- Опубликовано
Странное тестовое, которое проверяет LLM
- Автор
- Имя
- Product games с Кристиной Гусевой
- Telegram
- Product games с Кристиной Гусевой10409 подписчиков952 постаПродакт-менеджер в New Yorker в Германии, ex-менеджер продукта в ВТБ ❤️ Рассказываю о карьере, делюсь, как строить продукты, которые пользователи полюбят Сотрудничество - @KriGuseva https://www.gosuslugi.ru/snet/6739ccfc340096358ba95950
Странное тестовое, которое проверяет LLM
На днях узнала, что одна из российских компаний даёт тестовое продактам: провести дискавери и создать прототип — и всё это с LLM за 2–4 часа.
В ответе нужно описать шаги с промптами, а также саммари с результатами.
При этом проверяют задание они тоже с помощью LLM — говорят, по своим критериям.
Скажу сразу: в текущей формулировке задание считаю плохим. Оно помогает отсечь только тех, кто либо забил на него, либо кто не слышал о LLM.
Почему так:
1. Что мы проверяем?
Если хотим посмотреть, какие AI-инструменты знает кандидат, то нужно просить делать упор на разнообразие инструментов и аргументацию их выбора.
Если продуктовые скиллы, то нужно делать упор на то, как человек умеет валидировать результаты LLM. А это уже выходит за скоуп «сделай всё с LLM».
2. Из первого пункта вытекает, что в тестовом критически важны критерии оценки.
В зависимости от них будет по-разному строиться презентация результатов.
Без них кандидаты играют в угадайку — верно ли они определили критерии оценки.
В итоге в преселекте останутся кандидаты, которые:
а) угадали, что вы хотите от них увидеть
б) прогнали саммари через LLM и поправили те части, которые LLM «не понравились»
3. Но если у нас есть критерии, то возникает другая проблема:
Кандидаты просто включат эти критерии в промпт, и отредактируют саммари так, чтобы оно проходило проверку.
Опять получается ерунда.
Как можно было бы сделать - идем от цели:
1. Если хотим получить демо инструментов, которые знает кандидат — просим аргументировать выбор инструментов. Держим в голове, что это тоже можно нагуглить за выходные. Возможно, личное общение тут помогло бы.
2. Если хотим понять продуктовое мышление — даём продуктовую задачу и не ограничиваем, что всё должно быть сделано с LLM. Просим кандидата презентовать итог.
Пусть сам решает, когда уместно использовать LLM и до какой степени. Главное, чтобы он дошёл до цели, и его размышления были логичны.
3. А вообще, лучше любых тестовых говорят прошлые проекты.
Если кандидат может в режиме онлайн показать и рассказать, как и в каких случаях он работал с LLM, что билдил с их помощью — это будет лучше тысячи тестовых.
#PG_размышления
Закрепленные
Из подборки #PG_размышления
- Опубликовано
Мега-признание, которое рискует девальвировать...
- Опубликовано
Отчет: 2 месяца без найма
- Опубликовано
Не только соискателям сложно в эпоху AI, но и рекрутерам.
- Опубликовано
Полтора месяца вне найма
- Опубликовано
Рефлексия недели: автоматизировать неэффективность = масштабировать убытки
- Опубликовано
Как я стала тиктокером с 500k просмотров
Свежие посты
- Опубликовано
5 фактов из State of AI 2025–2026, которые ломают привычную картину рынка
- Опубликовано
Где понетворкаться этим летом
- Опубликовано
AI-powered - больше не позиционирование. Playbook от First Round, как не утонуть в категории-болоте
- Опубликовано
Концепция
- Опубликовано
Не, ну, с договорами мы работаем так или иначе...
- Опубликовано
Как Canva нашла PMF: 260 млн пользователей и урок, который не очевиден
- Опубликовано
Обсудили сегодня с Инной на примере реальных...
- Опубликовано





