Круглый стол: AI на собеседованиях и что нельзя отдавать агенту

На собеседовании уже спрашивают, как ты работаешь с AI. А когда агент ошибается в проде, отвечать всё равно тебе. Обсуждаем, чего компании ждут от инженеров и где проходит граница доверия AI.

Стартап, enterprise и AI-native компания ждут от инженера разного. Где-то хватит показать, как ты пишешь код с AI, а где-то спросят про evals, observability и guardrails в проде.

Агент пишет код быстрее. Но если инженер уже не понимает свой код, архитектуру или инцидент, это уже не делегирование.

Граница зависит от роли, домена и масштаба компании. Готового ответа нет, поэтому формат – круглый стол.

Программа круглого стола

Каждый участник приносит свой опыт, дальше обсуждение и вопросы из зала.

Часть 1

Чего ждут на собеседованиях

Что компании сейчас пишут в требованиях к инженерам про AI
Что хотят услышать на собеседовании, когда спрашивают про работу с AI и агентами
Стартап, enterprise и AI-native компания: чем отличаются ожидания
Где достаточно показать, как ты используешь AI в разработке, а где уже ждут опыт AI-фич, evals, observability и guardrails
Что спрашивают про AI у кандидатов с другой стороны стола

Часть 2

Что нельзя отдавать агенту

Где граница между нормальным делегированием и ситуацией, когда инженер уже не понимает собственный код, архитектуру, инцидент или design doc
Ownership: кто отвечает за решение, если код писал агент
Какие навыки инженеру нельзя терять
Как граница сдвигается в зависимости от роли, домена и масштаба компании

Вопросы из зала

Принеси свой вопрос: к собеседованию, к команде, к своему проекту.

Презентация курсов

В конце расскажем про два курса: AI-Driven Development (Level 1) и Продуктовая AI-разработка (Level 2).

Участники круглого стола

Павел Вейник

Модератор · Solution Architect · основатель Hard & Soft Skills

Разработчик с 2003 года, учит инженеров с 2008-го, сеньоров и архитекторов – с 2018-го. Был разработчиком, тимлидом, архитектором и CTO в стартапах, корпорациях и продуктовых компаниях. Через программы школы прошли 500+ техлидов, архитекторов и CTO.

Сергей Голубев

Участник · Product Manager & AI Creator

16+ лет в IT: от QA-инженера и руководителя QA-отдела до технического продакт-менеджера. Последние 3 года каждый день делает AI-агентов и MCP-серверы и почти не пишет код руками – оркеструет агентов.

Илья Чекун

Участник · Software Engineer · Tech Lead · преподаватель курса Продуктовая AI-разработка

7+ лет строит production-системы в финтехе: платёжные системы, брокерские платформы, cloud infrastructure. Построил для команды agentic-среду разработки: AI-агенты ведут задачу от тикета до PR, готового к ревью, под контролем guardrails и quality gates. 5× AWS Certified.

Никита Шумилин

Участник · Solution Architect · AI Engineer · преподаватель курса AI-Driven Development

13+ лет в IT, из них 9+ – в разработке высоконагруженных сервисов. Отвечает за архитектуру распределённой системы из 30+ сервисов и внедряет AI-практики в инженерные команды. Проектирует сервисы и продукты на базе AI-агентов.

Для кого этот круглый стол

✓ Придёт на пользу, если

Ты разработчик, техлид или архитектор и готовишься к собеседованиям – или проводишь их сам
Уже пишешь код с AI и хочешь понять, где заканчивается делегирование
Отвечаешь за команду и решаешь, что можно отдавать агентам, а что нет
Хочешь услышать несколько взглядов практиков на один вопрос

✕ Не твой формат, если

Ищешь пошаговую инструкцию по одному инструменту – здесь будет обсуждение
Нужен готовый список вопросов к собеседованию, который можно выучить

Что заберёшь с круглого стола

Картину, чего ждут от инженеров про AI на собеседованиях в стартапе, enterprise и AI-native компании.
Срез рынка: что компании сейчас пишут в требованиях к инженерам про AI.
Ориентиры: что можно отдавать агенту и где решение и ответственность остаются за тобой.
Ответы на свои вопросы от четырёх практиков.

В конце – презентация двух курсов

Два уровня одной линейки: от готовых AI-инструментов в ежедневной работе до своих AI-продуктов в проде.

Level 1

AI-Driven Development

Для разработчиков, которые хотят встроить готовые AI-инструменты в ежедневную работу: AI-IDE, готовые MCP-серверы, генерация тестов и документации, AI Code Review, безопасная работа с legacy.

Старт 4 ноября · 7 недель · 2 раза в неделю
Преподаватель – Никита Шумилин

Программа курса →

Level 2

Продуктовая AI-разработка

Для инженеров, которые строят свои AI-продукты: multiagent архитектуры, свои MCP-серверы, RAG, агенты на LangGraph, а ещё evals, observability, FinOps и security в проде.

Старт 3 ноября · 7 недель · 2 раза в неделю
Преподаватель – Илья Чекун

Программа курса →

Приходи со своим вопросом

Открыто для всех · 27 октября · 19:00 GMT+3 · онлайн в Google Meet.
Вопросы участникам – только вживую.

Записаться на круглый стол →

AI в работе инженера: чего ждут на собеседованиях и что нельзя отдавать агенту

AI-Driven Development · Level 1 →