«Если у программиста хромает теория, но на практике он отлично справляется с задачами, используя ИИ, может ли он получить работу, честно в этом признавшись?»

ИИ ускоряет рутину, однако не заменяет понимание, почему решение работает и что сломается при изменении условий. Принимая это во внимание, я, как тимлид, готов рассматривать такого кандидата, но для простых, типовых задач, где есть готовые рецепты и чёткие ТЗ.

Да, у такого программиста есть свои сильные стороны: он будет очень быстро, не задумываясь и корректно писать шаблонный код на знакомом стеке. 

Но по сути, без теории разработчик уверенно справится лишь с задачами начального уровня: верстка по макету, CRUD, интеграция по документации и т.п. Как только появляется неоднозначность, противоречия требований, узкие места производительности или безопасность, ИИ подскажет варианты, но самостоятельно выбрать корректный, взять на себя ответственность и обосновать выбор будет сложно.

Освоить новый стек только за счет ИИ также практически нереально: без моделей данных, принципов ООП/FP, сетей и БД подсказки не «ложатся» в систему, а собственное решение или архитектура становятся неподъёмными.

В итоге ценность такого сотрудника ограничена масштабом: он не тянет исследования, проектирование, ревью и устранение нетривиальных багов — то есть не закрывает ключевые роли команды. Оффер в таком случае возможен, если кандидат прямо говорит: «работаю с ИИ, беру простые задачи, понимаю свои пределы и параллельно добираю базу». Но без прокачки теории потолок роста остаётся очень низким.

Если отвечать прямо, то да, программист может получить работу, честно признавшись, что использует ИИ, если при этом демонстрирует отличные результаты на практике и решает задачи, востребованные на конкретном месте. Работодателю важен результат, а не только теория.

Вопрос — "хромает теория". Нужно уточнить, какая. Классическая теория алгоритмов не всегда определяет успех. Если программист плохо понимает основы алгоритмов и структур данных и не умеет применять их, он мало полезен. Но и теоретические знания без практики — проблема.

Оптимально, когда у специалиста есть нужная теория в своей области. Например, пишущий backend на Java должен понимать принципы построения приложений и уметь решать задачи на этом языке с должным качеством. Если он при этом активно применяет современные инструменты, включая ИИ, и честно об этом говорит — это плюс.

Некоторые считают использование ИИ нечестным. Но ИИ — всего лишь инструмент и помощник, повышающий производительность и качество кода, уменьшающий рутину. Если разработчик с его помощью создает более качественные и быстрые решения — это ценится.

Отрицательно выглядит специалист без теории и практики, полностью зависящий от ИИ и не понимающий, что делает. На больших проектах он опасен, его можно использовать лишь на ограниченных задачах под контролем.

Главное — не бояться признаться в применении ИИ и при этом показывать умение решать задачи в нужном домене. Теоретическая база важна только как основа для практики. Но именно практика и способность демонстрировать результат ценятся выше.

Итого: решает практика, но релевантная конкретным задачам и области работы программиста.

Однозначного ответа нет, так как многое зависит от контекста: Насколько слабая теория? С какими задачами справляется на практике? Для какой роли нужен сотрудник? ИИ не является «волшебной кнопкой». Эффективность «нейронки» зависит от того, насколько корректно сформулирована задача. А для этого нужна хотя бы минимальная теоретическая база. Уровни теории, которые действительно нужны: Бизнес-уровень — понимание конечного результата: «пользователь заполняет форму → данные уходят в БД → админ их видит». Базовые кирпичики — что такое БД и запросы, фронтенд и бэкенд, HTTP-запрос/ответ, API. Глубокая теория — алгоритмы, паттерны, архитектура. Здесь программисты часто полагаются на ИИ, и это нормально: он ускоряет решение, но не заменяет мышление. Когда программист с пробелами в теории может быть ценен: Есть техлиды, задающие архитектуру. Работа рутинная или объёмная. Код ИИ проверяется и понимается. Есть готовность подтягивать теорию со временем. Бизнес стремится к выгоде при минимальных затратах. Если риски покрывает команда, а программист приносит пользу — он нужен и может получить работу.   Практика: Обмануть компанию почти невозможно. Тестовое через ИИ легко сделать, но на собеседовании слабый уровень проявляется. Чаще мы сами приучаем программистов к ИИ, чем сталкиваемся с опытными пользователями. Разрыв интересов очевиден: программисты хотят учиться и «выгодно продавать» навыки, бизнесу важнее решать задачи быстро и эффективно. Поэтому ценен тот, кто умеет использовать ИИ для пользы компании.

Использование ИИ как инструмента — нормальная практика, но открытое признание слабой теории само по себе не гарантирует найм.

С точки зрения тимлида оценивается не только скорость закрытия задач, но и устойчивость решений: умение объяснить код, обосновать выбор подхода, покрыть тестами, отладить проблемы без «костылей», читать спецификации и понимать ограничения технологий.

Там, где теория «хромает», всплывают проблемы в архитектуре, управлении сложностью, безопасности, конкурентности, производительности и поддерживаемости. Поэтому требуется проверить, что кандидат не «копипастит» ответы, а понимает, что и зачем делает. Практически это решается через тестовое задание, ревью кода, парное программирование, короткие сессии без ИИ, оценку умения писать тесты и документацию.

С позиции владельца бизнеса вопрос упирается в риск-менеджмент и экономику. Если специалист с ИИ стабильно приносит ценность, соблюдает сроки и стандарты качества, а стоимость владения (поддержка, исправления, инциденты) не растет — найм возможен. Однако нужен набор ограничений: политика использования ИИ (конфиденциальность, ИБ, авторские права), требования к тестам и CI/CD, код-стайл, запрет на выгрузку чувствительных данных в публичные модели, отслеживание метрик качества и инцидентов.

Оптимальная модель — честность плюс план развития.

Кандидату можно предложить испытательный срок с реальными задачами, постепенным ростом сложности и явной целью подтянуть фундамент (алгоритмы, базы данных, сети, базовая архитектура).

Роли, требующие системного дизайна и автономных решений, лучше давать после подтверждения прогресса.

Как итог: получить работу возможно, если практика подтверждается результатами, соблюдаются процессы качества и есть готовность закрыть теоретические пробелы в обозримые сроки.