Джун, который знает всё, или почему Senior пишет простой код: как я пишу ВКР по грейдированию программистов
Привет, Хабр! Я магистрант первого курса по направлению «Искусственный интеллект и предиктивная аналитика» и параллельно — действующий разработчик. Пройдя несколько кругов ада собеседований, я задалась почти философским вопросом: а можно ли самостоятельно определить собственный грейд, еще и не ошибиться относительно рынка и целевой компании?
Этот вопрос стал основой моей ВКР на тему «Разработка методики определения квалификационного уровня программиста на основе мультимодального анализа».
Вместо того чтобы гадать, я решила довериться данным. Я собрала датасет из 721 вакансии стека C#/.NET и 16 различных репозиториев, прогнала их через LLM (Saiga Llama 3) и нейросеть GraphCodeBERT, чтобы найти объективные метрики «сеньорности».
По моей задумке (и уже работающему прототипу), методика позволит оценивать грейд не по лайв-кодингу, а по «цифровому следу» программиста — его репозиторию. Цель этой статьи — показать «внутреннюю кухню» исследования, поделиться первыми инсайтами о том, как нейросети видят наш код, и получить вашу обратную связь, чтобы подготовиться к главному вопросу на защите: «А зачем всё это надо?».
Читать далее