По данным исследования «Консоль.Про», три четверти российских руководителей в той или иной степени сталкивались с обманом соискателей на собеседованиях. Современный формат онлайн-интервью позволяет кандидатам прибегать к дополнительным хитростям, недоступным во время очных бесед.
О чем кандидаты врут чаще всего? Как они используют новые технологии и ИИ в онлайн-собеседованиях? Редакция Executive.ru задала эти вопросы экспертам. Публикуем их истории с примерами из практики.
По моим наблюдениям, чаще всего врут о:
- масштабах ответственности и достижений – преувеличивают свою роль в проектах и присваивают коллективные заслуги;
- технических компетенциях и знаниях специфических инструментов (особенно часто это встречается в IT-сфере);
- уровне владения иностранными языками;
- размере заработка и причинах ухода из предыдущей компании.
Приведу несколько примеров из практики.
1. Кандидат на позицию коммерческого директора уверял, что лично поднял выручку на 40%. Чтобы проверить это, достаточно попросить раскрыть нюансы: какие KPI использовались, какой был цикл сделки, какие метрики трекали до и после. Если человек действительно управлял процессом, то мгновенно даст конкретику. Если же повторяет заученные общие фразы, паузы становятся длиннее, взгляд уходит в сторону, правая бровь (у правшей) слегка поднимается – это индикатор повышенного когнитивного напряжения.
2. Кандидат на должность финансового директора «забыл» упомянуть об увольнении из предыдущей компании из-за серьезных нарушений. Во время собеседования создавал впечатление, что все еще работает там, используя настоящее время глаголов. От прямых вопросов о причинах смены работы уклонялся.
3. Соискатель на должность Data Scientist прислал идеальное по качеству тестовое задание. Во время живого разбора попросила открыть Jupyter Notebook и объяснить логику кода. Настоящий автор прошел бы этап демонстрации за пять минут. Здесь же кандидат начал читать «с листа», соседняя вкладка отражалась в зрачках. Кончилось тем, что он признался: решение куплено.
4. Дважды ловила кандидата на использовании DeepFake. Оба раза в международном найме: кандидаты пытались «добавить» себе свободный английский акцент, сгенерированный в реальном времени. Обман выдает задержка в 0,5‑1 секунду между движением губ и звуком. Также человек не может одновременно подать эмоцию лицом и голосом: улыбка «прилипает» дольше, чем звучит интонация. Если прошу быстро переключиться на другой язык, синтезатор не успевает, картинка рассыпается.
В финале собеседования лжецу обязательно даю шанс объясниться. Откровенное признание не всегда закрывает дорогу в компанию, но управляемость риска становится прозрачной. Любая ложь, обнаруженная на этапе найма, дешевле, чем лечение токсичной ошибки в штате.
Классические случаи лжи — когда человек не отвечает искренне на вопрос о причинах смены или поиска работы. Он теряется, рассказывает о несуществующих проблемах, рационализирует. В речи резко увеличивается количество слов – заменителей паузы: «В принципе, пора было искать что-то новое», «В целом, меня все устраивало – было достаточно много интересных проектов». Слова-паразиты, общие фразы — это маркеры.
А еще бывает, что уходит в терминологию, особенно если это технарь. Начинает сыпать аббревиатурами, ты пытаешься разобраться, а он просто, уводит тебя «с тропы». Рекомендую в этом случае попросить объяснить «простыми словами» как для новичка. Если не сможет, все ясно – тему не знает.
Вторая тема частой лжи – факты в резюме. Актуальная классика, что пишут кандидаты:
- 2023 – обучение в «крутом» западном университете. А потом выясняется: это онлайн-курс на два часа.
- Вуз без даты поступления и окончания. Просишь прислать скан диплома – молчит или теряется, потом признается, что диплома нет.
Недавно был случай: почти дошел до оффера — и тут выясняется, диплом прислать не могу, потому, что не окончил. Звоним в вуз – отчислен. А в резюме — все ок.
В онлайн-интервью ложь выявить сложнее, так как минимум 20% невербальной информации теряем. Необходимо учитывать, что ответы кандидату может подсказывать ИИ. Я считаю, что здесь нет ничего плохого – мы оценили умение использовать ИИ, а значит, стремление к развитию и умение использовать технологии, а это классная компетенция. Спросите потом у кандидата использовал ли он ИИ в интервью и какой именно. Если заметите признаки лжи, увы, искренность кандидата низкая!
Официально давать кандидату использовать ИИ при подготовке – нужно! Потому что в работе он должен его уметь использовать — эта компетенция уже становится необходимой. Сотрудник + ИИ получает преимущество по сравнению с просто сотрудником.
Бывало, что кандидат заявлял о чужих достижениях как о своих: называл себя ведущим специалистом или главой проекта, хотя при этом совершенно не мог объяснить его архитектуру, не знал, кто за что отвечал, какая была цель и какие ключевые этапы. Он уверял, что работал с определенным стеком технологий, но уже при разговоре путался в самых базовых понятиях, терминологии.
Иногда встречались случаи, когда кандидат приводил опыт работы в проектах, о которых, как оказалось, он лишь слышал, но сам никогда не участвовал.
Также я сталкивался с поддельными сертификатами и дипломами.
Самый распространенный тип обмана — причины увольнения. Фраза «по собственному желанию» зачастую маскирует конфликт, дисциплинарное нарушение или несоответствие ожиданиям.
Следом идут фальшивые компетенции: кандидат заявляет уверенное владение технологиями, но при проверке оказывается, что работал с ними разве что по верхам. Или не работал вовсе. Особенно это видно в IT: резюме пестрят модными инструментами и языками, а по факту за ними пустота. Бывает и так, что человек приписывает себе достижения всей команды или рассказывает о проектах, в которых даже не участвовал. На уточняющих вопросах такие истории быстро рассыпаются.
Абстрактные метрики – это тоже тревожный сигнал: «увеличил продажи на 200%», «сократил сроки на треть». Но при этом специалист не может объяснить, как это было сделано, какими методами и где подтверждение. Или совсем общие фразы: «Просто хорошо делаю свою работу» — без конкретных кейсов, цифр, имен и решений.
Приведу несколько примеров из практики:
- Кандидат на позицию Project Manager уверенно говорил, что руководил командой из десяти человек. На вопрос о разрешении внутрикомандных конфликтов замолчал. Потом не смог описать инструменты, которые использовал для управления задачами, не смог объяснить, как проводил планерки. Выяснилось, что он был исполнителем, а «руководство» — пара поручений от тимлида.
- Кандидат указал, что два года работал фрилансером. На просьбу рассказать о клиентах, кейсах или хотя бы ссылках — уклончивые ответы. Я спросила, где он искал заказы. Он не смог назвать ни одну платформу или канал. В итоге признался, что просто не хотел указывать двухлетний перерыв в карьере.
Одна из частых ситуаций на собеседовании – когда кандидат пытается представить свой опыт как можно более релевантным для вакансии, на которую собеседуется. Это довольно распространенная история для рынка, так как почти все уже научились продавать потенциальному работодателю свой опыт. Мы иногда сталкиваемся с такими ситуациями, когда опыт кандидата на первый взгляд идеально подходит для вакансии, а после дополнительных вопросов оказывается, что он не совсем соответствует реальности.
Например, кандидат говорит, что развивал в компании маркетинг, достиг впечатляющих результатов. А при детальном рассмотрении выясняется, что роль, на которую мы ищем человека, фактически выполняли другие люди – коллеги кандидата или маркетинговое агентство.
Однако чаще всего кандидаты недостаточно откровенны в причинах неудач на предыдущем месте. Чтобы не испортить впечатление о себе, человек неосознанно входит в позицию «жертвы». Это выражается в том, что кандидат не берет ответственность за неудачи и перекладывает ее на других людей.
Страшно сказать «в проекте все шло хорошо, но мне не хватило опыта». Часто работодатели не обращают внимание на такую маленькую неискренность, однако это показатель, насколько сотрудник будет брать ответственность за свою работу. Несмотря на кажущуюся «маленькость» неискренности, потенциальный ущерб несоизмеримо больше.
Кандидаты чаще всего преувеличивают свой опыт или уровень владения инструментами. Например, человек указывает продвинутый уровень работы с Figma или Google Analytics, но при уточняющих вопросах теряется или не может толком объяснить свои действия в тех или иных кейсах.
Самое распространенное — ложь в деталях. Кандидат говорит, что «вел проект», а по факту был только его частью. Один из типичных примеров: кандидат утверждает, что запускал рекламу с ROI выше 400%, но не может вспомнить ни целевую аудиторию, ни каналы, ни бюджет.
До DeepFake пока не доходило — но один раз мы заметили, что кандидат во время видеозвонка странно двигал губами, а звук слегка отставал. Проверили — оказалось, что отвечает другой человек, которого «готовили» к собеседованию.
Первая ложь, которую встречаешь — резюме. Оно давно уже не об опыте. Ниже топ приукрашиваний от кандидатов:
- данные о предыдущих местах работы;
- уровень навыков;
- стек и проекты;
- роль в команде;
- годы стажа.
С чем сталкивались мы при подборе кандидатов:
- указывает в резюме год опыта, а по факту отработал два месяца;
- описывает участие в большой команде и сложном проекте, на самом деле 1-3 специалиста;
- заявляет опыт работы с микросервисной архитектурой, но имеет дело только с монолитными системами;
- создает впечатление выполнения важных задач, хотя выполнял вспомогательные функции.
Люди преувеличивают значимость своих задач, описывая опыт более пафосно. Эту тенденцию активно продвигают карьерные консультанты и нейросети вроде ChatGPT, которые помогают готовить резюме и ответы на каверзные вопросы.
Что происходит на онлайн-собеседованиях сегодня?
Кандидаты активно используют технологии и дополнительную помощь. Вот несколько ситуаций, с которыми сталкивались мы на практике:
- нейросети, подключенные в реальном времени: ИИ «слушает» интервью и выдает ответы;
- теория, как по учебнику: уверенная отработка типовых вопросов, но полная неготовность к реальным задачам;
- самопрезентация на уровне TED Talks: убедительная подача, хорошо поставленная речь, за которой минимум реального опыта;
- подмена на старте: в аутстаффе не редкость, когда собеседование проходит один человек, а на проект выходит другой.
Часто встречающийся на рынке кейс. Кандидат прошел два этапа — в том числе технический. Казался уверенным, толковым, с нужными знаниями. Но через неделю после выхода стало понятно: Docker – только в теории, Java – на уровне джуна, БД – по видеоурокам. В итоге пришлось расставаться и искать замену.
Важно помнить: врут не только кандидаты, ведь работодатели тоже не всегда честны:
- обещают «масштабный проект с классной командой», а по факту – хаос и разваленные процессы;
- рассказывают о карьерном росте, бонусах и атмосфере, которых нет;
- приукрашивают реальность, чтобы заманить специалиста.
Умение подать себя — важно, особенно в IT, но если за словами ничего нет, то страдают все: проект, команда, и сам кандидат, начинающий потом тонуть в задачах, которым не соответствует.
Умение распознавать ложь на собеседовании — полезный навык каждого HR, но важнее создать такую атмосферу, где кандидатам не придется врать. Честный диалог выгоден всем: работодатель получает правдивую информацию, а соискатель — работу, которая действительно подходит.
О различных способах вычислить ложь на собеседовании – в следующей публикации, которая выйдет на Executive.ru через несколько дней.
Материал подготовлен с помощью сервиса «Лига экспертов» Executive.ru.
Вы тоже можете оставить комментарии на запросы редакции:
Читайте также: