Una entrevista técnica moderna es un rito de iniciación para ingenieros de software que (¡con suerte!) Precede a obtener un excelente trabajo. Pero también una gran fuente de estrés, interminables preguntas a los candidatos. Una búsqueda simple, "Cómo prepararse para una entrevista técnica", muestra millones de publicaciones en Medium, blogs de capacitación de programación, debates de Quora e incluso libros completos.

A pesar de toda esta información, las personas todavía están luchando para descubrir cómo comportarse en una entrevista. En un artículo anterior, encontramos que un número sorprendentemente grande de usuarios de entrevistas.io subestima sus habilidades, lo que aumenta la probabilidad de un resultado negativo de la entrevista. Ahora que hemos recibido muchos más datos (más de 10,000 entrevistas con ingenieros de software reales), entonces queremos profundizar: ¿qué hace que los candidatos disminuyan su autoestima?

De la investigación científica, se conocen algunos hechos generales que interfieren con la autoestima adecuada: por ejemplo, las personas no siempre evalúan o incluso recuerdan su desempeño en tareas cognitivas complejas, como escribir código ¹ . Las entrevistas técnicas son especialmente difíciles de evaluar si los candidatos no tienen mucha experiencia trabajando con preguntas sin una respuesta correcta. Dado que muchas compañías no discuten los resultados de la entrevista con los candidatos, muchas nunca entenderán lo que hicieron bien o lo que podría ser mejor ^{2 3} . Al final, eliminar la cortina del secreto en torno a las entrevistas de trabajo en toda la industria se ha convertido en una de las principales razones para crear entrevistas .

Hasta ahora, ha habido pocos datos sobre cómo se sienten las personas después de entrevistas reales en diferentes empresas de TI. Por lo tanto, recopilamos estos datos a gran escala, lo que nos permitió probar teorías interesantes sobre los desarrolladores y su confianza en sus habilidades de programación.

Uno de los principales factores que nos interesó fue el síndrome del impostor . Se sabe que muchos programadores la padecen ⁴ . Muchas personas se preguntan si realmente se corresponden en nivel con sus colegas, y consideran que la evidencia convincente de su competencia es un accidente. El síndrome de Imposter te hace preguntarte hasta qué punto puedes confiar en las críticas positivas sobre el desempeño y cuántas oportunidades provienen de los propios esfuerzos del candidato, en comparación con la suerte. De particular interés para nosotros fue cuánto sufren las mujeres de este síndrome. Hay muchos estudios que muestran que los candidatos de sectores de la población con baja representación tienen más probabilidades de carecer de un sentido de comunidad, lo que alimenta el síndrome del impostor ⁵ , y esto puede distorsionar la evaluación de sus propias habilidades en la entrevista.

Organización de investigación

Interviewing.io es una plataforma donde las personas pasan anónimamente por entrevistas técnicas y, si todo va bien, consiguen trabajo en empresas líderes. Lanzamos el proyecto porque el currículum no ofrece una imagen completa y porque creemos que cualquiera, independientemente del currículum, debería poder expresarse.

Cuando el entrevistador y el candidato coinciden, se reúnen en un entorno de codificación conjunto con comunicación de voz, chat de texto, un "tablero de escritura" y están inmersos en la tarea técnica (puede ver este proceso en acción en la página con los registros de la entrevista ). Después de cada entrevista, se dejan comentarios el uno al otro, y cada lado ve lo que la otra persona dijo sobre él tan pronto como ambos envían sus comentarios.

Aquí hay un ejemplo de formulario de comentarios del entrevistador:


Formulario de comentarios del entrevistador

Inmediatamente después de la entrevista, los candidatos evalúan en la misma escala del 1 al 4 qué tan bien, en su opinión, lograron:


Formulario de comentarios del candidato

Para este artículo, examinamos más de 10 mil entrevistas técnicas realizadas por ingenieros de software reales de empresas líderes. Durante cada entrevista, el entrevistador evaluó al candidato por su capacidad para resolver problemas, habilidades técnicas y de comunicación, y si el candidato es digno de pasar a la siguiente ronda. Esto nos da un indicador de cuán diferente es la autoestima de los candidatos de la calificación que el entrevistador realmente les da, y en qué dirección. En otras palabras, ¿qué tan distorsionada es la autoestima del candidato en comparación con sus verdaderas cualidades?

Inicialmente, teníamos algunas suposiciones sobre lo que podría afectar el resultado:

• Paul ¿Será más difícil para las mujeres evaluar sus habilidades de programación que para los hombres?
• Anteriormente, realizó entrevistas . Parece razonable que después de haber visitado el otro lado, demuestre una autoestima más precisa en la entrevista.
• Trabajó en una empresa superior . Similar al párrafo anterior.
• Mostró un excelente resultado en las entrevistas: las personas que muestran el mejor resultado en general pueden tener más confianza y conciencia sobre cuándo están haciendo todo bien (¡o mal!).
• Alojamiento en el Área de la Bahía o no. Dado que las empresas de TI todavía se concentran geográficamente en el área del Golfo, sentimos que las personas que viven en áreas con una cultura de ingeniería más saturada están mejor familiarizadas con los estándares de entrevistas profesionales.
• La calidad de las preguntas y las calificaciones del entrevistador directamente en la entrevista . Presumiblemente, el mejor entrevistador es mejor para comunicarse y el estúpido entrevistador puede confundir la autoestima del candidato. También estamos considerando si esta fue una entrevista de capacitación o para un puesto específico.
• Para algunos candidatos, también podríamos mirar los indicadores de su marca personal en la industria, como el número de seguidores en GitHub y Twitter. ¿Quizás las personas con una fuerte influencia en Internet tienen más confianza en sí mismas cuando son entrevistadas?

¿Qué encontramos?

Las mujeres evalúan sus habilidades técnicas al igual que los hombres.

Contrariamente a las expectativas con respecto al género y la autoconfianza, no encontramos diferencias de género estadísticamente significativas. Al principio, parecía que las mujeres candidatas a menudo subestimaban sus resultados, pero cuando normalizamos el resultado para otras variables, como la experiencia y las habilidades técnicas, resultó que la diferencia clave era la experiencia . Los ingenieros más experimentados evalúan con mayor precisión los resultados de su entrevista, y los hombres en promedio tienen más experiencia. Sin embargo, las ingenieras experimentadas son igual de precisas al evaluar sus habilidades técnicas.

Con base en estudios previos, planteamos la hipótesis de que el síndrome del impostor y un mayor déficit en los sentimientos de pertenencia a la comunidad de TI pueden llevar a las candidatas a subestimar su evaluación en la entrevista, pero no encontramos ese patrón ⁶ . Nuestra conclusión se hace eco del proyecto de investigación del Instituto Stanford Clayman para Estudios de Género , al que asistieron 1.795 trabajadores técnicos de nivel medio de empresas de alta tecnología. Descubrieron que las mujeres en TI no son necesariamente menos precisas al evaluar sus propias habilidades, pero son muy diferentes a los hombres en sus ideas sobre lo que se requiere para el éxito (por ejemplo, un largo día de trabajo y asumir riesgos). En otras palabras, las mujeres en TI pueden no dudar de sus propias habilidades, sino imaginar lo que se espera de ellas . Y la encuesta de Harvard Business Review , en la que más de mil profesionales preguntaron sobre sus decisiones de contratación, también confirma este punto. Los resultados enfatizan que las diferencias de género en el proceso de evaluación de candidatos se basan más en diferentes expectativas de cómo se consideran procesos como las entrevistas .

Sin embargo, encontramos una diferencia interesante: las mujeres reciben menos entrevistas de capacitación que los hombres. La diferencia es pequeña, pero estadísticamente significativa, y nos lleva a la conclusión anterior de que, después de una mala entrevista, las mujeres abandonan las entrevistas.io aproximadamente 7 veces más a menudo que los hombres .

Pero en el mismo artículo anterior, también encontramos que disfrazar los votos por género no afectó los resultados de la entrevista. Todo este conjunto de resultados confirma lo que sospechábamos, y lo que los expertos que realizan estudios en profundidad de la diferencia de género en TI confirman: todo es complicado . La falta de persistencia en las mujeres en la entrevista no puede explicarse solo por el síndrome del impostor y la subestimación de sus propias habilidades. Pero aún es probable que tomen más en serio los comentarios negativos y sean más propensos a hacer diferentes suposiciones y conclusiones después de la entrevista.

El siguiente diagrama muestra la distribución de la distancia de precisión de autoestima para mujeres y hombres candidatos en nuestra plataforma (cero indica una calificación que corresponde a la puntuación del entrevistador, mientras que los valores negativos indican una puntuación baja y los valores positivos indican una exageración). Dos grupos se ven casi iguales:

¿Qué más importa?

Otra sorpresa: la experiencia del entrevistador no ayuda . Incluso los ex entrevistadores no parecen demostrar una autoestima más precisa debido a esto. Una marca personal tampoco tiene efecto . Las personas con más seguidores en GitHub no han sido más precisas que las personas con múltiples seguidores. La calificación del entrevistador tampoco importa (es decir, qué tan bien los otros candidatos calificaron al entrevistador), aunque, para ser justos, los entrevistadores generalmente tienen una calificación bastante alta en el sitio.

Entonces, ¿qué se convirtió en un incentivo estadísticamente significativo para juicios precisos sobre la efectividad de la entrevista? Sobre todo experiencia

Los especialistas experimentados entienden mejor qué tan bien pasaron la entrevista en comparación con los ingenieros al comienzo de su carrera ⁷ . Y parece que el punto no es solo que las mejores habilidades de programación le permiten evaluar mejor su efectividad; aunque existe una ligera correlación: los ingenieros que evalúan con mayor precisión su efectividad tienen un nivel de programación realmente más alto. Pero si nos fijamos en los programadores novatos, incluso los mejores a menudo subestiman sus habilidades ⁸ .



Nuestros datos reflejan la tendencia observada en la encuesta de desarrolladores de Stack Overflow 2018 . Hicieron algunas preguntas a los encuestados sobre la autoconfianza y la competencia con otros desarrolladores y señalaron que los ingenieros más experimentados se sienten más competitivos y más seguros ⁹ . Esto no es sorprendente: al final, la experiencia se correlaciona con los niveles de habilidad y es probable que las personas altamente calificadas tengan más confianza. Pero nuestro análisis nos permitió normalizar la efectividad de las entrevistas y las habilidades de programación por parte de los grupos profesionales, y aún encontramos que los ingenieros experimentados predicen mejor los resultados de sus entrevistas, independientemente de las calificaciones y los resultados reales de las entrevistas. Probablemente, varios factores se ven afectados aquí: ingenieros experimentados ya han sido entrevistados, los realizaron ellos mismos y tienen un sentido más fuerte de comunidad, lo que ayuda a combatir el síndrome del impostor.

Parece que el conocimiento interno y el contexto también ayudan : los residentes del Área de la Bahía y los empleados de las principales compañías hacen una evaluación más precisa. Al igual que la experiencia, el conocimiento del contexto de la industria permite una evaluación más adecuada de la situación. Encontramos una diferencia pequeña pero estadísticamente significativa de factores como vivir en el Golfo y trabajar en una empresa líder. Sin embargo, la bonificación de trabajar en una empresa líder, aparentemente, corresponde básicamente a la bonificación de las habilidades técnicas generales: estar en una empresa superior es esencialmente un parámetro proxy, lo que indica un ingeniero más experimentado con habilidades más avanzadas.

Finalmente, a medida que mejora los resultados de su entrevista y avanza hacia entrevistas de la vida real en las empresas, mejora la precisión de su autoestima. Las personas demuestran una autoestima más precisa en las entrevistas de la vida real en comparación con las entrevistas de capacitación, y su calificación general en el sitio también se correlaciona con la precisión de la autoestima: entrevistas.io calcula la calificación general para los usuarios en función de su efectividad en todas las entrevistas y ponderada en relación con los indicadores posteriores . Las personas en el 25% superior de la calificación tienen más probabilidades de ser precisas al evaluar sus resultados en una entrevista.

¿Cómo las personas generalmente evalúan su efectividad en una entrevista? Estudiamos esto antes , en aproximadamente mil entrevistas, y ahora, con un aumento de diez veces en la muestra, las conclusiones son las mismas. Los candidatos evalúan con precisión su resultado en solo el 46% de las entrevistas, se subestiman en el 35% (y en el 19% restante exageran el resultado). Sin embargo, generalmente los candidatos adivinan algo: no sucede que las personas con cuatro estrellas siempre se califiquen como un ¹⁰ . La autoevaluación predice estadísticamente significativamente el resultado real de la entrevista (y se correlaciona positivamente con ella), pero hay mucho ruido al respecto.

Valor

Un juicio preciso sobre el resultado de su entrevista es una habilidad específica que viene con la experiencia y el conocimiento de la industria de TI. Pero resultó que muchas de las suposiciones que hicimos sobre la precisión de la evaluación no aguantaron: las ingenieras tienen la misma idea exacta de sus habilidades que los hombres, y los ingenieros que realizaron más entrevistas o están bien representados en GitHub no son mucho mejores. evaluar su resultado.

¿Qué significa esto para la industria en su conjunto? En primer lugar, el síndrome del impostor parece ser un monstruo sombrío que ataca a ingenieros de cualquier género, de cualquier habilidad, independientemente de su fama y lugar de residencia. La experiencia ayuda a aliviar un poco el dolor, pero el síndrome del impostor afecta a todos, independientemente de quiénes son o de dónde vienen. Entonces, tal vez ha llegado el momento de una cultura de entrevistas más amable y receptiva. Una cultura que es más amable con todos. Aunque algunos grupos, con menos experiencia en entrevistas técnicas, son los que más sufren las deficiencias del proceso de la entrevista , nadie es inmune a las dudas.

Anteriormente discutimos las cualidades de un buen entrevistador, y la empatía juega un papel desproporcionadamente grande . Y vimos que para evitar la pérdida de candidatos es realmente importante proporcionar comentarios inmediatos después de la entrevista . Entonces, independientemente de si está motivado por la amabilidad y los principios, o por el pragmatismo frío y duro, un poco más de amabilidad y comprensión hacia los candidatos no perjudicará.

Notas

1. La autoevaluación se ha estudiado en varias áreas y a menudo se ha utilizado para evaluar el grado de capacitación. Una crítica importante es que está fuertemente influenciada por la motivación y el estado emocional de las personas durante la encuesta. - Sitzmann, Eli, Brown, Bauer. (2010) Autoevaluación del conocimiento: ¿aprendizaje cognitivo o medición afectiva? .. Academy of Management Learning & Education , 9 (2), 169-191. ↑

2. Desarrollar una buena entrevista técnica no es una tarea fácil para el entrevistador. Una discusión informal de este tema está disponible aquí . ↑

3. Razonamiento sobre la autoestima en una entrevista . ↑

4. Por ejemplo, este artículo y este . ↑

5. Alguna literatura adicional sobre investigación en el campo de las ciencias sociales:

• Capucha, Ratán, Dweck. (2012) ¿Por qué se van las mujeres? Un sentido de pertenencia y la representación de la mujer en las matemáticas. Revista de personalidad y psicología social , 102 (4), 700.
• Maestro, Cheryan, Meltzoff. (2016) Perteneciente a TI: los estereotipos socavan el interés y el sentido de la participación de las niñas en la informática. Revista de Psicología Educativa , 108 (3), 424. ↑

6. Un problema para nuestro conjunto de datos no es una gran muestra de mujeres ingenieras con experiencia: esto corresponde a la demografía real de la industria de TI, pero también significa un posible sesgo en los resultados estadísticos al evaluar las diferencias entre grupos. Queremos continuar recopilando estadísticas con mujeres para explorar completamente el tema. ↑

7. Estos efectos y la falta de correlación previa se estudian en un modelo lineal mixto. Todos los resultados significativos para efectos individuales tienen p <0.05. ↑

8. Para ingenieros experimentados, la desviación promedio es −0.14; entre juniors –0.22, entre graduados –0.25. ↑

9. Ver también aquí . ↑

10. Otro inconveniente de nuestro conjunto de datos es que hay una calificación máxima y mínima: por ejemplo, cuando se recibe una calificación real de 4 personas, no se pueden sobrestimar de ninguna manera , porque ya están en la parte superior de la escala. Corregimos esto de varias maneras: excluyendo a las personas con resultados máximos y mínimos y volviendo a analizar en un subconjunto promedio, así como dividiéndolos en exactos o inexactos. Los resultados no han cambiado. ↑