tl;博士：编程访谈中的问题和任务似乎过于复杂。 有时会增加压力。 这不是反对他们的唯一论据。 我们的数据表明，更复杂的任务实际上比最简单的任务更无法预测最终结果。在时间的压力下很难编程。 特别是在面试时。 在正常情况下，这项任务看起来很简单，但在面试室的明亮光线下，它会以某种方式引起巨大的问题。 压力荷尔蒙使大脑蒙上阴影（不幸的是，战斗和逃避都不是编码者问题的有效答案）。 感觉到这些问题似乎是经过特殊设计的，具有复杂性。 我认为这些感觉不是从零开始的。
实际上，面试中的任务是故意复杂的 。 由于招聘失误要比对一名优秀工程师的失误造成的损失更大，因此它鼓励公司提高标准。 那意味着要提出难题。 从直觉上讲，这是有道理的，因为更复杂的问题似乎会淘汰最弱的问题，并揭示最强的问题。 但是直觉在这里失败了。
我们的数据显示，与相对简单的问题相比，更复杂的问题实际上产生的可预测性要差一些。简单的问题
困难的任务会过滤掉不良的工程师，但也会过滤掉好的工程师 （即，很多假阴性结果）。 相反，简单的问题的假阴性结果较少，但假阳性的结果较多（因为更多的工程师正确回答了问题，包括一些不好的回答）。 在选择问题的最佳复杂度时，需要以某种方式平衡这两个信号。 如果一家公司不惜一切代价寻求避免误报，那么它更有可能倾向于这种艰难的局面。
但是，
正确的回答并不是面试中唯一的信号源 。 您可以评估整个过程：解决需要多长时间，代码是否干净以及解决方案花费了多少精力。 我们的分析表明，第二个信号源（过程）与第一个信号源（正确性）几乎一样重要。
但是，这是另一个折衷方案 。 带有最大过程信号的问题比带有最大正确性信号的问题要简单得多。 如果将流程减少到解决方案所需的工作量（流程的一个方面与任务的难度最直接相关），原因就会变得很清楚。 如果问题很复杂，那么所有候选人都会遇到困难（甚至那些最终会正确回答问题的人）。 因此，在评估工作时，这方面几乎没有任何信号。
相反，对于大多数应聘者而言，具有强大过程信号的任务非常容易，也就是说，仅凭正确答案就无济于事。 最佳复杂度是在平衡过程信号和响应正确性以实现最大信号时，而对于两个因素，信号不一定达到峰值。
我们采访了成千上万的工程师，并以多种方式（包括过程和准确性）评估了他们的答案，并将这些估计值与后续性能进行了比较。 在进行回归分析（同时查看过程和响应信号）之后，我们的数据表明，最大的相关性是由实际上比我们期望的要简单得多（并且比许多公司在面试中提出的问题更简单）给出的。 ）事实证明，更复杂的任务最终会过滤掉太多合格的候选人。 因此，如果您想使招聘过程更加准确，则可能应该问一些更简单的问题。
但是我想明确指出，这并不意味着降低门槛并接受更多候选人。
设定简单的任务并不意味着便利面试 。 问题的复杂程度和决策的门槛相互独立。 如果您提出相对简单的问题，但是招聘过程仍然可能非常严格，但是您需要对其进行评估。 我们的结论是，更简单的问题会发出更多信号。 您将如何处理此信号。
简单的问题也可以减轻压力，这是一个重要的好处。 压力使候选人低估了他们的能力。 当候选人感到更自在时，他将发挥最大的潜力，这使面试更具可预测性。 在我看来，面试官倾向于低估压力对应聘者的影响，而同时却高估了自己的能力。 设置任务后，很容易忘记在30至60分钟内实际可以编写多少代码。 为了消除这种偏见，我们Triplebyte采用了一条规则：访调员解决问题的时间应该比他们认为解决问题的时间多3倍。 通常，这相当于或多或少正确的评估。
任务更长
另一个重要的原因，简单的问题很有用。 它们使您可以在任务中输入更多内容，即可以使用更长，更复杂的任务，这在预测方面具有其他优势。 您可以提出随着时间的流逝变得越来越复杂的问题，并且
更长，更真实的问题比简短而棘手的问题更容易预测 。 从逻辑上讲，
预测应聘者表现的
最简单方法是，如果您让应聘者从事与他在工作中相似的任务 。
部分原因是，较长的问题更接近于实际编程。 真正的编程需要长时间使用相对较大的代码库，而更长的问题更接近于这种现实。
此外，更长的问题可以让您在候选人被困时提供线索。 我认为这是至关重要的，因为即使是强大的工程师也可能在解决方案中的某些时候绊倒。 较长的任务使您有机会从错误中恢复过来，并稍后展示您的技能。
一个错误的步骤不应破坏整个采访 。 最后，有机会帮助减轻面试的压力，这又可以带来更准确的结果。
结论
通过询问候选人艰巨的任务，公司陷入了恶性循环 。 这些问题最初太难了又太短，导致招聘决策不够理想。 这些决定基于噪声信号。 当公司看到糟糕的结果时，它会尝试通过使选择过程更加严格来纠正这种情况，这通常意味着
更复杂的问题 。 但这只会降低面试的准确性，等等。 公司和候选人都遭受这种恶性循环。 我看到公司在人才方面错失了人才，而候选人在职位上错失了-并承受着不必要的压力。
我希望访问员得出结论。 它们不仅可以提高选择的准确性，而且可以简化工作。 提出简单，多阶段的问题比提出复杂的简短问题要容易得多。
这是我们的提示。 如果您确实想使面试更加准确，则需要开始询问更简单的编程任务。 这并不意味着降低标准。 这只是意味着改善信号，以便更有效地淘汰候选人并雇用最有才能的人。