Sierra

English · Русский · AI Interview Atlas › Компании

AI-native продукты · Международный · Этапы проверены 2026-09-29

В апреле 2026 года Sierra перестроила инженерные собеседования под coding-агентов: скрининг по system design, затем onsite, где кандидат планирует, собирает и защищает продукт примерно за два часа с любыми AI-инструментами. Прежний процесс, по рассказу кандидата, включал домашнюю сборку агента.

На этой странице: Этапы интервью · Официальные материалы для подготовки · Вопросы (4)

Роли

• AI-инженерия: Инженер агентов, Разработчик AI-продуктов

Этапы интервью

Этап	Что происходит	Основание
Скрининг по system design Разработчик AI-продуктов	Заменил прежний скрининг по программированию без AI: компания считает более трудной задачей вывести приложение в продакшен с масштабированием.	✅ подтверждено компанией The AI-native interview, Sierra, опубликовано 2026-04-22, проверено 2026-09-29
Onsite: план Разработчик AI-продуктов	Рабочая сессия: кандидат сам предлагает продукт из своей области, а интервьюеры задают вопросы, чтобы его укрепить.	✅ подтверждено компанией The AI-native interview, Sierra, опубликовано 2026-04-22, проверено 2026-09-29
Onsite: сборка Разработчик AI-продуктов	Интервьюер выходит, и кандидат около двух часов собирает продукт с любыми AI-инструментами и фреймворками, свободно сокращая или меняя объём.	✅ подтверждено компанией The AI-native interview, Sierra, опубликовано 2026-04-22, проверено 2026-09-29
Onsite: разбор Разработчик AI-продуктов	Демонстрация и обсуждение ключевых сценариев; ревью кода — модель данных, абстракции, расширяемость; путь в продакшен и то, как использовался AI.	✅ подтверждено компанией The AI-native interview, Sierra, опубликовано 2026-04-22, проверено 2026-09-29
Раунд отладки (пилот) Разработчик AI-продуктов	Кодовая база среднего размера и черновой pull request коллеги со сквозной функцией: нужно проверить и улучшить его, работая с coding-агентами. Допустимый объём AI на момент публикации ещё не определён.	✅ подтверждено компанией The AI-native interview, Sierra, опубликовано 2026-04-22, проверено 2026-09-29
Прежние домашнее задание и onsite Инженер агентов	Один кандидат, примерно за год до проверки: собрать агента поддержки для вымышленной компании, выбрав две функции из пяти и объяснив, как измерять его в продакшене; затем раунд отладки на TypeScript и React и защита решений.	🗣 отчёт кандидата Sierra AI Agent Engineer Interview Experience, Aced (formerly Exponent), candidate report, проверено 2026-09-29

Кодинг: обязателен. Раунд сборки — практическое программирование с разрешёнными AI-инструментами. (The AI-native interview, Sierra, опубликовано 2026-04-22, проверено 2026-09-29)

Официальные материалы для подготовки

• The AI-native interview, Sierra, опубликовано 2026-04-22, проверено 2026-09-29

Вопросы, о которых сообщали для Sierra

Агенты, инструменты и протоколы

• Соберите агента поддержки для вымышленной компании: выберите две функции из пяти, обоснуйте выбор и объясните, как будете измерять агента в продакшене.
  • Прикладной сценарий · Где спрашивали: Sierra 🗣
  • Что проверяет: Умение расставить приоритеты при ограниченном времени и спланировать измерение работающего агента.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Выбрать две функции по объёму обращений, проверяемости решения и риску ошибочного действия.
    • Назвать, что отложено и почему, и сохранить полностью рабочую передачу обращения человеку.
    • Измерять реальное решение, повторные обращения, качество эскалаций и вредные действия, а не число закрытых диалогов.
  • Читать: Demystifying evals for AI agents (Anthropic)

Практический кодинг

• Спланируйте продукт вместе с интервьюером, затем примерно за два часа соберите его с любыми AI-инструментами для программирования и защитите решения, код и путь в продакшен.
  • Прикладной сценарий · Где спрашивали: Sierra ✅ · ✍ Ответ
  • Что проверяет: Умение ограничить задачу, собрать и защитить рабочий продукт с помощью AI за отведённое время.
  • Сильный ответ покрывает:
    • До делегирования ограниченных частей согласовать пользовательский сценарий, минимальный результат, бюджет времени и сознательные исключения.
    • Давать AI интерфейсы, нужный контекст и критерии приёмки; проверять diff и поведение вместо подсчёта сгенерированного кода.
    • Защитить архитектуру, допущения алгоритмов и отвергнутые предложения; отделить проверенное поведение от production-пробелов и незавершённого прототипа.
  • Читать: The AI-native interview (Sierra) · AI Interview Success: An Interviewer's Inside Guide (Canva Engineering Blog)
• Проверьте и доработайте черновой pull request коллеги со сквозной функцией в незнакомой кодовой базе, работая вместе с coding-агентами.
  • Прикладной сценарий · Где спрашивали: Sierra ✅ · ✍ Ответ
  • Что проверяет: Умение критически оценить чужое изменение, а не принимать всё, что предлагает агент.
  • Сильный ответ покрывает:
    • До объяснения или правки diff агентом проследить ожидаемое поведение, точки входа, вызывающий код и инварианты.
    • Проверить все затронутые пути, особенно авторизацию, повторы, общее состояние и миграции; построить контрпример и регрессионную проверку.
    • Отделить найденные дефекты от гипотез, проверить советы агента и объяснить решение ревью и остаточные риски; соблюдать ограничения AI на сессии.
  • Читать: The AI-native interview (Sierra) · AI Interview Success: An Interviewer's Inside Guide (Canva Engineering Blog) · Demystifying evals for AI agents (Anthropic)
• В таблице, где ячейки могут ссылаться на другие ячейки, определите, есть ли циклическая ссылка.
  • Кодинг · Где спрашивали: Sierra 🗣
  • Что проверяет: Умение представить зависимости графом и правильно и эффективно находить циклы.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Уточнить формы ссылок, диапазоны и ссылки на себя, а также что вернуть: факт цикла или все ячейки в нём.
    • Построить граф зависимостей и запустить DFS с тремя цветами или алгоритм Кана за O(ячейки + ссылки).
    • Проверить петли на себя, длинные цепочки на глубину рекурсии, несвязные части и повторную проверку после изменения одной формулы.
  • Читать: Algorithms, fourth edition: Directed Graphs (Robert Sedgewick and Kevin Wayne, Princeton University)

← Perplexity · Atlassian →