Sind Glassdoor-Interviewfragen zuverlässig?

Der Interview-Bereich von Glassdoor entsteht aus Einreichungen von Kandidaten. Jemand beendet ein Vorstellungsgespräch, geht auf die Website und schreibt auf, woran er sich erinnert, gefragt worden zu sein, zusammen mit einer Schwierigkeitsbewertung und ob er ein Angebot erhalten hat. Das ist die gesamte Pipeline.

Nichts in dieser Kette verifiziert, dass die Frage tatsächlich gestellt wurde oder in genau diesem Wortlaut. Glassdoor moderiert nach seinen Community-Richtlinien, und Unternehmen können auf Bewertungen antworten, aber es gibt keinen Faktencheck, der eine Einreichung mit einem Gespräch abgleicht, an dem nur zwei Personen teilgenommen haben. Die Daten sind ehrliches Crowdsourcing, kein Protokoll.

Sie versuchen herauszufinden, wie viel Gewicht Sie einer Liste von Fragen geben sollten, die jemand gepostet hat. Dieser Abschnitt benennt die konkreten Verzerrungen, damit Sie die richtigen Dinge abwerten können, statt die ganze Quelle zu verwerfen. Es sind vier, und sie summieren sich.

• Erinnerung. Menschen schreiben dies im Nachhinein, aus dem Gedächtnis, oft Tage später auf. Der Wortlaut verändert sich, selbst wenn der Inhalt stimmt.
• Alter. Ein Eintrag hat ein Datum, und eine Frage aus mehreren Jahren zurück kann einen Prozess beschreiben, den das Unternehmen inzwischen vollständig ersetzt hat.
• Varianz. Ein großes Unternehmen interviewt je nach Team, Level, Büro und einzelnem Interviewer unterschiedlich. Zwei zutreffende Berichte vom selben Arbeitgeber können sich in nichts ähneln.
• Selektion. Kandidaten mit einer starken Reaktion, ob gut oder schlecht, posten eher als jene, die eine gewöhnliche Stunde erlebten und einfach weitergingen.

Unternehmen rotieren zudem ihre Fragenpools, und manche bitten Kandidaten direkt, keine Details zu teilen. Eine weit verbreitete Frage ist genau diejenige, die am wahrscheinlichsten schon ausgemustert wurde.

Liest man die Einträge in Summe statt Zeile für Zeile, werden sie nützlich. Über zwanzig Berichte zu einem Unternehmen hinweg lässt sich verlässlich erkennen, wie viele Runden es gibt, ob es eine Heimarbeit gibt, ob die technische Runde live Coding oder ein Gespräch ist, wie schwer die Leute es ungefähr fanden und wie der Tonfall war.

Betrachten wir einen konkreten Fall. Ein Kandidat, der sich auf ein Product-Manager-Interview vorbereitet, liest die Glassdoor-Einträge eines Unternehmens durch und stellt fest, dass die genauen Fragen jedes Mal unterschiedlich sind, während fast jeder Bericht eine Fallübung zur Priorisierung einer Roadmap erwähnt. Die konkreten Fragen waren Rauschen. Das Vorhandensein einer Priorisierungs-Case war das Signal, und darauf hat er sich vorbereitet.

So liest man es richtig: die Form des Prozesses herausfiltern und sich dann auf diese Form vorbereiten.

Der Fehlermodus besteht darin, Antworten auf gelistete Fragen auswendig zu lernen. Das erzeugt einen Kandidaten, der bei vier Fragen flüssig ist und bei der fünften ins Stocken gerät, und Interviewer bemerken diesen Unterschied in der Textur sofort.

Besser ist es, die Liste als Themenliste zu nutzen. Ziehen Sie die wiederkehrenden Themen aus den Einträgen heraus und üben Sie dann, in Ihren eigenen Worten laut über diese Themen zu antworten, während Nachfragen auf Sie zukommen. Diese Themen in einer Sitzung auf der Mock-Interview-Seite durchzuspielen, trainiert die Wiederherstellung für den Fall, dass die Frage in einer Form kommt, die niemand gepostet hat.

Aaron Cao, Gründer von SubcueAI, hat den Mock-Interview-Ablauf aus genau diesem Grund um Nachfragen herum aufgebaut: Eine vorbereitete Antwort, die eine Frage übersteht und bei der zweiten zusammenbricht, ist schlimmer als keine Vorbereitung, weil sie eine Erwartung weckt, die der Rest des Interviews anschließend nicht erfüllt.

Mehr dazu, welches Training sich tatsächlich auf ein echtes Gespräch überträgt, finden Sie im Themen-Hub zu Mock-Interviews.