такой презентации лучше подготовиться заранее.
Успешное прохождение этого этапа напрямую зависит от самоосознанности и умения адекватно себя оценивать. Кандидату нужно посмотреть на свой опыт со стороны и постараться выделить самое главное. При этом важно соотносить это с потребностями и спецификой компании, в которую вы хотите попасть.

Оценка знаний

Чаще всего знания проверяют с помощью тестов. Компания устанавливает некое пороговое значение. Если кандидат показывает, что его знания выше минимального порога, то он проходит на следующий этап отбора.
Еще один инструмент проверки знаний — экспертная панель, когда специалист с большим профессиональным опытом в какой-то области беседует с кандидатом и по итогам разговора решает, достаточно ли хорошо человек разбирается в той или иной сфере.

Проверка навыков

Каждый навык проходит четыре этапа формирования:

  • Неосознанная некомпетентность. Человек не владеет каким-то навыком и даже не знает о его существовании.
  • Осознанная некомпетентность. Человек не владеет навыком и понимает это, видит зону для развития.
  • Осознанная компетентность. Человек владеет навыком, но для его воспроизводства ему нужно каждый раз использовать определенный алгоритм.
  • Неосознанная компетентность. Человек применяет навык автоматически.
Самый просто способ проверки навыка — это просьба его продемонстрировать. Кроме того, компании часто используют для этих целей кейс-интервью. В процессе решения реальной бизнес-задачи рекрутер вполне может оценить, обладает ли кандидат нужными навыками.

Поведение

Почему компании так внимательно подходят к оценке поведения будущих сотрудников? Потому что оно напрямую влияет на эффективность работы. При этом, как правило, ярче всего поведение человека проявляется в критических ситуациях.
Устойчивый сценарий поведения в определенных условиях принято называть компетенцией. Практически у каждой компании есть своя модель компетенций, в которой описано желаемое поведение сотрудников в разных рабочих и жизненных ситуациях.
Для оценки компетенций компании применяют поведенческое или STAR-интервью (эта аббревиатура расшифровывается как Situation Task Action Result). Соискателя просят привести пример из жизни, когда он проявил определенное поведение. Чаще всего во время поведенческого интервью рекрутеры просят рассказать о следующих ситуациях:

  • Вы проявили инициативу.
  • Вы убедили всех в своей правоте.
  • Вы не справились с задачей, и произошел ваш самый большой провал (тут важно не просто описать ситуацию, но и сказать, какие выводы вы сделали и как это помогло вам в следующий раз избежать подобных ошибок).
  • Вы сделали что-то действительно выдающееся.
  • Вы взяли на себя ответственность за совершенный поступок.
Кроме того, многие рекрутеры внимательно наблюдают за кандидатами во время решения кейса. Работа над сложной задачей в ситуации стресса отлично демонстрирует не только навыки человека, но и его поведение.

Потенциал

Этот показатель обычно измеряют с помощью психометрических тестов и комплексной оценки. Кроме того, иногда во время интервью рекрутеры прибегают к экспертной оценке, но это очень субъективный метод, который не дает точного результата. Так что кандидату все-таки лучше сосредоточиться на фактическом положении дел и не пытаться делать основной акцент на своих амбициях и планах на будущее.

Мотивы

Мотивация соискателя частично раскрывается в ходе поведенческого интервью. Кроме того, рекрутеры проверяют мотивы кандидатов с помощью проективных вопросов. Это вопросы, заданные в максимально общей формулировке. Отвечая на них, человек невольно интерпретирует ситуацию с позиции своего опыта и раскрывает свои установки по тем или иным вопросам. Компании, работающие в сфере консалтинга, также используют личностные опросники и психометрические тесты, но в других отраслях это менее распространено.
Конечно, перечисленные виды интервью — это далеко не полный перечень инструментов, которыми пользуются компании для оценки кандидатов. Из других разновидностей интервью, с которыми вы можете столкнуться, стоит отметить фит-интервью и стресс-интервью. Первое служит для того, чтобы понять, соответствует ли соискатель корпоративной культуре и ценностям компании, а второе проверяет на прочность нервную систему соискателя и то, как он ведет себя под воздействием раздражающих внешних факторов.

Как отвечать на самые распространенные вопросы?

Расскажите о себе.

Рекрутеры задают этот вопрос, чтобы понять, насколько хорошо соискатель умеет структурировать информацию и выделять главное. Времени на самопрезентацию отводится мало, так что лучше подготовится заранее. Рассказ о себе должен максимально раскрывать ваши сильные стороны и затрагивать те черты, которые вы хотели бы в себе развить. Постарайтесь не выходить за рамки двух минут.

Почему вы выбрали именно нас?

Ответ на этот вопрос показывает, насколько качественно соискатель готовился к интервью. Здесь стоить рассказать, почему вам интересна отрасль и чем вас привлекает именно эта компания (для этого желательно быть в курсе ее последних новостей). Кроме того, рекрутеры следят за тем, может ли кандидат связать достоинства компании со своими личными интересами и целями.

Каковы ваши ожидания по зарплате?

Чтобы адекватно ответить на этот вопрос, кандидату нужно знать три вещи: среднюю зарплату по рынку для аналогичных позиций, собственную идеальную зарплату и минимальную сумму, ниже которой он не готов опускаться.
Называя желаемую сумму, лучше сделать запас в 10–20 %, чтобы, если рекрутер захочет поторговаться, вы могли сделать уступку. Так вы получите ожидаемую зарплату и покажете, что вас действительно интересует эта позиция. Кроме того, будьте готовы обосновать названную сумму и объяснить, почему вы считаете, что стоите этих денег.

Каковы ваши слабые стороны?

Этот вопрос нужен для того, чтобы проследить, как вы себя оцениваете и какую работу над собой ведете. Будьте внимательны: ваши слабые стороны не должны касаться основных компетенций компании. Кроме того, важно показать, что недостатки можно исправить и вы движетесь в этом направлении. Например: «Я никогда не работал в “Эксель”, но уже начал проходить обучающий курс, чтобы во всем разобраться».

Расскажите о своих достижениях.

Интервьюер задает этот вопрос, чтобы узнать, что вас мотивирует. Достижение, о котором вы рассказываете, совсем не обязательно должно быть экстраординарным, но оно должно иметь значение лично для вас. Если со стороны оно выглядит малозначимым, объясните рекрутеру, почему вы действительно гордитесь достигнутым.

Каковы ваши планы на будущее?

Ответ на этот вопрос показывает, как соискатель воспринимает свою жизнь и каким видит свое будущее. Рекрутера интересуют не только карьерные планы, но и более глобальные цели и устремления.

Расскажите о ваших неудачах.

Основная цель интервьюера — понять, какой опыт вы извлекли из своих ошибок и в чем вы видите зоны для будущего развития.

Что делать, если вам не звонят

Здесь важно опираться на объективные факты: хорошо ли вы показали себя на интервью, обменялись ли контактами с рекрутером, дали ли фоллоу-ап по итогам встречи. Если с этими пунктами все в порядке, можно просто позвонить потенциальному работодателю и уточнить, когда примут решение по вашей кандидатуре. Если у вас нет контактов рекрутера, то можно либо ждать ответа в оговоренный период, либо постараться найти номер на сайте компании или в LinkedIn и позвонить самому.

С точки зрения сроков можно руководствоваться следующим правилом: если обратная связь не поступила в течение недели, есть повод позвонить. Если же прошло уже три недели, а вы так и не получили ответа, то стоит задуматься, хотите ли вы работать в такой компании. Кстати, если в итоге вы получили отказ от компании своей мечты, это не повод забыть о карьере в ней. Вы вполне можете учесть полученные комментарии, поработать над своими слабыми сторонами и спустя какое-то время снова подать заявку на желаемую должность. Скорее всего, работодатель оценит вашу мотивацию и готовность работать над собой.

Сергей Талалаев — эксперт вебинаров и образовательных программ Changellenge >>. Хотите перенимать опыт у таких же крутых преподавателей и прокачивать самые важные hard и soft skills? Регистрируйтесь на наши курсы, чтобы дополнить портфолио проектами, а резюме — весомой строчкой!


Теги

Бюро спикеров. Интервью с Еленой Жадановой Блог Игоря Манна

7 августа 12:29

Лена, вкратце расскажи о себе: какой у тебя бэкграуд? Чем ты занималась до того, как стала спикером?

У меня более чем пятнадцатилетний опыт в маркетинге. Я работала в таких компаниях как Energizer, Osram, De’Longhi, РТЛ Групп, Cofresco RusCom, Ратимир, где приобрела кросс-функциональную компетенцию в продажах.

Опыт заставил стать не просто вдохновителем команды, но и бизнес-тренером, коучем. Зачастую приходилось учить своих подчиненных азам работы или новым технологиям. Так я пришла в консалтинг и в коучинг.

Ого, опыт колоссальный. Ты бизнес-тренер по теме продуктового маркетинга (и лично я других таких не знаю) — в нескольких словах расскажи, о чем ты рассказываешь на тренинге? 

Гораздо проще объяснить это графически. Многие знакомы с инструментом ЖЦП (кривая жизненного цикла продукта). Продуктовый маркетинг как раз и занимается ведением любого продукта по каждой из стадий его жизненного цикла. Именно он решает, «похоронить» продукт или дать ему новый виток развития. А вот как пройти по этому пути, как создать голубой океан, продукт-блокбастер, услугу-лонгселлер, ка правильно управлять портфелем продуктов и как при этом совершить наименьшее число ошибок — этому я и учу на тренинге.

Кто или что вдохновило тебя на развитие этой темы в России?

Вдохновил практический в  опыт, полученный в этой сфере, наблюдение как многие российские компании совершают одни и те же ошибки на этом пути, желание поделиться своими знаниями и опытом в данной сфере.

Ведь отсутствие хорошего продукта рушит всю работу компании, заставляя делать ее огромное количество бессмысленных движений.

Мой тренинг рассчитан и на владельцев и топов компаний, и на продукт-менеджеров. Он однозначно будет полезен и технологам, производственникам, владельцам малого и среднего бизнеса, то есть тем, кому задачи создания и развития продуктов приходится вести самостоятельно. 

Ты меня плавно подвела к следующему вопросу: зачем приходить на твой тренинг? Как продуктовый маркетинг может помочь собственникам бизнеса, предпринимателям, коммерческим директорам, маркетерам? 

Тренинг позволит слушателям получить технологию создания продуктов и управления ими.

В любом бизнесе ввод неправильного продукта или ошибки на каждом из этапов его развития обходятся очень дорого.

Имея под рукой правильную технологию или алгоритм действий, компании гарантировано могут избежать лишних затрат.

Для технологов и производственников тренинг необходим для получения структурного знания о процессе создания и развития продукта, ведь они зачастую видят лишь кусок паззла и не всегда осознают уровень своей ответственности.

Почему ты решила присоединиться к «Бюро Спикеров»?

У Киплинга была фраза «Мы с тобой одной крови». В определенной момент своей жизни я осознала необходимость делиться знаниями, почувствовала личную ответственность за то, чтобы в моей стране стало как можно больше профессиональных и образованных людей.

Ну и классическое, один в поле не воин. Вместе мы сила, «Бюро» дает нам возможность готовить более качественный материал, ведь критическая оценка идет от сильных профессионалов.

Спасибо, Лена. И напоследок, дай, пожалуйста, три совета тем, кто планирует заниматься продуктовым маркетингом?

  1. Помните и знайте, кто ваш потребитель.
  2. Не недооценивайте конкурентов.
  3. Любите свой продукт, «болейте» им.

Связаться с Леной: [email protected]

Поделиться в Facebook

Поделиться Вконтакте

Рубрика: бюро спикеров

«Почему мы должны нанять именно вас?» — Work.ua

Другими словами, вам нужно ответить на вопрос: «Что вы можете сделать для нас, что другие кандидаты не могут».

Чаще всего вопрос звучит ближе к концу интервью, как обобщающий. Чтобы ответ удался, подготовьтесь к нему заранее, как и к другим возможным вопросам на собеседовании.

Правильное направление ответа — показать, чем вы уникальны, при этом не опорочив конкурентов. Work.ua предлагает свой алгоритм ответа на этот вопрос.

Говорите только о себе

Скорее всего, вы не знаете остальных претендентов на должность. Поэтому не делайте ошибку, говоря об особенностях других кандидатов.

Чернить в ответе нельзя никого — ни виртуальных соперников, ни бывших коллег. Покажите, что вы готовы к конкуренции.

«Я не знаю, каких кандидатов вы рассматриваете. Но считаю, что у меня есть уникальный набор квалификаций, которые могут сделать меня лучшим кандидатом для работы».

Опишите свои преимущества

Расскажите о своих сильных сторонах и представьте слабые в виде преимуществ. Можете подробно описать какой-то опыт с других позиций, какую-то красноречивую ситуацию. При этом избегайте клише «дружелюбности», «коммуникабельности» и «дипломатичности».

Подготовиться к этому вопросу поможет описание вакансии, где должны быть указаны искомые компетенции и навыки.

Не забывайте упомянуть компанию

Будем надеяться, что вы потрудились узнать информацию о компании, в которую пришли на собеседование. Даже зная поверхностную информацию о специфике работы, совместите эти знания со своими преимуществами. Вы же можете быть полезны компании так же, как и она вам?

Покажите, что действительно хотите получить эту работу

Скажите, что для вас в работе важно из того, что гарантированно предлагает компания. Это может быть конкурентная зарплата, известность компании, хорошая репутация, возможность роста, график работы. Нужную информацию можно найти в вакансии и проверив ее с помощью внешних источников.


Work.ua желает вам уверенности на интервью. А если вы не успеваете подготовиться к нему основательно, используйте универсальный план ответа на неожиданные вопросы рекрутера.



Чтобы оставить комментарий, нужно войти.

Правила Pixar по рассказу историй, которые пригодятся менеджерам по продукту и UX-дизайнерам

Менеджеры по продукту и UX-дизайнеры являются по совместительству рассказчиками. Им постоянно нужно рассказывать истории во время общения с людьми. Они рассказывают:

  • Истории программистам, чтобы разработать замечательный продукт.
  • Истории маркетологам, чтобы создать правильную кампанию.
  • Истории клиентам, чтобы вдохновить их на достижение чего-то замечательного.

И список продолжается. 

Вот несколько советов менеджерам по продукту и UX-дизайнерам, как правильно рассказывать истории:

1.

Без цели нет истории

Мы всегда рисуем хорошую картину того, что произойдет, когда пользователь будет взаимодействовать с определенной функцией продукта. Однако мы часто фокусируемся на том, что нужно разработать или как это использовать – и забываем о цели.

Какой посыл лежит в основе истории? Прежде чем начать писать, мы должны понять, зачем рассказываем историю и какова ее цель.

Правило #14 – Почему вы должны рассказать эту историю? Какой верой подкрепляется ваш рассказ? В этом вся суть.

Фото: Pixar

2. Сделайте меня менее безразличным

В хорошей истории эмпатия и уважение рождаются после того, как видишь, что кто-то пытается преодолеть сложные препятствия. Не разделяя драмы главного героя (конечного пользователя), аудитория (разработчики) не сочувствуют им настолько, чтобы пройти лишние пару километров и решить их проблему. Эмма напоминает нам, как сильно мы любим хорошие истории о неудачниках:

Правило #1  – Уважайте персонажа за усилия больше, чем за его успехи.

3. Герой, за которого можно болеть

Всем нужен герой, за которого можно болеть. Дайте мне причину, почему я должен желать успеха герою? Что произойдет, если он не сможет справиться с задачей при помощи нашего продукта?

У вас могут быть отличные шаблоны для определения портрета пользователей и покупателей, возможно, у вас даже есть информация, как их зовут и какой у них цвет глаз. К сожалению, это просто скучный персонаж в скучной истории. Если успех клиента – конечная цель, что заставит вас переживать за него, когда вы будете читать его портрет?

Что потеряет герой истории, если не сможет преодолеть препятствия для достижения своей цели? Он потеряет свою работу? Его проект провалится и это скажется на миллионах? Эмма заходит еще дальше и советует уменьшить шансы героя на успех:

Правило #16  –  Каковы ставки? Дайте нам причину болеть за персонажа. Что произойдет, если он провалится? Уменьшите его шансы на успех.

4. Достоверный сюжет

Каждая сцена в истории должна быть достоверной. Все мы слышали невероятные и неправдоподобные рассказы, после которых герой переставал казаться нам интересным.

Мы теряем аудиторию, если мы рассказываем недостоверные истории. Думайте о целях пользователя, о том, как он может преодолеть препятствия и что стоит на кону.

Правило #15  – Если бы вы были персонажем, как бы вы чувствовали себя в этой ситуации? Искренность придает невероятным ситуациям достоверность.  

Фото: Medium

5. Эффективная структура истории

У каждого рассказа есть начало, середина и конец. Подобно хорошей речи, история о возможностях продукта более эффективна благодаря структуре «Расскажи-покажи-расскажи»: сначала расскажите клиентам, что понимаете их и знаете, что они хотят сделать. Затем покажите, как это произойдет. А затем расскажите, почему это важно. Какие ставки, если работа не будет выполнена? Вот что предлагает Эмма:

Правило #4  – Однажды жил да был____. Каждый день____. Однажды____. Поэтому____. Поэтому____. Поэтому____. Пока наконец не____.

6. Что инновационного в вашей истории?

Кто хочет постоянно слушать одну и ту же историю? Чем отличается ваша? Вероятно, вы преследуете ту же цель, что и ваши конкуренты, но происходят ли в вашем рассказе другие события? Эмма советует:

Правило #12  – Отбросьте первое, что приходит вам на ум. И второе, и третье, и четвертое, и пятое. Избавьтесь от очевидного. Удивите себя.

Фото: Medium

7. Начните с конца

Правило #7  – Придумайте конец до того, как придумаете середину. Серьезно.

Сложно понять, как измерять успех, когда все уже выполнено. Функция разработана и выпущена… а теперь что? Какова ваша цель? Какие ожидаемые ключевые результаты? Всегда начинайте с конца.

Источник. 


Материалы по теме:

Четыре совета о том, как освоиться на новом рабочем месте

10 советов предпринимателям, которые собираются продавать компанию

Известные миллиардеры поделились советами, которые дали бы себе в молодости

30 советов тем, кто собирается перевозить бизнес в Кремниевую долину

(Когда) могут ли алгоритмы знать нас лучше, чем мы сами себя знаем? | Nadia Piet

Отказ от ответственности: это не умозрительно (и это не 100% рецензируемое и безупречно воспроизводимое научное исследование).

Что значит сказать, что алгоритм знает вас лучше, чем ваши коллеги? Лучше, чем твои друзья? Лучше себя?

Первые проблески этого явления появились у меня, когда я узнал об использовании психографических персонажей в предварительном просмотре курса AI & Marketing от Growth Tribe.Психографические персонажи — это инструменты, предоставляющие маркетологам глубокий основанный на данных анализ поведения, психики, предпочтений и уязвимостей каждого пользователя для информирования их таргетинга.

Затем я снова наткнулся на эту концепцию, просматривая интервью между Ником Томпсоном из WIRED, Тристаном Харрисом и Ювалем Ноем Харари (одними из великих мыслителей нашего времени), в котором Харари говорит об этом, говоря, что «это конец покерного фейса». , конец скрытых частей вашей личности».

С тех пор, как The Great Hack вышел на Netflix, кажется, все осознали эту истину, приветствуя ситуацию с Cambridge Analytica в качестве яркого примера.Назвать это скандалом означало бы, что это исключение, но это не так.

Хотя это звучит как интригующий сюжет «Черного зеркала», это новая реальность. В течение следующих месяцев я следил за современными доказательствами и разработками алгоритмов, предсказывающих все более интимные вещи.

В равной степени увлекательно и пугающе, я делюсь своими выводами ниже, включая примеры и интерактивный опыт, и оставляю вывод вам.

Исследование Кембриджского и Стэнфордского университетов, проведенное в 2015 году, сравнило « набор личностных прогнозов, сделанных компьютером (на основе лайков на странице Facebook), с набором прогнозов, сделанных друзьями и семьей, а также самим человеком в оценка”.

Они обнаружили, что при вводе всего 10 отметок «Нравится» страница алгоритма сравнивалась с прогнозом коллеги по работе. Однако с 300 алгоритм предсказывает вашу личность, как и ваш супруг.

Вкратце:

На этом изображении показано, сколько отметок «Нравится» странице требуется алгоритму, чтобы соответствовать прогнозам личности окружающих вас людей. Как видите, есть один пробел: сколько данных нужно алгоритму, чтобы знать вас лучше, чем вы знаете себя?

В реальном мире анализ алгоритма не ограничивается тем, чем вы явно делитесь, например обновлениями статуса или лайками страниц.Он опирается и делает выводы на основе многих более тонких — а иногда и удивительных — точек данных, таких как ваш стиль набора текста, скорость нажатия, количество разблокировок, расстояние от других устройств, тон разговора, скорость интернета, количество устройств и так далее. Визуализация трех уровней цифровой идентификации от

Panoptykon Foundation

Panoptykon Foundation развивает эти три уровня выводов в своей статье «Ваша цифровая личность имеет три уровня, и вы можете защитить только один из них».

Если вы настроены скептически или вам любопытно, что о вас подумает алгоритм, вам повезло. Вы можете выполнить личностный тест, аналогичный описанному выше, в своем собственном браузере с помощью:

  • IBM Watson Personality Insights — веб-страница и на основе обычного текста или профиля Twitter
  • Crystal — расширение Chrome и на основе профиля LinkedIn
  • Применить Magic Sauce — веб-страница, основанная на данных Twitter, Facebook, Linkedin. Немного больше работы, так как вам придется загружать и выгружать свои собственные пользовательские данные, а не выполнять вход через социальные сети
Предварительный просмотр анализа Билла Гейтса, проведенного Crystal в моем профиле Twitter @nadiapiet

Как вы относитесь к его анализу? Уловил ли он что-нибудь, что вы хотели бы сделать очевидным для некоторых из ваших друзей или членов семьи?

Психографические персонажи — типичный пример, но это только вершина айсберга.От предсказания сексуальной ориентации до момента, когда вы собираетесь уйти с работы, давайте рассмотрим несколько примеров, когда алгоритм превосходит наши человеческие суждения во все более интимных вопросах.

💑 Знает, остаетесь ли вы со своим партнером (с точностью 80%). пара все еще была бы вместе 2 года спустя, основываясь на этом.

Терапевты-люди оценивали видеозаписи, включая выражение лица и язык тела, в то время как алгоритм анализировал только особенности речи, такие как интонация, продолжительность речи и то, как пара говорит по очереди, и исключал даже значение слов. В частности, он уловил особенности речи, недоступные человеческому восприятию, такие как спектральный наклон.

В конечном счете, алгоритм может предсказать, будет ли пара вместе через 2 года с точностью 79,3%. Немного лучше, чем терапевты (в 75.6%), и значительно лучше, чем большинство из нас.

Хотели бы вы запустить данные о ваших отношениях с помощью этого алгоритма? Станет ли это самоисполняющимся пророчеством?

IBM разработала и внедрила алгоритм, который может прогнозировать, когда сотрудники планируют уйти с работы, с точностью 95 %.

Запатентованная как «программа прогнозирования увольнения», она анализирует множество точек данных, чтобы оценить риск бегства сотрудников и предложить действия по взаимодействию с менеджерами. Хотя у нас нет количественных данных о человеческом эталоне, мы знаем, что наши усилия не совпадают.Генеральный директор IBM Джинни Рометти утверждает, что алгоритм сэкономил IBM 300 миллионов долларов на затратах на удержание и, наряду с несколькими другими приложениями ИИ, позволил им сократить штат сотрудников отдела кадров на 30%.

Может ли он узнать, что вы уходите, до того, как вы действительно это запланируете? Если HR примет меры на основе прогноза, может ли это помешать вам уйти?

👅 Знает вашу ориентацию по вашему лицу (с точностью 90%)

Yilun Wang и Michael Kosinski провели исследование 5000 изображений лица из США.С. сайт знакомств и обучила алгоритм различать гетеросексуалов и геев. Это было верно в 81% случаев для мужчин и в 74% случаев для женщин. Точность может достигать 91%-83%, когда компьютер оценивает пять изображений на человека, тогда как люди оценивают только 61%-54%.

Окруженный множеством (оправданных) противоречий и сомнительных методов исследования, «гайдар» с искусственным интеллектом существует и вскоре может стать чем-то особенным. Заставляет вас задуматься, может ли он узнать, что вы гей, прежде чем вы это сделаете?

И это еще не все:

Это всего лишь несколько примеров из бесчисленного множества очень личных алгоритмов прогнозирования.Зная о несовершенных методах некоторых исследований, я хотел бы отметить, что эта статья не о достоверности каждого из них по отдельности, а о том, чтобы указать на более широкое развитие, которое очевидно.

Эрик Сигел, председатель Всемирной конференции Predictive Analytics, назвал ее «золотым веком поведенческих исследований. Удивительно, как много мы можем выяснить о том, как люди думают [и действуют] сейчас».

Учитывая все это, мы можем ответить на заголовок. Да, некоторые алгоритмы и предварительно обученные модели способны делать выводы о вас, чего вы (или ваши близкие) не знаете (пока).Так что это значит?

Несмотря на то, что фильм мгновенно напоминает сюжет 1984 года и находит свое раннее применение в рекламе и пропаганде, есть несколько способов подумать об этом.

  1. Мы должны представить себе альтернативные варианты использования, в которых мы можем использовать эти идеи во благо. За здоровье, образование, справедливость.
  2. Возможно, мы можем узнать о себе как о личностях и обществах, вглядываясь в свои алгоритмические размышления.
  3. Мы обязаны думать, обсуждать и управлять этими событиями, поскольку они все больше формируют мир вокруг нас.Если вы чувствуете триггер, вот некоторые вопросы, над которыми стоит задуматься/обсудить:
  • Что значит, когда алгоритм знает обо мне то, чего не знаю я?
  • Знает ли алгоритм, что лучше для меня? Лучше, чем я, наверное?
    Допустим, он принимает лучшие решения, в каких случаях я бы отказался от автономии, чтобы сделать этот выбор? Каково значение аутсорсингового агентства для интеллектуальных (полу)автономных систем?
  • Кто может собирать и получать доступ к данным? Компании, работодатели, правительства? В каких случаях оправдано действовать по нему?
  • Что, если прогноз окажется ложным в тот момент, когда мы привыкли доверять системе? Как уклонение от точек данных повлияет на способность участвовать в жизни общества? Что остается от нашей частной жизни (по сравнению с публичной), когда доступны данные по все более интимным вопросам? Особенно в странах с ограниченной свободой
  • Как мы можем создавать системы, учитывающие ограничения фиксации субъективных человеческих ценностей в количественных показателях?

По мере того, как мы будем генерировать, обмениваться и анализировать больше данных, настраивать алгоритмы и находить доступ к предварительно обученным моделям, эти прогностические машины будут становиться все более точными, детализированными и широко распространенными.

Покупая Google Home, фитбиты и умные холодильники, пока мы говорим, мы должны начать думать и разрабатывать принципы и параметры этих предполагаемых идей сейчас, а не позже.

Полагаться на алгоритмические идеи как на источник истины напоминает мне традицию наблюдения, когда вместо того, чтобы заглядывать в пруды, шарики или кофейную грязь, мы теперь копаемся в наборах данных. Или как древние греки обращались за ответами к дельфийскому оракулу. Когда мы вступаем в эту эпоху, давайте изящно вспомним надпись на входе Оракула, призывающую нас «познать себя», и продолжим с таким же осознанием.

Как подойти к любому собеседованию по алгоритму без паники

Автор Sun-Li Beatteay

Давайте будем честными, проблемы с алгоритмами по-прежнему являются важной частью поиска работы. Хотя существует постоянно расширяющийся список компаний, которые не заставляют вас прыгать через обручи кодирования, средний разработчик когда-нибудь столкнется с проблемой алгоритма в реальном времени в поисках работы. Особенно, если вы хотите работать в «Большой четверке» или в известном стартапе. Так что через обручи мы прыгаем.

Мне не нужно говорить о том, насколько напряженными могут быть технические собеседования.Я уверен, что большинству из нас знакомо разочарование, вызванное уходом с интервью, которое мы только что провалили, и перебором всех способов, которыми мы могли его изменить. Это не веселое чувство.

Вот почему я пишу это. Для тех из вас, кто сталкивается с проблемой алгоритма, то, как вы подходите к ней, может иметь решающее значение. Вы из тех людей, которые ныряют с головой и разбираются по ходу дела? Или у вас есть процесс, которому вы следуете, чтобы разбить проблему на управляемые части? В то время как первый метод может работать для некоторых, я применяю второй.

Для меня очень важно иметь набор шагов для решения проблемы. Хотя это не гарантирует мне решения или предложения работы, это позволяет мне управлять своей реакцией на стресс. Поддержание моей паники на приемлемом уровне помогает мне сосредоточиться. В конце концов, технические собеседования должны демонстрировать вашу способность решать проблемы, а не вашу способность справляться с несколькими людьми, которые молча осуждают вас, не теряя сознания.

В этой статье я хочу показать вам процесс, который я отточил с помощью нескольких технических экранов и десятков пробных интервью.На него сильно повлияла система PEDAC Launch School. Я использую его каждый раз, и он хорошо послужил мне.

«Влюбитесь в процесс, и результаты не заставят себя ждать». — Эрик Томас

Лучший способ показать мой процесс — продемонстрировать его в действии. Итак, давайте работать над проблемой вместе. И чтобы сделать это как можно более достоверным, я выберу проблему, которую никогда раньше не решал. Хотя вам придется поверить мне на слово.

Согласно Leetcode, алгоритм преобразования строки в целое число является популярным вопросом на собеседованиях.У него также самый низкий показатель завершения среди всех задач среднего ранга. Это должно быть хорошим испытанием.

Я также выбрал эту задачу, так как она несколько практична. Это реальный алгоритм, реализованный в большинстве языков программирования. В отличие от многих других задач на собеседовании (с раздачей монет), инженеры использовали этот алгоритм в реальной жизни.

Сказав это, давайте углубимся. Не стесняйтесь следовать на любом языке, который вы хотите. Я буду использовать JavaScript.Вы можете попробовать мой подход или использовать свой собственный. Посмотрите, сможете ли вы решить ее раньше меня в конце этого поста. Возможно, вы станете на один шаг ближе к созданию нашего собственного языка.

Шаг 1: Перефразируйте проблему своими словами

Для меня это самый важный шаг. Это мой шанс задать интервьюеру вопросы, чтобы прояснить требования и проанализировать всю важную информацию. Кроме того, переписывание проблемы своими словами дает мне возможность сформировать мысленную модель и переварить проблему.

В связи с этой проблемой я бы задал один вопрос: разрешено ли мне использовать приведение типов. Хотя в описании это не указано, я буду использовать нативное приведение типов JavaScript только для преобразования одного символа за раз. Это своего рода ограничение, которое я ожидал бы найти в реальном интервью.

После прочтения описания, вот ключевые детали, которые я придумал.

  // Учитывая строку, вернуть соответствующее числовое значение.  
  // Игнорировать все пробелы в начале строки. 
  // Число может начинаться с отрицательного или положительного значения.  
  // Все символы, идущие после числа, следует игнорировать.  
  // Строка недействительна, если перед числом стоит символ, не являющийся пробелом или знаком.  
  // Если строка не содержит целочисленных значений, она недействительна.  
  // Возвращаемое значение для любой недопустимой строки равно 0.  
  // Результирующее целое число не может быть больше (2^31) — 1 или меньше -(2^31).  

Только исходя из этих требований я уже начинаю представлять, как я буду создавать этот алгоритм. Это, вероятно, потребует некоторого цикла и совсем немного условной логики.

Некоторые люди, вероятно, начнут программировать после этого шага. Для меня еще слишком рано формулировать какие-то конкретные планы, но моя шестеренка крутится.

Шаг 2: Типы входных и выходных данных

Многие сочтут это бессмысленным шагом, но я всегда стараюсь получить входные и выходные данные алгоритма.Либо в виде комментария к коду, либо в углу доски.

Выполняет две функции. Во-первых, он определяет, какими будут параметры моей функции и как будет выглядеть подпись. Leetcode уже создал для меня сигнатуру функции, но на реальном собеседовании этого не будет.

Во-вторых, я всегда помню, с какими типами буду работать. Нередко кандидат проваливает все тестовые случаи, потому что он забыл вернуть строку, а не массив.Я могу говорить или не говорить из своего опыта…

Для нашей задачи входы и выходы хорошо определены в заголовке.

  Ввод: строкаВывод: 32-битное целое число со знакомПодпись: myAtoi(str)  

Шаг 3: Примеры и пограничные случаи

Теперь, когда я уверен во входных и выходных данных, я хочу придумать несколько тестовых случаев . Эти примеры должны охватывать все крайние случаи, которые я могу придумать. Я могу только представить, сколько раз кандидат создавал работающее решение только для того, чтобы интервьюер придумывал крайний случай, который он упустил, что приводило к тому, что его решение разваливалось.

Возможно, ваш интервьюер предоставит некоторые из них, но я бы предложил еще больше, особенно если они не являются исчерпывающими. Например, Leetcode дал мне несколько приличных тестов.

  IN: "4193  в:" 4193 со словами "OUT: 4193  
  in:" Слова и 987 "OUT: 0  
  IN:" -91283472332 "OUT: -2147483648  

Однако эти примеры отсутствуют некоторые возможности. Что делать, если номер начинается с + ? Или что, если перед числом стоит несколько знаков, например --50 ?

Давайте сделаем несколько лучше.

  Ввод: «+50,890» Вывод: 50  
  Ввод: «-+100» Вывод: 0  
  Ввод: «!другой недействительный шаг -10» Выход: 0  9:01152 Структура данных (s)  

Большинство, если не все, проблемы с кодом алгоритма связаны с использованием структуры для отслеживания ваших данных. Важно учитывать, какие структуры данных вы будете использовать, так как это повлияет на вашу реализацию.

Из описания задачи я знаю, что буду иметь дело со строками и целыми числами.Но буду ли я использовать другую структуру данных для преобразования одной в другую?

Одна проблема, которую я уже предвидел, — это отслеживание мест каждой цифры (десятки, сотни, тысячи и т. д.). Поскольку я не буду заранее знать длину моего целого числа, я буду использовать массив для отслеживания целочисленных символов. Массив будет служить промежуточным заполнителем для каждого символа, прежде чем они будут преобразованы в окончательное целое число.

Хотя, скорее всего, существует более эффективное решение, я могу оптимизировать свое решение позже.Прямо сейчас я просто хочу пойти с тем, что имеет для меня наибольший смысл. Лучше получить работающее наивное решение, чем выстрелить в луну и ничего не допилить.

Шаг 5: Псевдокод

Мой предпоследний шаг — потратить некоторое время на изложение моего алгоритма в псевдокоде. Интервьюеры хотят видеть, как вы думаете и подходите к проблемам. Псевдокод идеально подходит для этого.

Дополнительным преимуществом является то, что интервьюер заранее знает, как вам помочь. Были времена, когда я застревал на проблеме только для того, чтобы мой интервьюер давал тонкие намеки, чтобы я продолжал.Если вы начнете программировать без плана, вы можете запутать и себя, и своего интервьюера. Сделайте каждому из вас одолжение и создайте план действий.

Вот что я придумал.

  // Начать с индекса = 0  
  // Пока символ с текущим индексом является пробелом // Увеличить индекс  
  // Проверить, не является ли следующий символ недействительным // вернуть 0  
  / / Проверить, является ли следующий символ положительным или отрицательным знаком // Если знак отрицательный, пометить число как отрицательное // Увеличить индекс  
  // Цикл по символам, начиная с текущего индекса // Если текущий символ целочисленный // Отменить сдвиг перед array // Увеличить индекс // В противном случае выйти из цикла  
  // Прокрутить строку массива целых чисел // Преобразовать строковый символ в целое // Умножить целое число на (10^index) и прибавить к возвращаемому значению  
  // Если строка содержит отрицательный знак, умножить значение результата на -1// Если значение результата меньше минимального, присвоить минимальное // Если значение результата больше максимального, присвоить максимальное  
  // Возвращаемое значение  

Это ма Кажется, я придумал это из ниоткуда, но за кулисами было много размышлений и проб и ошибок. Это самый трудоемкий шаг, потому что именно здесь создается алгоритм.

Прочтите требования, входы/выходы и пограничные случаи. Задавайте вопросы, уточняйте концепции и изолируйте области неопределенности, чтобы сосредоточиться на них. Найдите самое простое решение, которое вы можете придумать, и работайте с ним.

Вам нужен поиск в глубину? Раздвижное окно? Разделяй и властвуй? Что-то другое?

Если это шаг, с которым у вас больше всего проблем, не волнуйтесь. С практикой станет легче.А практиковаться надо. Тщательная разработка алгоритма в псевдокоде сделает следующий шаг быстрым и легким.

Шаг 6: Код!

Наконец-то! «Вы, наверное, думаете. “ Это длилось целую вечность!

Действительно, я много времени провожу в планировании. Если интервьюер дает мне 45 минут, чтобы закончить, я трачу 15–30 минут на размышления и мысленное переваривание.

«Дайте мне шесть часов на то, чтобы срубить дерево, и первые четыре я потрачу на то, чтобы точить топор. ” — Авраам Линкольн

На самом деле программирование — наименее важный шаг для меня. Вся тяжелая работа уже сделана. Теперь мне просто нужно интерпретировать мою ментальную модель в код.

Кроме того, то, как я кодирую это решение в условиях собеседования, не будет таким же, как в реальной жизни. Черт возьми, реальное решение для интервью выглядело бы иначе, чем ответ, который я придумал для этой статьи. На то, как я кодирую на собеседовании, влияет несколько факторов, таких как время и отзывчивость интервьюера.

Не имея доступа к Google или времени на рефакторинг, я просто хочу написать что-то работающее. И нет никакой гарантии, что я даже этого достигну.

Но суть поста не в этом. Да, возможно, я бы не решил этот вопрос в интервью. Но до этого момента я разбил задачу на ее ключевые компоненты. Я знаю, что могу решить эту проблему, и я поставил себя в наилучшее положение для этого. Хороший интервьюер это увидит.

На техническом экране или на месте код не имеет значения. Это то, как вы это придумали.

Если вам интересно сравнить решения, вот то, что я придумал:

Это решение не самое эффективное. Согласно Leetcode, он превосходит только 25% других заявок.

Тем не менее, он прошел бы большинство технических собеседований. Интервьюер может попросить меня оптимизировать его по пространству или времени, но это те вещи, которые можно включить в дальнейшие итерации, если позволяет время. Не обязательно придумывать их с первого раза.

Смысл использования процесса в том, чтобы иметь системный подход к преодолению любой проблемы. Он работает независимо от того, используете ли вы его на работе каждый день или на собеседовании по техническим вопросам. Используя его на собеседовании, вы можете сдерживать панику, сосредоточившись на проблеме, а не на своих эмоциях.

Если у вас нет процесса, начните его создавать. Вы можете использовать PEDAC или разработать свой собственный. Просто убедитесь, что это помогает вам создавать решения, в которых вы уверены.

Например, вы могли заметить использование в моем решении констант, вспомогательных функций и регулярных выражений.Это все приемы, которые я перенял, которые помогают мне изолировать сложность в интервью. Чем больше мой код читается как английский, тем меньше я путаюсь при его написании и тем быстрее работаю. Может немного многословно, но мне нравится. Делайте то, что работает для вас.

Если вы уже используете какую-то процедуру, практикуйте и совершенствуйте ее. Не ждите собеседования на месте, чтобы приступить к тонкой настройке. Поэкспериментируйте с фиктивными интервью. Pramp и Interviewing.io — идеальные инструменты для этого.

Помните: если ничего не помогает, доверьтесь процессу.

Если эта статья нашла отклик у вас, пожалуйста, похлопайте ? !

Как всегда, удачного программирования!

Интервью по алгоритмам: теория и практика

Интервью по алгоритмам: теория и практика Я пробую несколько экспериментальных уровней на Patreon , чтобы посмотреть, смогу ли я получить уровни финансовой поддержки этого блога, подобные подстекам, не переходя на подстеки!
Интервью по алгоритмам: теория и практика

Когда я спрашиваю людей в модных крупных технологических компаниях, почему тесты по алгоритмам обязательны, чаще всего я получаю ответ примерно такой: «У нас так много масштабов, что мы не можем себе позволить кто-то случайно написал алгоритм O(n^2) и вывел сайт из строя". Одна вещь, которую я нахожу забавной в этом, заключается в том, что хотя приличная доля ценности, которую я предоставил компаниям, заключалась в решении проблем алгоритмов на уровне экрана телефона, я не могу пройти собеседование по алгоритмам! Когда я говорю это, люди часто думают, что я имею в виду, что я проваливаю половину интервью или что-то в этом роде. Это больше половины.

Когда я написал черновой пост в блоге о своем опыте интервью, читатели черновика раскритиковали его как слишком скучный и повторяющийся, потому что я провалил слишком много интервью. Я должен обобщить свои неудачи в виде таблицы, потому что никто не захочет читать сообщение в блоге из 10 тысяч слов, которое, по их словам, представляет собой просто серию неудач (это хороший совет; я работаю над версией с таблицей).Я провел около 40 «настоящих» собеседований по программному обеспечению и прошел, может быть, одно или два из них (возможно, ноль).

Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы было понятно, что я имею в виду под «проблемой алгоритмов на уровне экрана телефона» выше.

В одной крупной компании, в которой я работал, команда написала базовую библиотеку, реализующую массив с изменяемым размером для собственных целей. При каждом изменении размера, приводившем к переполнению резервного хранилища массива, реализация добавляла постоянное количество элементов, а затем копировала старый массив во вновь выделенный, немного больший массив.Это классический пример того, как не следует реализовывать массив с изменяемым размером, поскольку это приводит к изменению размера с линейным временем вместо изменения размера с амортизированным постоянным временем. Это настолько классический пример, что его часто используют в качестве канонического примера при демонстрации амортизированного анализа.

Для людей, которые не привыкли к экранам телефонов крупных технологических компаний, типичные экраны телефонов, которые я получил, являются одним из:

  • «простой» вопрос по кодированию/алгоритмам, возможно, с «очень легкой» разминкой вопрос впереди.
  • ряд «очень простых» вопросов по программированию/алгоритмам,
  • куча мелочей (редко для универсальных ролей, но нередко для низкоуровневых или связанных с производительностью ролей)

Эта проблема реализации массива считается настолько прост, что попадает в категорию «очень простые» и является либо разминкой для «настоящего» вопроса об экране телефона, либо связан с кучей таких же простых вопросов. И тем не менее, этот изменяемый размер массива отвечал примерно за 1% всей нагрузки GC во всем коде JVM в компании (это был второй по величине источник выделения памяти для всего кода), а также за значительную долю ЦП.К счастью, реализация массива с изменяемым размером не использовалась в качестве универсального массива с изменяемым размером, а была создана только полуспециальной оболочкой, что позволило ему «лишь» отвечать за 1% всего давления GC в компании. . Если бы его задали в качестве вопроса на собеседовании, вполне вероятно, что большинство членов команды правильно реализовали бы его на собеседовании. Решение этой проблемы принесло моему работодателю ежегодно больше денег, чем я заработал за всю свою жизнь.

Это был второй по величине источник выделения памяти, а самым большим источником было преобразование пары длинных значений в байтовые массивы в той же основной библиотеке.Похоже, это было сделано потому, что кто-то написал или скопировал вставленную хеш-функцию, которая принимала массив байтов в качестве входных данных, а затем модифицировала ее так, чтобы она принимала два входных параметра, взяв два массива байтов и обрабатывая их последовательно, что оставило интерфейс хеш-функции как . (байт[], байт[]) . Чтобы вызвать эту функцию для двух длинных, они использовали удобную функцию преобразования long в byte[] в широко используемой служебной библиотеке. Эта функция, помимо выделения byte[] и вставки в нее long , также меняет порядок следования байтов long (похоже, что функция предназначена для преобразования long значений в сетевой порядок байтов).

К сожалению, переключение на более подходящую хеш-функцию было бы серьезным изменением, поэтому я решил изменить интерфейс хэш-функции, чтобы он принимал пару длинных массивов вместо пары байтовых массивов, и чтобы хеш-функция выполняла обращение порядка следования байтов вместо того, чтобы делать это как отдельный шаг (поскольку хеш-функция уже перетасовывала байты, это не создавало дополнительной работы). Удаление этих ненужных ассигнований принесло моему работодателю больше денег в год, чем я заработал за всю свою жизнь.

Нахождение постоянного коэффициента ускорения технически не является вопросом алгоритмов, но это также то, что вы видите в интервью по алгоритмам. В качестве дополнения к вопросу об алгоритмах меня обычно спрашивают: «Вы можете сделать это быстрее?» Ответ на это часто включает в себя выполнение простой оптимизации, которая приводит к постоянному улучшению фактора.

Конкретный пример, о котором меня дважды спрашивали в интервью: вы храните идентификаторы как целые числа, но у вас уже есть некоторый контекст в вопросе, который позволяет вам знать, что идентификаторы плотно упакованы, поэтому вы можете хранить их как вместо этого битовое поле.Разница между вопросом на собеседовании с битовым полем и избыточным массивом в реальном мире заключается в том, что существующее в реальном мире решение настолько далеко от ожидаемого ответа, что вас, вероятно, не попросят найти ускорение с постоянным коэффициентом. Скорее всего, вы бы провалили собеседование в этот момент.

Если взять пример из другой компании, конфигурация для BitFunnel, поискового индекса, используемого в Bing, является еще одним примером вопроса об алгоритмах на уровне собеседования.

Полного контекста, необходимого для описания решения, недостаточно для этой записи в блоге, но, по сути, есть набор фильтров Блума, которые необходимо настроить.Один из способов сделать это (который, как мне сказали, уже применялся) — написать функцию оптимизации черного ящика, которая использует градиентный спуск, чтобы попытаться найти оптимальное решение. Мне сказали, что это всегда приводило к некоторым странным свойствам, а конфигурация вывода всегда приводила к неидеальности, которую можно было обойти, сделав вспомогательные фильтры Блума менее плотными, т.е. выбрасывая больше ресурсов (и, следовательно, денег) на проблему.

Чтобы создать более оптимизированное решение, вы можете заметить, что основная операция в BitFunnel эквивалентна перемножению вероятностей, поэтому для любой конкретной конфигурации вы можете просто перемножить некоторые вероятности вместе, чтобы определить, как будет работать конфигурация.Поскольку пространство конфигурации не так уж велико, вы можете затем поместить это в несколько циклов for и выполнить итерацию по пространству возможных конфигураций, а затем выбрать лучший набор конфигураций. Это не совсем правильно, потому что умножение вероятностей предполагает некоторую независимость, которой в действительности нет, но, похоже, она работает нормально по той же причине, по которой наивная байесовская фильтрация спама работала довольно хорошо, когда она была введена, даже несмотря на то, что она неправильно предполагает вероятности появления любых двух слов в электронном письме независимы.И если вам нужно полное решение, вы можете проработать не независимые детали, хотя это, вероятно, выходит за рамки интервью.

Это всего лишь три примера, которые пришли мне на ум, я постоянно сталкиваюсь с подобными вещами и могу с ходу придумать десятки примеров, возможно, больше сотни, если я сяду и попытаюсь перечислить каждый пример, над которым я работал, определенно больше сотни, если я перечислю известные мне примеры, над которыми работал кто-то другой (или никто).Оба примера в этом посте, а также те, которые я не включил, обладают следующими свойствами:

  • Пример можно сформулировать как вопрос для интервью
  • Если сформулировать как вопрос для интервью, вы ожидаете, что больше всего (и, вероятно) всем людям в соответствующей команде, чтобы получить правильный ответ в течение времени интервью
  • Экономия средств от исправления примера стоит больше, чем мой заработок за всю жизнь на сегодняшний день
  • Пример сохранялся достаточно долго, поэтому разумно предположить, что в противном случае это не было бы обнаружено

В начале этого сообщения мы отметили, что люди в крупных технологических компаниях обычно утверждают, что им приходится проводить собеседования по алгоритмам, поскольку иметь неэффективность в масштабе очень дорого. По моему опыту, таких примеров полно в каждой компании, в которой я работал, которая проводит собеседования по алгоритмам. Попытки заставить людей решать проблемы алгоритмов на работе, задавая вопросы об алгоритмах на собеседованиях, не работают.

Одна из причин заключается в том, что, хотя крупные компании стараются убедиться, что люди, которых они нанимают, могут решать алгоритмические головоломки, они также побуждают многих или большинство разработчиков избегать использования подобных рассуждений для зарабатывания денег.

Из трех решений для приведенных выше примеров два находятся в производстве, а одно нет.Это примерно моя нормальная частота попаданий, если я обращаюсь к случайной команде с разницей и не настойчиво слежу за ней (в отличие от команды, которая, у меня есть основания полагать, будет восприимчива, или команды, которую просят о помощи, или если я продолжайте приставать к команде, пока исправление не будет принято).

Если вы очень циничны, вы могли бы возразить, что удивительно, насколько высок уровень успеха. Если я попаду в случайную команду, то, скорее всего, эффективность не будет зависеть ни от целей команды, ни от целей их организации.Компания, вероятно, потратила приличное количество усилий, чтобы стимулировать команды для достижения своих целей — иначе какой смысл иметь цели? Принятие моего различия потребует от них тестирования, интеграции, развертывания изменения и создаст риск (поскольку все развертывания имеют ненулевой риск). По сути, я прошу команды выполнить некоторую работу и взять на себя определенный риск, чтобы сделать что-то, что для них бесполезно. Несмотря на стимулы, люди, как правило, принимают изменения, но они вряд ли будут тратить много своего свободного времени, пытаясь найти улучшения эффективности (и их обычное рабочее время будет потрачено на вещи, которые соответствуют целям команды). .

Гипотетически предположим, что компания не пыталась обеспечить, чтобы ее разработчики могли пройти тесты по алгоритмам, но стимулировала разработчиков использовать относительно эффективные алгоритмы. Я не думаю, что какой-либо из трех приведенных выше примеров мог сохраниться неоткрытым в течение многих лет, и они не могли остаться незафиксированными. Какой-нибудь гипотетический разработчик, работающий в компании, где люди профилируют свой код, вероятно, просмотрел бы самые популярные элементы в профиле для самой ресурсоемкой библиотеки в компании.«Трюк» для обоих — это не какое-то волшебство алгоритмов, а просто взгляд на все, что можно исправить с помощью стимулов. Третий пример менее неизбежен, так как нет стандартного инструмента, который скажет вам посмотреть на проблему. Также было бы легко попытаться представить результат как своего рода волшебство — этот пример стал основной частью статьи, получившей награду за лучшую статью на ведущей конференции в своей области (IR), но реальность такова, что «хитрость» заключалась в применении математики средней школы, что означает, что настоящая хитрость заключалась в том, чтобы иметь достаточно времени, чтобы просмотреть места, где математика средней школы могла бы быть применима, чтобы найти ее.

На самом деле я работал в компании, которая использовала стратегию «не задавать вопросы об алгоритмах на собеседованиях, но поощрять то, что полезно для компании в глобальном масштабе». За время своего пребывания там я нашел только одно единственное исправление, которое почти соответствует критериям приведенных выше примеров (если бы у компании был больший масштаб, она бы соответствовала всем критериям, но из-за размера компании повышение эффективности стоило того). гораздо меньше, чем в крупных компаниях — гораздо больше, чем я зарабатывал в то время, но годовой доход все равно был меньше, чем мой общий заработок за всю жизнь на сегодняшний день).

Я думаю, основная причина того, что я нашел только один близкий пример, заключается в том, что достаточное количество людей рассматривало улучшение компании как свою работу, поэтому простых и важных исправлений, как правило, не существовало, потому что системы обычно разрабатывались таким образом, что в них не было легко заметить улучшения в первую очередь. В тех редких случаях, когда это было не так, было достаточно людей, которые пытались поступать правильно для компании (вместо того, чтобы их заставляли подчиняться местным стимулам, которые сильно отличаются от того, что приносит компании глобальную пользу), и кто-то else, вероятно, собирался решить проблему до того, как я с ней столкнулся.

Алгоритмы/кодирование части собеседования в этой компании (первоначальный экран плюс выезд на место вместе взятые) было проще, чем экран телефона в крупных технологических компаниях, и мы практически не проводили собеседование по проектированию системы.

Некоторое время мы пробовали алгоритмический вопрос на собеседовании на месте, который был сложным, но в пределах того, что вы можете увидеть на экране телефона BigCo (но все же проще, чем вы ожидаете увидеть на собеседовании на месте). . Мы перестали задавать этот вопрос, потому что каждый новый выпускник, с которым мы беседовали, не отвечал на него (мы не задавали таких вопросов опытным кандидатам). Мы просто не были достаточно престижны, чтобы найти кандидатов, которые могли бы легко ответить на эти вопросы, поэтому было невозможно нанимать, используя те же самые модные фильтры найма, которые были у всех остальных. В современных дискуссиях об интервью то, что мы сделали, часто называют «снижением планки», но мне неясно, почему нас должно волновать, как высоко может перепрыгнуть планка человек, когда у него мало (а в некоторых случаях нет) работы, которую он выполняет. быть нанятым, чтобы сделать включает в себя прыжки через решетку. И в тех случаях, когда вы хотите, чтобы они перепрыгивали через перекладины, они могут быть высотой 2 дюйма, и по ним можно легко пройти.

По фактической производительности это была самая производительная компания, в которой я работал. Я считаю, что причины этого носят культурный характер и слишком сложны для полного изучения в этом посте, но я думаю, нам помогло то, что мы не отфильтровывали совершенно хороших кандидатов с помощью викторин по алгоритмам и не предполагали, что люди могли бы понять это на работе, если бы у нас было культура людей, которые обычно делают правильные вещи вместо того, чтобы сосредотачиваться на местных целях.

Если другие компании хотят, чтобы люди решали проблемы с алгоритмами на уровне собеседования на работе, возможно, они могли бы попытаться стимулировать людей решать проблемы с алгоритмами (когда это уместно).Это можно сделать в дополнение или даже вместо фильтрации людей, которые могут решать проблемы с алгоритмами доски.

Приложение: как мы сюда попали?

Когда-то на собеседованиях часто задавались пустяковыми вопросами. Современные версии могут выглядеть следующим образом:

  • Что такое MSI? МЭСИ? МОЭСИ? МЕСИФ? В чем преимущество MESIF перед MOESI?
  • Что произойдет, если добавить деструктор? А если это С++11? Что, если деструктор подобъекта, который вызывается деструктором верхнего уровня, выбросит исключение, какие другие деструкторы подобъекта будут выполняться? Что делать, если вы бросаете во время раскручивания стека? При каких обстоятельствах это не приведет к вызову std::terminate ?

Я слышал об этой практике, когда учился в школе, и даже видел ее в некоторых компаниях "старой школы". Это было тогда, когда Microsoft была крупнейшей игрой в городе, и люди, которые хотели копировать успешную компанию, скорее всего, копировали Microsoft. Самый читаемый блогер по программированию в то время (Джоэл Спольски) говорил людям, что им нужно принять практику разработки программного обеспечения X, потому что Microsoft делает это, и они не могут конкурировать, не применяя те же методы. Например, в одном из самых влиятельных блогов по программированию той эпохи Джоэл Спольски выступает за то, что он назвал тестом Джоэла, отчасти говоря, что вы должны делать следующие вещи, чтобы не отставать от таких компаний, как Microsoft:

Оценка 12 — идеально, 11 — терпимо, а 10 или меньше — и у вас серьезные проблемы.Правда в том, что большинство организаций, занимающихся разработкой программного обеспечения, работают с оценкой 2 или 3, и им нужна серьезная помощь, потому что такие компании, как Microsoft, работают на 12-й полной ставке.

В то время было популярно мнение, что Microsoft задавала людям вопросы, подобные следующим (и мне фактически задали одну из этих головоломок во время моего интервью с Microsoft примерно в 2001 году, наряду с нулевыми вопросами об алгоритмах или кодировании):

  • как бы вы убежали от блендера, если бы вы были ростом в полдюйма?
  • почему крышки люков круглые?
  • в комнате без окон есть 3 светильника, каждый из которых управляется выключателем снаружи комнаты. Вы находитесь вне комнаты. Вы можете войти в комнату только один раз. Как определить, какой переключатель управляет какой лампочкой?

Поскольку я проходил собеседование в то время, когда происходили эти изменения, мне задавали много простых вопросов, а также много головоломок (включая все вышеперечисленные). Некоторые другие популярные в то время вопросы, технически не являющиеся головоломками, были задачами Ферми. Другой тенденцией того времени были поведенческие интервью, и в ряде компаний, с которыми я беседовал, было 100% поведенческих интервью без технических интервью.

Так или иначе, тогда людям нужно было найти оправдание для копирования интервью в стиле Microsoft. Когда я спрашивал людей, почему, по их мнению, головоломки или вопросы Ферми хороши, мне обычно говорили, что они говорят вам, действительно ли кандидат может думать, в отличие от глупых вопросов-викторин, которые говорят только о том, запомнили ли вы какие-то пустяки. Нам действительно нужно нанимать кандидатов, которые действительно могут думать!

Оглядываясь назад, люди теперь понимают, что это было неэффективно, и культивирование каждого решения Microsoft не сделает вас таким же успешным, как Microsoft, потому что успех Microsoft сводился к нескольким ключевым вещам плюс сетевые эффекты, поэтому копирование того, как они берут интервью, может' возможно, не превратить вас в Microsoft. Вместо этого вы превратитесь в компанию, которая проводит собеседования, как Microsoft, но не в состоянии воспользоваться сетевыми эффектами, которыми Microsoft смогла воспользоваться.

Для интервьюируемых процесс с головоломками был в основном таким же, как сейчас с вопросами по алгоритмам, за исключением того, что перед собеседованием вы должны были просмотреть «Как бы вы переместили гору Фудзи» вместо «Взломать интервью по кодированию», чтобы собрать кучу знаний для головоломки, которые вы вы никогда не будете использовать на работе вместо алгоритмов знания, которые вы никогда не будете использовать на работе.

В то время интервьюеры узнавали о вопросах специально из книг для подготовки к интервью, таких как «Как бы вы сдвинули гору Фудзи?» а затем задайте их кандидатам, которые узнали ответы из таких книг, как «Как бы вы сдвинули гору Фудзи?». Когда я разговариваю с людьми, которые на десять лет моложе меня, они думают, что это нелепо — эти вопросы, очевидно, не имеют никакого отношения к работе, и способность правильно ответить на них гораздо сильнее коррелирует с некоторой подготовкой к собеседованию, чем с компетентностью. на работе.Хиллел Уэйн рассказал о том, как сегодня люди придумывают вопросы для интервью (и я также видел это воочию в нескольких разных компаниях), и, за исключением групп, которые проверяют знания, считающиеся специализированными, сегодня это не кажется чем-то особенным. .

К этому моменту мы прошли через несколько десятилетий увлечения программированием интервью, каждое из которых в ретроспективе выглядит нелепо. Либо мы, наконец, открыли настоящий секрет эффективного проведения интервью и проложили свой путь через любые препятствия, которые заставляли всех в прошлом использовать явно фальшивые причудливые методы интервью, либо мы находимся в середине другой причуды, которая будет казаться одинаково смешно для людей, оглядывающихся на десятилетие или два назад.

Ничего не зная об эффективности собеседований на мета-уровне, поскольку методы собеседования люди получают одинаковые (присваивают технику высокого уровня самой престижной компании), я думаю, было бы довольно удивительно, если бы это не было причудой. Я был бы менее удивлен, обнаружив, что современные методы не были причудой, если бы люди проводили или ссылались на эмпирические исследования или независимо обнаруживали, что работает.

Вдохновленный комментарием Уэсли Аптекар-Касселс, когда я в последний раз искал работу, я спросил некоторых людей, как они проверяют эффективность своего процесса собеседования и как они пытаются уменьшить предвзятость в своем процессе.Ответы, которые я получил (сгруппированы вместе, если похожи, в порядке убывания частоты):

  • А? Мы этого не делаем и/или зачем нам это делать?
  • На самом деле мы не знаем, эффективен ли наш процесс
  • Я/мы просто знаем, что он работает
  • Я/мы не предвзяты
  • Я/мы заметили бы предвзятость, если бы она существовала, а ее нет
  • Кто-то изучил это и/или провел исследование, но никто из тех, кто говорит мне об этом, не может сказать мне ничего конкретного о том, как это изучалось или какова была методология исследования

Приложение: обучение

Как и в большинстве случаев реального мира проблемы, когда вы пытаетесь выяснить, почему ошибки алгоритмов уровня собеседования на уровне семи, восьми или даже девятизначных цифр в год лежат вокруг, ожидая исправления, нет ни одной «первопричины», на которую вы могли бы указать. Вместо этого существует своего рода защита ежа от несогласованных стимулов. Другая часть этого заключается в том, что обучение крайне недооценивается.

Мы обсуждали, что во всех компаниях, в которых я работал, за исключением одной, существуют системы стимулирования, которые заставляют разработчиков чувствовать, что они не должны тратить время на изучение повышения эффективности, даже если простой расчет показывает, что существует десятки или сотни миллионов долларов отходов, которые можно было бы легко исправить. И затем, поскольку это не поощряется, разработчики, как правило, не имеют опыта в подобных вещах, что делает их непривычными, что заставляет их чувствовать себя сложнее, чем есть на самом деле.Таким образом, даже если день работы может принести 1 миллион долларов в год в виде сбережений или прибыли (по моему опыту, это довольно распространено в крупных компаниях), люди не осознают, что это всего лишь рабочий день и его можно выполнить с небольшим компромиссом. к скорости. Одним из способов решения этой последней проблемы является обучение, но это еще труднее получить признание, чем повышение эффективности, которое не входит в ваши цели!

Просто, например, я однажды написал руководство средней длины (4500 слов, короче, чем этот пост по количеству слов, хотя, вероятно, длиннее, если вы добавите изображения) о том, как найти различные неэффективности (как использовать распределение или профилировщик процессорного времени, как выполнить настройку сборщика мусора для конкретных служб для используемых нами сборщиков мусора, как использовать некоторые инструменты, которые я создал, которые автоматически находят неэффективность в ваших конфигурациях JVM или контейнера и т. д., в основном это простые и часто важные вещи, для которых легко написать модуль Runbook; если вы в Твиттере, вы можете прочитать это на http://go/easy-perf). У меня была пара человек, которые ранее обращались ко мне за помощью в решении проблемы, сказали мне, что они смогли отлаживать и устранять проблему самостоятельно, и, из вторых рук, я слышал, что пара других людей, которых я не знаю, t know смогли уйти и повысить эффективность своих услуг. Я был бы удивлен, если бы услышал хотя бы о 10% случаев, когда этот туториал помог кому-то, поэтому я предполагаю, что он помог десяткам инженеров, а возможно, и многим другим.

Если бы я провел неделю за «настоящей» работой, а не за написанием учебника, у меня было бы что-то конкретное, с измеримой ценностью, что я мог бы легко поместить в рекламный пакет или обзор производительности. Вместо этого у меня есть эта туманная вещь, которая в лучшем случае считается чем-то вроде «дополнительного кредита». Я не жалуюсь на это конкретно - это именно тот результат, которого я ожидал. Но в среднем компании получают то, что поощряют. Если они ожидают, что обучение будет исходить от разработчиков (в отличие от найма людей для создания учебных материалов, которое, как правило, очень плохо финансируется по сравнению с проектированием), но не ценят это так же, как работу разработчиков, тогда будет нехватка обучения.

Я полагаю, что вы также можете увидеть недостаточное стимулирование обучения в общедоступных образовательных материалах из-за относительной сложности монетизации образования и обучения. Если вы хотите монетизировать объяснение вещей, есть несколько методов, которые работают очень хорошо. Если это что-то непосредственно очевидно ценное, продажа видеокурса по «очень высокой» цене (сотни или тысячи долларов за краткий курс), похоже, сработает. Корпоративное обучение, когда компании приглашают вас поговорить с аудиторией из 30 человек, и вы берете по 3 тысячи долларов за человека, также работает довольно хорошо.

Если вы хотите охватить (и потенциально помочь) большому количеству людей, размещение текста в Интернете и раздача его работает очень хорошо, но монетизация для этого работает плохо. Что касается технических тем, я не уверен, что аудитория без блокировки рекламы действительно достаточно велика, чтобы монетизировать ее с помощью рекламы (в отличие от платной стены).

Например, Джулия Эванс может поддерживать себя за счет дохода от журнала, который, по ее словам, за последние два года принес около 100 тысяч долларов в год. Кто-то, кто очень хорошо справляется с корпоративным обучением, может справиться с этим за один или два дня обучения, и, судя по тому, что я слышал о корпоративных ораторских ставках, некоторые высокооплачиваемые технические спикеры могут добиться этого за два занятия. Это значительно выше среднего показателя, особенно для выступлений, но поскольку мы сравниваем с Джулией Эванс, я не думаю, что несправедливо использовать показатель выше среднего.

Приложение: защита ежа от несвязанной мотивации, часть 3

Из трех вышеприведенных примеров я нашел один в команде, где для меня явно не было никакой ценности делать что-либо, действительно ценное для компании, а два других — в команде. когда для меня было ценным делать то, что было хорошо для компании, независимо от того, что это было.По моему опыту, это очень необычно для команды в крупной компании, но даже в этой команде согласование стимулов было довольно плохим. В какой-то момент, после повышения по службе и прибавки к зарплате, я вычислил соотношение суммы денег, которую мои изменения принесли компании, к моей прибавке, и обнаружил, что моя прибавка составила 0,03% от денег, которые я заработал для компании, легко посчитать. поддающееся количественному измерению и совершенно неоспоримое влияние на итоговый результат. Подавляющее большинство моей работы было связано с инструментами, ценность которых было трудно определить количественно, и я подозреваю, что она на самом деле была больше, чем ценность поддающегося количественному измерению воздействия, поэтому я, вероятно, получил намного меньше 0.01% предельной стоимости, которую я производил. И это действительно преувеличение того, насколько я был мотивирован выполнять работу — в крайнем случае, я сильно подозреваю, что все, что я делал, ничего для меня не стоило. После первых 10 миллионов долларов в год или, может быть, 20 миллионов долларов в год разницы в оценках производительности, продвижении по службе, повышениях и т. д. практически не будет. может вывести сайт из строя и т. д.), предельная отдача от выполнения работы, превышающей «достаточно», вероятно, была отрицательной.

Некоторые компании регулярно выплачивают людям очень большие сверхнормативные бонусы, но эта работа не для компании, которая много этим занимается, поэтому компания ничего не может сделать, чтобы показать, что она ценит дополнительную работу, когда кто-то сделал «достаточно» работы, чтобы получить максимально возможную оценку в обзоре производительности. С точки зрения конструкции механизма компания фактически просила сотрудников прекратить работу, как только они сделали «достаточно» работы за год.

Таким образом, даже в этой команде, которая была относительно хорошо связана с успехом компании по сравнению с большинством других команд, система вознаграждения компании налагала низкий потолок на то, насколько хорошо команда может быть согласована.

Это произошло и по-другому. Как это принято во многих компаниях, менеджерам давали общекомандный бюджет на повышение зарплаты, который в основном зависел от численности персонала, а затем распределялся между членами команды с нулевой суммой. К сожалению для каждого члена команды (по крайней мере, с точки зрения вознаграждения), в команде были только продуктивные инженеры, а это означало, что никто не собирался особенно хорошо играть в игре повышения с нулевой суммой. В команде была очень низкая текучесть кадров, потому что людям нравится работать с хорошими коллегами, но компания применила один из самых больших рычагов, который у нее есть, компенсацию, чтобы попытаться заставить людей покинуть команду и присоединиться к менее эффективным командам.

Поскольку это очень распространенная установка, я слышал о менеджерах в нескольких компаниях, которые пытаются удержать безобидных, но неэффективных людей, чтобы попытаться обойти эту проблему. Если бы вы абстрактно спросили кого-нибудь, хочет ли компания нанимать и удерживать людей, которые неэффективны, я подозреваю, что они ответили бы вам отрицательно. Но поскольку о компании можно сказать, что она хочет чего-то, она хочет того, что поощряет.

Связанные

Спасибо Лии Хэнсон, Хиту Бордерсу, Лифану Зенгу, Джастину Финдли, Кевину Берку, @chordowl, Питеру Александру, Нильсу Олсону, Крису Шамлу, Чипу Тиену, Юрию Вишневскому и Соломону Булосу за комментарии/исправления/обсуждение.

3 вопроса для собеседования по алгоритму для науки о данных и разработки программного обеспечения на Python | by GreekDataGuy

Будьте готовы к следующему интервью, ознакомившись с общими вопросами по алгоритмам

Изображение Tumisu с Pixabay

Мое последнее интервью по науке о данных было на 90% связано с проблемами алгоритма Python.

Хотя вы должны быть готовы объяснить p-значение, вы также должны быть готовы к традиционным вопросам разработки программного обеспечения.

Вопросы по алгоритму — это навык, которому можно научиться, и компании используют его, чтобы отсеивать неподготовленных кандидатов.

Ниже приведены 3 распространенных вопроса и ответа по алгоритму на легком конце спектра сложности.

Анаграмма — это строка, созданная путем перестановки символов в другой строке.

Инструкции:

  1. Имея 2 строки, s1 и s2 , вернуть True , если они являются анаграммами друг друга.
  2. Должны использоваться все символы.

Код:

Скопируйте это в редактор кода локально и напишите функцию, решающую эту проблему.

 def anagram(s1, s2): 
#
# здесь ваш код
#

Проверьте свой ответ:

Запустите это, чтобы убедиться, что ваша функция работает должным образом.

 утвердить анаграмму('word', 'wodr') 
утвердить не анаграмму('dog', 'dogg')
утвердить анаграмму('racecar', 'carrace')

Решение:

Это решение , но не единственное решение.

 def anagram(s1, s2): 
c1 = {}
c2 = {}

def count_chars(s):
h = {}
для char in s:
если char in h:
h[char] += 1
else:
h[char] = 1
return h

return count_chars(s1) == count_chars(s2)

Выше мы создали словари с количеством символов в каждой строке, затем сравнили словари на равенство .

Временная сложность составляет O(n) , поскольку итерация по строкам и поиск в словаре зависят от длины входных строк.

Инструкции:

  1. При заданном предложении sent1 и том же предложении с добавленным словом sent2 вернуть добавленное слово.
  2. В каждом предложении s1 должно быть хотя бы 1 слово.

Код:

 def extra_word(sent1, sent2): 
#
# здесь ваш код
#

Проверьте свой ответ:

 assert extra_word('Это собака', 'Это быстрая собака') == 'быстро' 
assert extra_word('ответ', 'Ответ') == 'The'
assert extra_word('Можете ли вы решить алгоритмические вопросы', 'Можете ли вы решить сложные алгоритмические вопросы') == 'сложные'

Решение:

 def extra_word(sent1, send2): 
слов = {}

для слова в send1. split(' '):
, если слово в словах:
words[word] += 1
else:
words[word] = 1

для слова в send2.split(' '):
, если слово в словах:
words[word] -= 1
else:
return word

Выше мы подсчитывали слова в 1-м предложении по словарю. Затем вычитал слова во 2-м предложении из того же словаря. Слово, отсутствующее в словаре, должно быть возвращено.

Временная сложность составляет O(n) , потому что мы повторяем каждое предложение один раз.

Это классический вопрос для собеседования.

Инструкции:

  1. Учитывая n , вернуть список значений для каждого целого числа от 1 до n .
  2. Если число делится на 3, вместо него верните 'Fizz' .
  3. Если число делится на 5, вместо него верните 'Buzz' .
  4. Если число делится на 3 и 5, вместо него верните 'FizzBuzz' .

Код:

 def fizzbuzz(n): 
#
# здесь ваш код
#

Проверьте свой ответ:

 output = fizzbuzz(1000)assert output[8] == 'Fizz' 
assert output[ 99] == 'Buzz'
утвердить вывод[198] == 199
утвердить вывод[510] == 511
утвердить вывод[998] == 'Fizz'

Решение

 def fizzbuzz(n): 
ответ = []
для i в диапазоне (1,n+1):
, если i % 3 == 0 и i % 5 == 0: ответ
. append("FizzBuzz")
elif i % 3 == 0:
answer.append("Fizz")
elif i % 5 == 0:
answer.append("Buzz")
else:
answer.append( i)
вернуть ответ

Выше мы создали список значений, заданных n . Затем перебрал каждое значение и добавил значение Fizz, Buzz или FizzBuzz в список.

Временная сложность составляет O(n) , потому что мы перебираем список один раз.

Вас заинтересует серия из 5 вопросов по алгоритму и ответов на них каждую неделю? Дай мне знать в комментариях.

Что касается вопросов по алгоритму, то они были довольно простыми, и все они могут быть решены за O(n) временной сложности. Но если вы новичок в подобных вопросах, лучше начать с основ.

В обозримом будущем вопросы по алгоритмам станут частью интервью по науке о данных и разработке программного обеспечения. Лучший способ оставаться на вершине этого навыка — задавать пару вопросов каждую неделю. Таким образом, вы всегда будете готовы, если вам нужно подать заявку на новую работу.

Как алгоритм TikTok так хорошо меня знает? | от Kaushik Sureshkumar

Фото Hello I'm Nik 🎞 на Unsplash

Фраза «знает меня лучше, чем я сам себя» несколько раз упоминалась при обсуждении алгоритма TikTok с друзьями.Это признак отличной системы рекомендаций, поэтому я хотел посмотреть, что делает ее такой хорошей с точки зрения данных.

Команда специалистов по данным в TikTok, несомненно, работала над множеством различных систем рекомендаций, включающих сложные методы машинного обучения. Этот пост, однако, будет посвящен тому, как данные, которые TikTok использует для этого упражнения, наряду с форматом контента на платформе, уже дают ему огромное преимущество.

Чтобы вы лучше поняли, почему это так, позвольте мне кратко рассказать, как работают системы рекомендаций.Эти алгоритмы построены на так называемой матрице пользовательских элементов . По сути, это таблица, в которой каждая строка представляет отдельного пользователя, а каждый столбец представляет собой отдельный элемент, который алгоритм должен рекомендовать. Например, в Spotify это будут песни, в Netflix — фильмы, а в Tinder — другие пользователи.

Значение в каждой ячейке таблицы представляет своего рода взаимодействие между пользователем и элементом. Это может быть то, понравился ли пользователю пост (Instagram), звездный рейтинг продукта после использования (Amazon) или то, закончил ли он прослушивание песни (Spotify).Мы называем этот отзыв отзывом , так как он дает нам информацию о том, понравился ли пользователю элемент или нет, и, в некоторых случаях, насколько он ему понравился.

Используя эту таблицу, для данного пользователя мы можем определить других похожих пользователей и рекомендовать товары, которые эти пользователи смотрели/покупали и т. д. При наличии элементов мы можем рекомендовать другие элементы на основе того, что другие пользователи купили с этим элементом и т. д.

Фото от Celpax на Unsplash

Как это связано с качеством рекомендаций?

Качество обратной связи сильно влияет на качество рекомендаций. Более качественная информация о предпочтениях пользователя приводит к более качественным рекомендациям. В частности, есть два основных фактора, влияющих на качество обратной связи: неявная и явная, а также степень детализации обратной связи.

Неявная обратная связь — это то, что мы называем подсознательными и естественными взаимодействиями с пользователем, которые мы можем использовать в качестве прокси для истинных предпочтений пользователя. Отреагировали ли они на публикацию (LinkedIn), щелкнули ли они плейлист (Spotify) и подписались ли они на другого пользователя (Twitter) — вот некоторые примеры неявной обратной связи.

Явная обратная связь относится к фактическим оценкам, которые пользователи дали элементам. Это передает больше информации, чем неявная обратная связь, поскольку нам не нужно угадывать, каковы истинные предпочтения пользователя. Пользовательские оценки продуктов (Amazon), фильмов (Netflix) и приложений (App Store) — вот некоторые примеры явной обратной связи. Хотя явная обратная связь дает нам больше информации, получить эти данные гораздо сложнее. Поскольку элементы рейтинга требуют от пользователя больше усилий, меньшее их количество действительно будет это делать.В результате получается очень разреженная матрица пользовательских элементов с небольшим количеством записей, что приводит к неоптимальному алгоритму рекомендаций.

Детальность обратной связи относится к тому, сколько информации мы получаем от нее. Шкала оценок из 10 дает нам больше информации, чем шкала оценок из 5, которая, в свою очередь, дает нам больше информации, чем шкала оценок из 2. Это позволяет нам понять не только то, понравился ли пользователю элемент, но и насколько они любили или не любили это.

Большинство неявных данных обратной связи являются бинарными — выполнял ли пользователь конкретное действие над этим элементом или нет — и, следовательно, менее детализированы, чем явные данные обратной связи, однако их гораздо проще получить, поскольку они требуют меньших усилий от пользователя.

Photo by Joey Huang on Unsplash

Основные преимущества TikTok

TikTok может использовать время, которое пользователь тратит на просмотр каждого видео, в форме детальной неявной обратной связи . Он не только детализирован, но и, поскольку это шкала, основанная на времени, он непрерывен, поэтому он является очень точным показателем истинных предпочтений пользователя. Поскольку для сбора этих данных от пользователя не требуется никаких дополнительных усилий, TikTok может успешно делать это в масштабе, что приводит к сверхточным рекомендациям.

Такого рода детальную неявную обратную связь — это то, что Netflix и Spotify также могли бы использовать, и, без сомнения, они это делают. Однако именно здесь имеет значение второе важное преимущество TikTok — формат контента на их платформе. Короткометражные видеоролики гораздо легче воспринимать, чем фильмы, эпизоды и даже песни. В данном сеансе TikTok пользователь, скорее всего, прокрутит 20 разных видео, создав 20 новых записей в матрице пользовательских элементов. В то время как в сеансе Netflix пользователь, скорее всего, посмотрит только 1 фильм или телешоу, создав только 1 новую запись в матрице пользовательских элементов.Это позволяет TikTok очень легко собирать эти данные в масштабе, что приводит к очень точному алгоритму.

Как в это вписывается машинное обучение?

Построение, хранение и вычисление этой матрицы пользовательских элементов требует чрезвычайно больших вычислительных ресурсов. Поэтому мы используем методы машинного обучения, такие как матричная факторизация, или методы нейронных сетей, такие как глубокая совместная фильтрация, чтобы изучать представления пользователей и элементов (матрицы или вложения соответственно), которые легче хранить и вычислять.

Я знаю, что некоторые алгоритмы предвзяты, потому что я создал один из них

Искусственный интеллект и машинное обучение становятся обычным явлением в исследованиях и повседневной жизни, вызывая обеспокоенность по поводу того, как работают эти алгоритмы и какие прогнозы они делают. Например, когда летом Apple выпустила свою кредитную карту, были заявления о том, что женщинам был предоставлен более низкий кредитный лимит, чем мужчинам, в остальном идентичным. В ответ сенатор Элизабет Уоррен предупредила, что женщины «могли подвергаться дискриминации по неизвестному алгоритму».

На первый взгляд, ее заявление противоречит тому, как работают алгоритмы. Алгоритмы — это логические математические функции и процессы, так как же они могут дискриминировать человека или определенную демографическую группу?

Однако создать алгоритм, который различает или показывает предвзятость, не так сложно, как может показаться.Когда я был аспирантом-первокурсником, мой руководитель попросил меня создать алгоритм машинного обучения для анализа опроса, разосланного преподавателям физики в США, по поводу преподавания компьютерного программирования на их курсах. Хотя программирование является важным навыком для физиков, многие программы бакалавриата по физике не предлагают курсы программирования, оставляя отдельных инструкторов решать, преподавать ли программирование.

Задача казалась достаточно простой. Я бы начал с алгоритма в библиотеке scikit-learn Python, чтобы создать свой алгоритм, чтобы предсказать, есть ли у респондента опыта преподавания программирования.Я предоставлял ответы инструктора по физике на опрос и запускал алгоритм. Затем мой алгоритм должен был сообщить мне, преподавали ли инструкторы программированию и какие вопросы в опросе были наиболее полезными для этого прогноза.

Однако когда я это сделал, я заметил проблему. Мой алгоритм продолжал обнаруживать, что только вопросы с письменным ответом (и ни один из вопросов с несколькими вариантами ответов) отличали две группы инструкторов. Когда я проанализировал эти вопросы по другой методике, я не обнаружил никакой разницы между инструкторами, которые преподавали и не преподавали программирование! Оказалось, что я все время использовал неправильный алгоритм.

Мой пример может показаться глупым. А что, если я выберу неправильный алгоритм для прогнозирования того, какие инструкторы преподают программирование? Но что, если бы вместо этого я создавал модель, предсказывающую, какие пациенты должны получать дополнительную помощь? Тогда использование неправильного алгоритма может стать серьезной проблемой.

Тем не менее, это не гипотетично, как показало недавнее исследование Science . В исследовании исследователи изучили алгоритм, созданный для поиска пациентов, которые могут подходить для программы «управления лечением с высоким риском».Для белых и черных пациентов алгоритм определил равный риск, черный пациент был более болен, чем белый пациент. Таким образом, несмотря на то, что темнокожий пациент был более болен, чем белый пациент, алгоритм рассматривал двух пациентов как имеющих одинаковые потребности.

Как и в моем исследовании, медицинская компания использовала неправильный алгоритм. Разработчики алгоритма создали его для прогнозирования затрат на здравоохранение, а не тяжести заболевания. В результате, поскольку белые пациенты имеют лучший доступ к медицинской помощи и, следовательно, тратят больше на здравоохранение, алгоритм присвоил белым пациентам, которые были менее больны, тот же уровень риска, что и более больным чернокожим пациентам. Исследователи утверждают, что подобные алгоритмы применяются примерно к 200 миллионам американцев каждый год, поэтому кто знает, сколько жизней могло быть потеряно из-за того, что авторы исследования назвали «расовой предвзятостью в алгоритме»?

Что же мы можем сделать, чтобы бороться с этим предубеждением? Я узнал, что использовал неправильный алгоритм, потому что я визуализировал свои данные, увидел, что прогнозы моего алгоритма не согласуются с тем, что говорят мои данные или предыдущие исследования, и не мог устранить несоответствие независимо от того, как я изменил свой алгоритм.Точно так же, чтобы бороться с любой предвзятостью, политические идеи должны быть сосредоточены на алгоритмах и данных.

Чтобы решить проблемы с алгоритмом, мы можем добиваться прозрачности алгоритмов, чтобы каждый мог видеть, как работает алгоритм, и вносить улучшения. Учитывая, что большинство коммерческих алгоритмов машинного обучения считаются конфиденциальной информацией, компании могут не захотеть делиться своими алгоритмами.

Более практичным способом может быть время от времени тестировать алгоритмы на предмет потенциальной систематической ошибки и дискриминации.Компании сами могут проводить это тестирование, как того требует Закон Палаты представителей об ответственности алгоритмов, или тестирование может быть проведено независимым некоммерческим советом по аккредитации, таким как предлагаемый Форум по регулированию искусственного интеллекта (FAIR).

Чтобы тестирование было честным, сами данные должны быть честными. Например, алгоритмы прогнозирования преступности анализируют исторические данные о преступности, в которых люди из групп расовых и этнических меньшинств чрезмерно представлены, и, следовательно, алгоритм может делать предвзятые прогнозы, даже если алгоритм построен правильно.Поэтому нам необходимо убедиться, что репрезентативные наборы данных доступны для тестирования.

Внедрить эти изменения будет непросто. Поскольку машинное обучение и искусственный интеллект становятся все более важными в нашей жизни, мы должны следить за тем, чтобы наши законы и правила не отставали от них. Машинное обучение уже революционизирует целые отрасли, и мы только в начале этой революции. Мы, как граждане, должны привлекать разработчиков алгоритмов и пользователей к ответственности, чтобы гарантировать справедливое распределение преимуществ машинного обучения.Принимая соответствующие меры предосторожности, мы можем гарантировать, что алгоритмическая предвзятость является ошибкой, а не особенностью будущих алгоритмов.

Алгоритм, дарующий или отнимающий свободу

«Мы забрели в осиное гнездо, о существовании которого я даже не подозревал, — сказал мистер Стивенс.

В ответ на протесты государственная комиссия рекомендовала гораздо более простую установку на основе программного обеспечения, уже используемого судами штатов. Но даже этот алгоритм сложен для понимания неспециалистом. На просьбу объяснить это г.Стивенс предложил поговорить с другим комиссаром.

Нисса Тейлор, советник по уголовному правосудию Филадельфийского ACLU, была среди протестующих. Она опасается, что алгоритмы скорее усугубят, чем уменьшат расовую предвзятость. Даже если правительства рассказывают, как системы приходят к своим решениям — что в некоторых случаях происходит в Филадельфии — математика иногда слишком сложна для большинства людей, чтобы понять их.

Различные алгоритмы, применяемые в системе уголовного правосудия Филадельфии, были разработаны Ричардом Берком, профессором криминологии и статистики Пенсильванского университета.По его словам, эти алгоритмы не используют почтовые индексы или другие данные о местоположении, которые могут быть показателем расы. И хотя он признал, что неспециалисту нелегко понять решения алгоритма, он сказал, что человеческое суждение имеет ту же проблему.

«Все алгоритмы машинного обучения — это черные ящики, но человеческий мозг — тоже черный ящик, — сказал доктор Берк. «Если судья решит, что вас посадят на 20 лет, это черный ящик».

Марк Хоулдин, бывший общественный защитник, который также был среди протестующих, сказал, что он обеспокоен тем, что алгоритмы несправедливо навешивают ярлыки на людей, когда они проходят через систему уголовного правосудия.

Оставить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.