merged · закрита бета · 2026

Технічний скринінг — без співбесід.

Замість leetcode — одна калібрована задача в реальному репо. Кандидат відкриває pull request. Система оцінює автоматично: тести, структуру змін, якість комітів, відповіді на ревʼю.

Увійти в портал Як це працює

для HR-менеджерів

~2 хвчас оцінки PR

87%точність рубрики

0 годчасу сеньйора

pull request · #42open

@@ src/billing/invoice.ts @@
   const amount = base * qty;
−  const tax = amount * 0.2;
+  const tax = calcTax(amount, country);

+  // edge case: UA VAT exemption
+  if (country === 'UA' && isExempt(plan)) {
+    return amount;
+  }
   return amount + tax;

tests✔CI пройшов87/87

diff✔Фокус диффу3 файли, +24 −4

llm✔Рубрика (LLM-суддя)4.6 / 5.0

senior · legacy-invoicePASS

Проблема

Технічні інтервʼю зламані. Всі це знають, але працюють далі.

Leetcode міряє підготовку до leetcode. System design — вміння малювати коробочки. Behavioral — навичку розповідати STAR-історії. Жодне не показує, як людина працює щодня.

А у 2026 навіть ця ілюзія сигналу зникла: Copilot і Cursor закривають типову задачу за 10 хвилин. Ваші сеньйори проводять десятки скринінг-дзвінків на місяць і виють від того, як цей етап спалює час.

Метод	Що вимірює	Якість сигналу	Вартість
Leetcode-скринінг	Підготовку до leetcode	Низький	2–4 год/кандидат
System design інтервʼю	Вміння малювати діаграми	Середній	1–2 год/кандидат
Behavioral (STAR)	Навичку розповідати	Низький	1 год/кандидат
merged PR-скринінг	Реальну роботу в репо	Високий	~2 хв автоматично

* Оцінка витрат — на скринінг одного кандидата з урахуванням часу інженера

Як це працює

Чотири кроки. Нуль годин інженерного часу.

01
30 сек
на налаштування
Рекрутер призначає задачу
З банку — під рівень кандидата (джун / мідл / сеньйор) і стек. Без дзвінка, без whiteboard. 30 секунд у панелі.
02
45–120 хв
час кандидата
Кандидат робить pull request
Отримує приватний репо з реальним контекстом. AI дозволений — задачі спроєктовані так, що він необхідний, але недостатній.
03
~2 хв
після submit
Система оцінює автоматично
CI-тести, фокус диффу, якість комітів, відповіді на авто-ревʼю. LLM-суддя читає весь PR по структурованій рубриці.
04
миттєво
доступний звіт
Рекрутер бачить ранжований звіт
Бали по рубриці, посилання на PR, сильні й слабкі сторони. Далі — лише фінальне інтервʼю з командою на культурний фіт.

Рівні

Задача калібрується під рівень.

Моат продукту — дизайн задач. Ми не боремося з AI. Ми робимо так, щоб без розуміння системи AI був просто друкарською машинкою. Кожна задача калібрується на живих кандидатах вручну.

Junior

45 хв

Додай фічу в чистий репо

Маленький проєкт зі своїми конвенціями. Треба прочитати README, не знести зайвого, написати тест. Cursor справиться — ми відсіюємо тих, хто не справляється з цим.

Ключові сигнали

Читає інструкції30%
Не ламає існуюче40%
Пише тест30%

Очікуваний скор2.0–3.5 / 5.0

Middle

90 хв

Відтвори баг і полагодь

Репо крупніше, задача сформульована розпливчасто: «користувачі скаржаться, що Y працює дивно в кейсі Z». AI не знає, що саме чинити — треба локалізувати причину.

Ключові сигнали

Декомпозиція35%
Вибір рівня фіксу35%
Обґрунтування в PR30%

Очікуваний скор3.0–4.5 / 5.0

Senior

120 хв

Legacy з архітектурним боргом

Задача: «зроби фічу так, щоб через пів року її можна було розширити до W, не переписуючи все». Обовʼязковий design-doc у PR — AI напише код, але не прийме рішень за людину.

Ключові сигнали

Trade-off-и40%
Розширюваність35%
Якість rationale25%

Очікуваний скор3.5–5.0 / 5.0

NOTE

AI дозволений і очікується. «Сліпе» Claude-рішення дає 30–40/100: тести падуть на edge-кейсах, PR-опис пустий, коміти — один великий блоб. Рубрика вимірює розуміння системи, а не факт написання коду.

Що саме міряємо

«Зелений CI» — лише 20% сигналу.

Інші 80% — те, що LLM-суддя по структурованій рубриці робить краще за людину-інтервʼюера: читає весь PR, описання, історію комітів, відповіді на коментарі. Без втоми, без упереджень.

45%

Автоматичний CI

55%

LLM-суддя

Ваги рубрикиусього 100%

Автоматичний CI

Тести пройшли
Детерміновано, без помилок вибірки
20%
Фокус і розмір диффу
Мінімальні зміни, без непотрібних правок
15%
Якість комітів
Atomic commits, Conventional Commits
10%

LLM-суддя

Rationale у PR-описі
Чи пояснено «чому» а не тільки «що»
20%
Декомпозиція задачі
Хід думок, кроки вирішення
20%
Trade-off-и та архітектура
Альтернативи розглянуті, вибір обґрунтований
15%

* Ваги налаштовуються на рівні template-а задачі

Для кого

Рекрутер — користувач. Hiring manager — платник.

Кожна роль отримує своє: рекрутер — незалежність від сеньйорів, менеджер — час команди і якісніший фінальний відбір.

IT-рекрутери

дзвінків до першого сигналу

~2 хв

на отримання звіту

Перестаєш просити сеньйорів «подивитися тестове» за келих кави.
Маєш обʼєктивний звіт для hiring manager-а ще до першого дзвінка.
Відсіюєш кандидатів, які не вміють читати документацію і писати тести.

Інженерні керівники

40+ год

повертається команді щомісяця

зустріч замість 4–6 раундів

Команда не витрачає 40 годин на місяць на скринінг-дзвінки.
Рішення на фінальній зустрічі — про людину, а не про технічні базові знання.
Видно, як кандидат думає і обґрунтовує рішення, а не тільки що написав.

Чесно про заперечення

Пʼять речей, які ви подумаєте прямо зараз.

А якщо кандидат просто дасть задачу Claude-у?: Нехай дає. Задачі спроєктовані так, що «сліпе» AI-рішення набирає 30–40 балів зі 100: тести впадуть на edge-кейсах, PR-опис буде порожній, коміти — один великий, відповіді на авто-ревʼю — загальні. Ми міряємо не «написав код», а «зрозумів систему».
Задачі ж утечуть в інтернет і в тренувальні дані моделей.: Кожна задача параметризується: один template — десятки варіантів з різними seed-ами, іменами, акцентами у вимогах. Публічне рішення однієї конкретної версії не пройде іншу. Плюс — опція приватних задач на вашому коді для enterprise-плану.
Сеньйор не робитиме тригодинну домашку.: Згодні. Для senior-ів — формат парної сесії 45 хвилин: шарить екран, вирішує разом з AI, система пише телеметрію (скільки думав, що гуглив, скільки переписував). Це вписується в календар і міряє більше, ніж класичне інтервʼю.
Це не замінить фінальне інтервʼю з командою?: Ми не прибираємо інтервʼю. Ми прибираємо етап, де ви витрачаєте 40 інженерних годин на відсів людей, які просто не вміють програмувати. Культурний фіт і «чи хочу працювати 5 років» — це залишається живою зустріччю.
Чим це краще за HackerRank / CodeSignal / Codility?: Вони міряють leetcode у 2026 році. Ми міряємо реальну роботу: PR у реальний репо з реальним контекстом, оцінка по рубриці LLM-суддею. Інша категорія продукту — work-sample assessment для AI-ери.

Демо

Покажемо на вашому стеку.

15 хвилин. Ви розкажете, кого наймаєте. Ми покажемо, як виглядав би скринінг у merged замість дзвінків. Приклади задач під ваш стек — у вашому поштовику того ж дня.

Закрита бета, ринок України
Без передоплати, без контракту
Відповідь протягом 24 годин

Альтернатива

Не хочете форму? Напишіть одразу: [email protected]

Технічний скринінг — без співбесід.

Технічні інтервʼю зламані. Всі це знають, але працюють далі.

Чотири кроки. Нуль годин інженерного часу.

Рекрутер призначає задачу

Кандидат робить pull request

Система оцінює автоматично

Рекрутер бачить ранжований звіт

Задача калібрується під рівень.

Додай фічу в чистий репо

Відтвори баг і полагодь

Legacy з архітектурним боргом

«Зелений CI» — лише 20% сигналу.

Рекрутер — користувач. Hiring manager — платник.

IT-рекрутери

Інженерні керівники

Пʼять речей, які ви подумаєте прямо зараз.

Покажемо на вашому стеку.