Daniel Doubrovkine, ein erfahrener Engineering-Leader mit jahrzehntelanger Führungserfahrung, schildert in seiner InfoQ-Präsentation einen persönlichen Ausgangspunkt: Er selbst scheiterte an grundlegenden Algorithmus-Tests in klassischen Bewerbungsgesprächen – trotz nachgewiesener Führungs- und Systemkompetenz. Dieses Paradox illustriert das Kernproblem: LeetCode-Interviews messen primär die Fähigkeit, bekannte algorithmische Muster auswendig zu lernen, nicht aber das Urteilsvermögen, das Senior Engineers im Joballtag auszeichnet. Doubrovkine schlägt konkret vor, den Interview-Loop um drei Bewertungsdimensionen zu erweitern: menschliches Urteilsvermögen in komplexen Abwägungssituationen, System-Design-Kompetenz sowie die Fähigkeit zur produktiven Kollaboration mit KI-Werkzeugen. Gerade der letzte Punkt ist neu: Hands-on-AI-Collaboration als Hiring-Signal spiegelt wider, wie Engineering-Arbeit heute tatsächlich aussieht. Der Vortrag richtet sich an Hiring Manager und Engineering-Leads, die ihren Recruiting-Prozess für Senior-Positionen modernisieren wollen. Doubrovkines Argumentation ist erfahrungsbasiert und praxisorientiert – er liefert umsetzbare Frameworks statt abstrakter Kritik am Status quo.