Un entretien technique moderne est un rite de passage pour les ingénieurs logiciels qui (espérons-le!) Précède l'obtention d'un excellent travail. Mais aussi une énorme source de stress, des questions sans fin aux candidats. Une simple recherche, «Comment se préparer pour un entretien technique», fait apparaître des millions de publications sur Medium, des blogs de formation sur la programmation, des discussions sur Quora et même des livres entiers.

Malgré toutes ces informations, les gens ont encore du mal à savoir comment se comporter lors d'une interview. Dans un article précédent, nous avons constaté qu'un nombre étonnamment élevé d'utilisateurs de interviewing.io sous-estiment leurs capacités, ce qui augmente la probabilité d'un résultat négatif. Nous avons maintenant reçu beaucoup plus de données (plus de 10 000 entretiens avec de vrais ingénieurs logiciels), nous voulons donc approfondir: qu'est - ce qui pousse les candidats à diminuer leur estime de soi?

De la recherche scientifique, certains faits généraux sont connus qui interfèrent avec une bonne estime de soi: par exemple, les gens n'évaluent pas ou ne se souviennent pas toujours de leurs performances dans des tâches cognitives complexes, telles que l'écriture du code ¹ . Les entretiens techniques sont particulièrement difficiles à évaluer si les candidats n'ont pas beaucoup d'expérience dans le traitement des questions sans une seule réponse correcte. Étant donné que de nombreuses entreprises ne discutent pas des résultats de l'entretien avec les candidats, beaucoup ne comprendront jamais ce qu'elles ont bien fait ou ce qui pourrait être mieux ^{2 , 3} . Au final, lever le rideau du secret autour des entretiens d'embauche dans l'ensemble de l'industrie est devenu l'une des principales raisons de créer interviewing.io !

Jusqu'à présent, il y avait peu de données sur la façon dont les gens se sentent après de vrais entretiens dans différentes sociétés informatiques. Par conséquent, nous avons collecté ces données à grande échelle, ce qui nous a permis de tester des théories intéressantes sur les développeurs et leur confiance en leurs compétences en programmation.

L'un des principaux facteurs qui nous intéressait était le syndrome de l'imposteur . On sait que de nombreux programmeurs en souffrent ⁴ . Beaucoup de gens se demandent s'ils correspondent vraiment au niveau de leurs collègues et considèrent la preuve convaincante de leur compétence comme un accident. Le syndrome de l'imposteur vous amène à vous demander dans quelle mesure vous pouvez vous fier à des critiques positives sur les performances et au nombre d'opportunités provenant des propres efforts du candidat, par rapport à la chance. Un intérêt particulier pour nous était combien les femmes souffrent de ce syndrome. De nombreuses études montrent que les candidats issus de secteurs sous-représentés de la population sont plus susceptibles de manquer de sens de la communauté, ce qui alimente le syndrome de l'imposteur ⁵ , ce qui peut fausser l'évaluation de leurs propres capacités lors de l'entretien.

Organisation de recherche

Interviewing.io est une plate-forme où les gens passent anonymement par des entretiens techniques, et si tout se passe bien, ils obtiennent des emplois dans des entreprises de premier plan. Nous avons lancé le projet parce que le CV ne donne pas une image complète et parce que nous pensons que n'importe qui, quel que soit le CV, devrait pouvoir s'exprimer.

Lorsque l'intervieweur et le candidat coïncident, ils se rencontrent dans un environnement de codage commun avec communication vocale, chat textuel, un «tableau d'écriture» et sont immergés dans la tâche technique (vous pouvez voir ce processus en action sur la page avec les enregistrements de l'entretien ). Après chaque entretien, ils se laissent mutuellement des commentaires, et chaque partie voit ce que l'autre personne a dit à son sujet dès que les deux envoient des commentaires.

Voici un exemple de formulaire de rétroaction de l'intervieweur:


Formulaire de rétroaction de l'intervieweur

Immédiatement après l'entretien, les candidats évaluent sur la même échelle de 1 à 4 dans quelle mesure, selon eux, ils ont réussi:


Formulaire de commentaires des candidats

Pour cet article, nous avons examiné plus de 10 000 entretiens techniques menés par de vrais ingénieurs logiciels de grandes entreprises. Au cours de chaque entretien, l'intervieweur a évalué le candidat en fonction de sa capacité à résoudre des problèmes, de ses compétences techniques et de communication, et de la question de savoir s'il était digne de passer au tour suivant. Cela nous donne un indicateur de la différence entre l'estime de soi des candidats et la note que l'intervieweur leur donne réellement, et dans quelle direction. En d'autres termes, dans quelle mesure l'estime de soi du candidat est-elle déformée par rapport à ses véritables qualités?

Au départ, nous avions quelques hypothèses sur ce qui pourrait affecter le résultat:

• Paul Sera-t-il plus difficile pour les femmes d'évaluer leurs capacités de programmation que pour les hommes?
• Auparavant, il a mené des entretiens . Il semble raisonnable qu'après avoir visité l'autre côté, vous démontrerez une estime de soi plus précise lors de l'entretien.
• Il a travaillé dans une grande entreprise . Similaire au paragraphe précédent.
• Il a montré un excellent résultat lors des entretiens - les personnes qui montrent le meilleur résultat en général peuvent avoir plus de confiance et de conscience quand elles font tout bien (ou mal!).
• Hébergement dans la Bay Area ou non. Comme les entreprises informatiques sont encore géographiquement concentrées dans la région du Golfe, nous avons estimé que les personnes qui vivent dans des zones avec une culture d'ingénierie plus saturée connaissent mieux les normes des entretiens professionnels.
• La qualité des questions et les qualifications de l'intervieweur directement lors de l'entretien . Vraisemblablement, le meilleur enquêteur est mieux à même de communiquer, et l'intervieweur stupide peut confondre l'estime de soi du candidat. Nous examinons également s'il s'agissait d'un entretien de formation ou d'un poste spécifique.
• Pour certains candidats, nous pourrions également examiner des indicateurs de leur marque personnelle dans l'industrie, tels que le nombre d'abonnés sur GitHub et Twitter. Peut-être que les gens qui ont une forte influence sur Internet ont plus confiance en eux lorsqu'ils sont interrogés?

Qu'avons-nous trouvé?

Les femmes évaluent leurs capacités techniques comme les hommes

Contrairement aux attentes concernant le sexe et la confiance en soi, nous n'avons trouvé aucune différence statistiquement significative entre les sexes. Au début, il semblait que les femmes candidates sous-estimaient souvent leurs résultats, mais lorsque nous avons normalisé le résultat pour d'autres variables, telles que l'expérience et les capacités techniques, il s'est avéré que la principale différence était l'expérience . Des ingénieurs plus expérimentés évaluent plus précisément les résultats de leur entretien, et les hommes en moyenne sont plus expérimentés. Cependant, les femmes ingénieurs expérimentées sont tout aussi précises dans l'évaluation de leurs capacités techniques.

Sur la base d'études antérieures, nous avons émis l'hypothèse que le syndrome de l'imposteur et un plus grand déficit d'appartenance à la communauté informatique peuvent conduire les candidates à sous-estimer leur évaluation lors de l'entretien, mais nous n'avons pas trouvé un tel schéma ⁶ . Notre conclusion fait écho au projet de recherche du Stanford Clayman Institute for Gender Studies , auquel ont participé 1 795 techniciens de niveau intermédiaire d'entreprises de haute technologie. Ils ont constaté que les femmes en informatique ne sont pas nécessairement moins précises dans l'évaluation de leurs propres capacités, mais sont très différentes des hommes dans leurs idées sur ce qui est nécessaire pour réussir (par exemple, une longue journée de travail et la prise de risques). En d'autres termes, les femmes en informatique peuvent ne pas douter de leurs propres capacités, mais imaginer autrement ce qu'on attend d'elles . Et l'enquête Harvard Business Review , dans laquelle plus d'un millier de professionnels ont posé des questions sur leurs décisions d'embauche, confirme également ce point. Les résultats soulignent que les différences entre les sexes dans le processus d'évaluation des candidats sont davantage basées sur des attentes différentes quant à la manière dont les processus tels que les entretiens sont considérés .

Cependant, nous avons trouvé une différence intéressante: les femmes subissent moins d'entretiens de formation que les hommes. La différence est faible, mais statistiquement significative, et cela nous ramène à la conclusion précédente qu'après une mauvaise interview, les femmes quittent interviewing.io environ 7 fois plus souvent que les hommes .

Mais dans le même article précédent, nous avons également constaté que le déguisement des votes par sexe n'a pas affecté les résultats de l'entretien. L'ensemble de ces résultats confirme ce que nous soupçonnions et ce que confirment les experts menant des études approfondies sur la différence entre les sexes dans les TI : tout est compliqué . Le manque de persistance des femmes dans l'entretien ne s'explique pas uniquement par le syndrome de l'imposteur et la sous-estimation de leurs propres capacités. Mais il est toujours probable qu'ils prennent plus au sérieux les commentaires négatifs et sont plus susceptibles de formuler des hypothèses et des conclusions différentes après l'entretien.

Le diagramme ci-dessous montre la distribution de la distance d'exactitude de l'estime de soi pour les femmes et les hommes sur notre plateforme (zéro indique une note qui correspond au score de l'intervieweur, tandis que les valeurs négatives indiquent un score faible et les valeurs positives indiquent une surévaluation). Deux groupes se ressemblent presque:

Quoi d'autre importe?

Autre surprise: l' expérience de l' intervieweur n'aide pas . Même les anciens enquêteurs ne semblent pas démontrer une estime de soi plus précise à cause de cela. Une marque personnelle n'a également aucun effet . Les personnes ayant plus d'abonnés sur GitHub n'ont pas été plus précises que les personnes ayant plusieurs abonnés. La note de l'intervieweur n'a pas non plus d'importance (c.-à-d. Dans quelle mesure les autres candidats ont évalué l'intervieweur), bien que, pour être juste, les intervieweurs soient généralement notés assez haut sur le site.

Alors, qu'est-ce qui est devenu une incitation statistiquement significative pour des jugements précis sur l'efficacité de l'entretien? Surtout l'expérience

Les spécialistes expérimentés comprennent mieux la façon dont ils ont passé l'entretien par rapport aux ingénieurs au début de leur carrière ⁷ . Et il semble que le point n'est pas seulement que les meilleures compétences en programmation vous permettent de mieux évaluer votre efficacité; bien qu'il existe une légère corrélation: les ingénieurs qui évaluent plus précisément leur efficacité ont un niveau de programmation vraiment plus élevé. Mais si vous regardez les programmeurs débutants, même les meilleurs sous-estiment souvent leurs compétences ⁸ .



Nos données reflètent la tendance observée dans l'enquête auprès des développeurs de Stack Overflow 2018 . Ils ont posé aux répondants quelques questions sur la confiance en soi et la concurrence avec d'autres développeurs et ont noté que les ingénieurs plus expérimentés se sentent plus compétitifs et plus confiants ⁹ . Cela n'est pas surprenant: au final, l'expérience est en corrélation avec les niveaux de compétence, et les personnes hautement qualifiées sont susceptibles d'être plus confiantes. Mais notre analyse nous a permis de normaliser l'efficacité des entretiens et des compétences en programmation par groupe de carrière - et nous avons tout de même constaté que les ingénieurs expérimentés prédisent mieux les résultats de leurs entretiens, quelles que soient les qualifications et les résultats réels des entretiens. Probablement, plusieurs facteurs sont affectés ici: des ingénieurs expérimentés ont déjà été interrogés, les ont conduits eux-mêmes et ont un sens plus fort de la communauté, ce qui aide à lutter contre le syndrome de l'imposteur.

Il semble que les connaissances internes et le contexte aident également : les résidents de la Bay Area et les employés des meilleures entreprises font une évaluation plus précise. Comme l'expérience, la connaissance du contexte de l'industrie permet une évaluation plus adéquate de la situation. Nous avons trouvé une différence faible mais statistiquement significative par rapport à des facteurs tels que vivre dans le Golfe et travailler dans une entreprise leader. Néanmoins, le bonus de travailler dans une entreprise leader, apparemment, correspond essentiellement au bonus de compétences techniques générales: être dans une entreprise de haut niveau est essentiellement un paramètre proxy, indiquant un ingénieur plus expérimenté avec des compétences plus avancées.

Enfin, au fur et à mesure que vous améliorez les résultats de vos entretiens et évoluez vers des entretiens réels dans les entreprises, vous améliorez la précision de votre estime de soi. Les gens démontrent une estime de soi plus précise dans les entretiens réels par rapport aux entretiens de formation, et leur note globale sur le site est également en corrélation avec la précision de l'estime de soi: interviewing.io calcule la note globale des utilisateurs en fonction de leur efficacité dans toutes les interviews et pondérée par rapport aux indicateurs ultérieurs . Les personnes dans les 25% supérieurs de la cote sont plus susceptibles d'être exactes dans l'évaluation de leurs résultats lors d'une entrevue.

Comment les gens évaluent-ils généralement leur efficacité lors d'un entretien? Nous l'avons étudié auparavant , dans environ un millier d'entretiens, et maintenant, avec une multiplication par dix de l'échantillon, les conclusions sont les mêmes. Les candidats évaluent avec précision leur résultat dans seulement 46% des entretiens, se sous-estiment dans 35% (et dans les 19% restants, ils surestiment le résultat). Cependant, les candidats pensent généralement à quelque chose: il n’arrive pas que les personnes avec quatre étoiles s’évaluent toujours comme ¹⁰ . L'auto-évaluation prédit statistiquement de manière significative le résultat réel de l'entretien (et corrèle positivement avec lui), mais il y a beaucoup de bruit à ces égards.

Valeur

Un jugement précis sur le résultat de votre entretien est une compétence spécifique qui vient avec l'expérience et la connaissance de l'industrie informatique. Mais il s'est avéré que bon nombre des hypothèses que nous avons faites sur l'exactitude de l'évaluation ne tenaient pas la route: les femmes ingénieurs ont la même idée exacte de leurs compétences que les hommes, et les ingénieurs qui ont mené plus d'entretiens ou sont bien représentés sur GitHub ne sont pas beaucoup mieux. évaluer leur résultat.

Qu'est-ce que cela signifie pour l'industrie dans son ensemble? Premièrement, le syndrome de l'imposteur semble être un monstre sombre qui attaque les ingénieurs de tout sexe, de toute compétence, quels que soient leur renommée et leur lieu de résidence. L'expérience aide à atténuer un peu la douleur, mais le syndrome de l'imposteur affecte tout le monde, peu importe qui il est ou d'où il vient. Le moment est peut-être venu de mettre en place une culture d'entretien plus aimable et plus réactive. Une culture plus respectueuse de tous. Bien que certains groupes, moins expérimentés dans les entretiens techniques, souffrent le plus des lacunes du processus d'entrevue , personne n'est à l'abri du doute de soi.

Plus tôt, nous avons discuté des qualités d'un bon intervieweur, et l' empathie joue un rôle disproportionné . Et nous avons vu que pour éviter la perte de candidats, il est vraiment important de fournir un feedback immédiat après l'entretien . Donc, que vous soyez motivé par la gentillesse et les principes, ou par le pragmatisme froid et dur, un peu plus de gentillesse et de compréhension envers les candidats ne fera pas de mal.

Remarques

1. L'auto-évaluation a été étudiée dans un certain nombre de domaines et a souvent été utilisée pour évaluer le degré de formation. Une critique importante est qu'elle est fortement influencée par la motivation et l'état émotionnel des personnes pendant l'enquête. - Sitzmann, Eli, Brown, Bauer. (2010). Auto-évaluation des connaissances: apprentissage cognitif ou mesure affective? .. Academy of Management Learning & Education , 9 (2), 169-191. ↑

2. Développer un bon entretien technique n'est pas une tâche facile pour l'intervieweur. Une discussion informelle sur ce sujet est disponible ici . ↑

3. Raisonnement sur l'estime de soi dans une interview . ↑

4. Par exemple, cet article et ceci . ↑

5. Quelques ouvrages supplémentaires sur la recherche dans le domaine des sciences sociales:

• Capuche, rotin, Dweck. (2012). Pourquoi les femmes partent-elles? Un sentiment d'appartenance et la représentation des femmes en mathématiques. Journal de la personnalité et de la psychologie sociale , 102 (4), 700.
• Maître, Cheryan, Meltzoff. (2016). Appartenance à l'informatique: les stéréotypes sapent l'intérêt et le sens de la participation des filles à l'informatique. Journal of Educational Psychology , 108 (3), 424. ↑

6. Un problème pour notre ensemble de données n'est pas un grand échantillon de femmes ingénieurs expérimentées: cela correspond à la démographie réelle de l'industrie informatique, mais signifie également un biais possible dans les résultats statistiques lors de l'évaluation des différences intergroupes. Nous voulons continuer à collecter des statistiques avec les femmes pour explorer pleinement le sujet. ↑

7. Ces effets et l'absence précédente de corrélation sont étudiés dans un modèle mixte linéaire. Tous les résultats significatifs pour les effets individuels ont p <0,05. ↑

8. Pour les ingénieurs expérimentés, l'écart moyen est de -0,14; chez les juniors –0,22, chez les diplômés –0,25. ↑

9. Voir également ici . ↑

10. Un autre inconvénient de notre ensemble de données est qu'il existe une note maximale et minimale: par exemple, lorsque vous recevez une note réelle de 4 personnes, vous ne pouvez pas vous surestimer de quelque manière que ce soit , car elles sont déjà en haut de l'échelle. Nous avons corrigé cela de plusieurs façons: en excluant les personnes ayant des résultats maximum et minimum et en ré-analysant sur un sous-ensemble moyen, ainsi qu'en les divisant en exactes ou inexactes. Les résultats n'ont pas changé. ↑