AI на собесах: что спрашивают и что нужно уметь

Все больше компаний добавляют на собеседования отдельный блок вопросов про AI-инструменты. И речь не про «AI всех заменит», а про то, что это — новый базовый рабочий инструмент. Как когда-то Excel или SQL.
Особенно это заметно в вакансиях, где AI — часть продукта или процессов: PM, аналитика, создание контента. Там проверка знаний уже обязательна.

Какого формата проверка:

1. Какие AI-инструменты вы используете и для каких задач?
Проверяется не«набор приложений», а понимание логики применения:
где AI ускоряет ресёрч, где помогает с кодом, где закрывает рутину или генерирует варианты.
С примерами: Cursor для рефакторинга, Claude для длинных документов, Midjourney для визуалов.

2. Как AI ускоряет путь от идеи до прототипа?
Тут чаще обсуждают практику и понимание того что AI всё сам не сделает
— быстрое создание сценариев, UI-набросков, пользовательских потоков;
— использование генераторов для wireframes и кликабельных прототипов;
— реальные примеры: Figma-плагины, генерация интерфейсов, автосоздание копирайта.

3. Что такое LLM и как она учится?
Базовое понимание того что модель предсказывает следующий токен, проходит этапы предобучения, дообучения и настройки на человеческую обратную связь.

4. Какие ограничения есть у моделей?
Обычно обсуждают реальные провалы: галлюцинации, слабую логику в многошаговых задачах, ограниченный контекст, отсутствие онлайн-данных.
Часто просят привести пример, когда модель ошиблась — и что вы сделали дальше.

5. Как снижать галлюцинации в продукте?
Про глубину практических навыков: RAG, верификация данных, человек-в-цикле, грамотные UX-ограничения.
Иногда — про метрики качества: groundedness, task completion, скорость и стоимость генерации.

Что важно уметь

>> Базовая AI-грамотность.
Понимать, как устроены модели, где они сильны, где слабы и когда их лучше не использовать.

>> Навык структурного промптинга.
Чёткая постановка задачи: контекст → роль модели → шаги → ограничения → формат результата.

>> Интеграция AI в рабочие процессы.
Не абстрактно, а через свои кейсы: автоматизация, анализ, черновики, эксперименты, быстрые гипотезы.

>> Критическое мышление.
Умение проверять ответы, замечать ошибки, не перекладывать ответственность на модель.

>> Оценка эффективности.
Понимание, как измерять пользу: скорость, снижение рутины, качество решений, экономия.

С Наступающим Новым Годом дорогие!

2025, спасибо!
Этот год был не простым у многих, но результаты оправдывают усилия, и это радует!

Хочу пожелать вам, чтобы вы и ваши близкие были всегда здоровы! Это действительно самое главное 🙏🏼🩷
Остальное можно заработать.

Пусть цели достигаются и мечты сбываются ✨

Наступает год огненной лошади, поэтому улыбаемся и будем на коне!

2026, пусть всё получится!