Вадим Лобарєв, засновник MindHunt — рекрутинг технічних спеціалістів по Європі та Україні з 2011 року
Процес найму Google для інженерів з програмного забезпечення щойно суттєво змінився. У травні 2026 року компанія оголосила про масштабну реорганізацію — найзначнішу зміну в тому, як вона оцінює інженерів, за останні роки.
Чому Google змінила процес найму
Контекст важливий. У квітні 2026 року генеральний директор Google Сундар Пічаї розповів, що 75% усього нового коду в Google тепер генерується AI і затверджується інженерами — порівняно з 50% попереднього року.
Якщо три чверті нового коду написано або суттєво підготовлено AI — тоді тестування кандидатів на їхню здатність писати код з нуля на дошці тестує навичку, що стосується, можливо, чверті реальної роботи.
Google явно дійшла такого висновку і переробляє процес найму відповідно до того, як інженерна справа насправді функціонує всередині компанії.
Новий процес найму Google (2026)
Google пілотує новий формат для молодших і mid-рівневих ролей у вибраних командах США, з планами розширення у разі успіху.
Етап 1: Заявка і скринінг рекрутера
Процес починається з онлайн-заявки: резюме, супровідний лист і GitHub-профіль. Далі — скринінг рекрутера тривалістю 30-40 хвилин: бекграунд, досвід і мотивація.
Етап 2: Round з розуміння коду (новий — AI-assisted)
Це найзначніша зміна. Традиційний coding round — де кандидати пишуть алгоритми на дошці або в live coding-середовищі з нуля — замінюється або доповнюється раундом розуміння коду.
Кандидатам надається існуюча кодова база, і їх просять прочитати, відлагодити та оптимізувати її. Ключовий момент: кандидатам у пілотній фазі буде дозволено використовувати AI-асистент Gemini від Google під час цього раунду.
Що оцінюють інтерв'юери:
- Читання та розуміння коду — чи може кандидат швидко розібратись у незнайомому коді та визначити, де є проблеми?
- Здатність до відлагодження — знаходження та виправлення помилок у існуючому коді
- AI-флуентність — конкретно: prompt engineering, валідація AI-згенерованих результатів та ідентифікація помилок у коді, запропонованому AI
- Співпраця людини і AI — описується Google внутрішньо як "human-led, AI-assisted"
Зсув суттєвий: Google більше не тестує насамперед те, чи можете ви писати код. Вона тестує, чи можете ви ефективно працювати з AI так, як насправді працюють інженери Google.
Етап 3: Системне проектування
Для mid-рівневих і старших ролей інтерв'ю з системного проектування залишаються ключовою частиною процесу. Вони еволюціонували для включення AI-суміжних питань: як ви спроектуєте систему з LLM-можливостями? Як обробляти характеристики надійності та затримки AI-inference у масштабі?
Етап 4: "Googleyness and Leadership" (переглянутий)
Довготривалий поведінковий раунд Google тепер включає технічну розмову про проектування на основі попередньої інженерної роботи кандидата, а не лише поведінкові питання про культурну відповідність.
Практичне значення: кандидати мають бути готові обговорювати конкретні технічні рішення зі своєї кар'єри — що будували, чому зробили певні архітектурні вибори та що б зробили інакше.
Що зміни означають для кандидатів
AI-інструменти більше не є перевагою — вони очікуються. Кандидати, що активно використовували AI-інструменти у повсякденній роботі, краще позиціоновані. Зсув винагороджує інженерів, що інтегрували AI у свій робочий процес протягом останніх двох-трьох років.
Читання коду важливе так само, як написання коду. Здатність увійти у незнайому кодову базу, швидко орієнтуватись у ній та ідентифікувати проблеми — це навичка, яку варто цілеспрямовано практикувати.
Prompt engineering тепер є оцінюваною навичкою у Google. Здатність писати ефективні промпти, критично оцінювати AI-результати та відлагоджувати AI-згенерований код є явно частиною критеріїв оцінки.
Готуйтесь обговорювати реальну роботу. Переглянутий поведінковий раунд фокусується на ваших попередніх інженерних рішеннях.
Що hiring managers можуть навчитись з підходу Google
Зсув Google відображає щось ширше: індустрія починає переробляти оцінку технічних талантів відповідно до того, як інженерна справа насправді функціонує у 2026 році, а не у 2016-му.
Якщо ви будуєте інженерну команду — кілька питань, що варті розгляду:
Чи тестуєте ви навички, що насправді мають значення для ролі? Якщо ваші інженери щодня використовують AI-інструменти, процес, що карає за AI-допомогу на інтерв'ю, може відбирати проти кандидатів, що найкраще працюють у вашому реальному середовищі.
Розуміння коду є недооціненим. Здатність увійти у кодову базу, швидко її зрозуміти та орієнтуватись у ній часто є важливішою на практиці, ніж здатність писати алгоритми з нуля.
AI-флуентність є реальним диференціатором. Те, як кандидат використовує AI-інструменти — чи валідує результати, чи помічає помилки, чи підтримує інженерне судження — є сигналом, що все більше варто оцінювати.
Пошук інженерів, що відповідають стандартам 2026 року
Інженери, що добре справляються з новим процесом Google — сильні читачі коду, ефективні AI-колаборатори, чіткі комунікатори щодо своєї роботи — це також інженери, яких більшість компаній має хотіти найняти.
У MindHunt ми знаходимо та оцінюємо технічних кандидатів по Україні та Європі для компаній, що будують інженерні команди. Використовуємо MindHunt AI для сорсингу на LinkedIn і GitHub — і наш процес скринінгу оцінює кандидатів за критеріями, що мають значення у 2026 році.
Зв'яжіться з нами, якщо будуєте технічну команду і хочете знайти інженерів, що можуть ефективно працювати в поточному середовищі.
Читайте також: Як найняти розробників в Україні у 2026 році · Головні тренди найму в ІТ 2026 · Технічний рекрутинг: практичний гід
Автор
Vadym Lobariev
MindHunt — AI-рекрутингова агенція для засновників, C-level та менеджерів з найму, які втомилися від «публікуй і сподівайся». Ми виконуємо перевірений процес пошуку для ваших найважливіших вакансій і показуємо роботу щотижня — щоб ви наймали з впевненістю, а не з надією.
