«Получила два оффера»: как я соста­вила универ­сальный промпт для подготовки к собеседованиям

Идея тренироваться перед собеседованиями у меня появилась, когда я начала искать вакансии на позицию продакт-менеджера.

Специфика этой роли в том, что нужно быстро решать продуктовые кейсы и обладать прикладными знаниями, требования к которым различаются в разных компаниях. При этом у меня узкая специализация: я продакт-менеджер с уклоном в ML  ​и ИИ, поэтому также должна разбираться в технических аспектах. Я понимала, что хаотично готовиться к собеседованиям неэффективно и мне нужна система.

Сначала я обращалась к менторам и карьерным консультантам. Они проводили со мной мок-интервью  ​и задавали вопросы. После нескольких таких тренировок стало понятно, что отдача снижается. Волнение, которое имитирует реальное интервью, уже отработано, но остаются пробелы в хард-части и решении кейсов.

Я подумала, что нет смысла продолжать платить за то, что можно масштабировать с помощью больших языковых моделей. Они позволяют генерировать бесконечное количество кейсов под конкретные компании и тренироваться самостоятельно.

Тогда я разработала универсальный промпт, который поможет подготовиться и прощупать почву перед разговором с руководителем. В статье поделюсь своими наработками. Если в нейросети, которой вы пользуетесь, есть голосовой режим, сможете еще глубже погрузиться в ситуацию и потренироваться.

Изначально я выработала схему, когда помогала подруге готовиться к собеседованиям. До этого я действовала хаотично: каждый раз писала разные промпты под конкретную вакансию, компанию или формат интервью.

Когда ко мне обратился человек не из моей сферы, понадобился более универсальный инструмент. Тогда я сформировала обобщенный промпт.

Я не ожидала идеального результата. Я понимаю, как работают большие языковые модели: они генерируют вопросы и кейсы на основе уже существующих данных. Поэтому для меня важна не столько реалистичность вопросов, сколько образовательный эффект.

Такая тренировка запускает процесс мышления. Каждый раз он проходит по-разному и адаптируется под конкретный кейс. Я не жду, что вопросы будут совпадать с реальными на 90%.

Для меня это как решение задач: сначала аналогичные примеры даются тяжело, но к 20—30-й итерации вырабатывается алгоритм. Цифры и условия могут меняться, но структура мышления уже отработана — ее можно применить в любой ситуации.

Как выглядит промпт:

Этот вариант промпта — усредненная схема, но сам подход я использовала при подготовке практически ко всем своим собеседованиям на позицию продакт-менеджера с уклоном в ML- и ИИ-продукты.

Я считаю, что любая форма подготовки лучше ее отсутствия. Не важно, это нейросеть, ментор или знакомый, которому вы даете список вопросов и просите отыграть интервьюера, — это в любом случае полезнее, чем ничего. Поэтому такой формат оказался для меня полезным.

На собеседовании с эйчаром вопросы часто повторяются. Это стандартный скрининг: самопрезентация, мотивация, краткий рассказ об опыте. Если у человека есть сложности на этом этапе, тренировки с нейросетью отлично подходят. Можно заранее прогнать эти вопросы и не тратить реальные интервью на одно и то же.

В моем случае основной фокус был на кейсах. Они всегда разные: невозможно предсказать, какую задачу даст конкретная компания. Но работает накопительный эффект. Его можно получить через большое количество реальных интервью или ускорить через тренировки с нейросетью. Это помогает быстрее адаптироваться к формату, структурировать мысли и отвечать увереннее.

Такая практика не заменяет реальные собеседования, но делает их комфортнее. Волнение никуда не исчезает, но появляется ощущение, что ты уже много раз проходил через похожий процесс и можешь на что-то опереться.

В итоге я получила два оффера. Считаю, что выбрала хороший и практически бесплатный способ подготовки — траты могут быть разве что на подписку, чтобы снять ограничение на количество генераций. Но он требует дисциплины и готовности регулярно тренироваться без мгновенного результата.

Поучаствуйте в анонимном опросе Т⁠—⁠Ж, он займет полминуты. Результаты затем опубликуем на сайте.

Тренировать кейс-интервью. Собеседования обычно включают несколько этапов:

1. Скрининг с эйчаром, это самый простой этап.
2. Кейс-интервью, где нужно решать задачи из доменной области компании: разбирать продуктовые ситуации, объяснять логику решений, подбирать метрики, обсуждать A/B-тесты.
3. Разговор про опыт: нужно структурированно рассказать о своих проектах и релевантности этого опыта для конкретной компании.

По моему опыту, промпт оказался наиболее полезен для подготовки ко второму этапу. С его помощью можно отработать навык быстро разбирать задачи, формулировать решения, рассказывать про метрики и эксперименты и укладываться в ограниченное время.

Просить обратную связь. В моем промпте заложен только первый шаг — подготовка вопросов. Но на практике я иногда прошу нейросеть оценить мои ответы. При этом для меня ключевой момент не в том, чтобы найти «идеально правильное» решение кейса и ожидать, что он повторится на интервью. Основная цель — тренировка мышления: быстро разобрать задачу, структурировать ответ и проговорить его.

Важно задавать четкие критерии, поскольку без них нейросеть склонна хвалить и подтягивать ответ к позитивной оценке. Если просить фидбэк, нужно заранее сформулировать, по каким параметрам вас нужно оценить.

Задать универсальные критерии сложно: в реальности интервьюеров тоже часто оценивают по субъективным ощущениям, а не по формализованной шкале. Поэтому я обычно ограничиваю запрос на оценку формальными вещами: прошу сделать фактчекинг — не перепутала ли я определения, термины и метрики, а также логическую согласованность и структурность ответа.

Перепроверять ответы нейросети. Если регулярно допускать одну и ту же ошибку и не замечать ее, нейросеть может ее не подсветить. Тогда есть риск перенести ее на реальные интервью.

Важно хотя бы периодически валидировать себя с живым человеком. Если вы видите, что стабильно застреваете на каком-то этапе воронки собеседований, стоит обратиться к специалисту из этой области — возможно, есть нюансы, которых нейросеть не учитывает.