Тигран Слоян — армянский предприниматель, сооснователь и CEO американской технологической компании CodeSignal, которая начинала как платформа для оценки навыков программистов, а сегодня развивает AI-инструменты для найма и обучения специалистов.

Его история интересна тем, что CodeSignal появилась не из абстрактной идеи о будущем искусственного интеллекта. Компания выросла из гораздо более человеческой проблемы: почему диплом и строчка в резюме иногда оказываются важнее реальных способностей человека?

Слоян столкнулся с этим еще в начале своей карьеры. Его друг и будущий сооснователь Арам Шатахтсян оставался в Армении и, несмотря на сильные навыки программирования, испытывал трудности с поиском работы в международных технологических компаниях. Сам Слоян после учебы в MIT получил возможность работать в Google.

Разница между двумя карьерами заставила его задуматься: если технологии позволяют объективно проверить, что человек действительно умеет, зачем вообще оценивать его только по названию университета или предыдущему работодателю?

Так появилась CodeSignal.

Сегодня этот вопрос приобрел новое измерение. Искусственный интеллект меняет само понятие профессионального навыка — особенно в программировании. И Тигран Слоян оказался в центре этой трансформации.

Кто такой Тигран Слоян

Тигран Слоян — предприниматель армянского происхождения, сооснователь и CEO CodeSignal.

Он вырос в Армении, учился в Массачусетском технологическом институте, где получил степени в математике и компьютерных науках и изучал экономику. До создания CodeSignal Слоян работал в технологической сфере, в том числе в Google, где занимался технологическими продуктами и инициативами для образования, путешествий и издательского бизнеса.

Сегодня CodeSignal описывает себя как skills platform — платформу, которая помогает компаниям и специалистам находить, развивать и измерять навыки, необходимые для будущего работы.

Но путь к этой модели начался задолго до бума генеративного AI.

Детство в Армении и любовь к математике

Слоян и его будущий сооснователь Арам Шатахтсян выросли в Армении в 1990-е годы.

Это было непростое время для страны. В интервью армянским и международным изданиям Слоян вспоминал о периоде, когда перебои с электричеством были частью повседневной жизни.

При этом оба будущих предпринимателя рано увлеклись точными науками и участвовали в международных математических и научных олимпиадах. Именно там они познакомились и стали близкими друзьями.

Этот опыт впоследствии окажется важным для понимания философии CodeSignal.

Слоян увидел образование не просто как получение диплома, а как возможность развивать способности через постоянную практику и решение сложных задач.

MIT: следующий шаг

После школы Слоян поступил в MIT — один из наиболее известных технологических университетов мира.

Там он изучал математику и компьютерные науки, а также получил образование в области экономики. Позже этот набор дисциплин оказался необычайно полезным для предпринимателя: математика дала аналитическое мышление, computer science — технологическую базу, а экономика — понимание рынков и стимулов.

Однако именно в MIT возник вопрос, который впоследствии приведет к созданию CodeSignal.

Слоян заметил, что традиционное образование далеко не всегда поддерживает тот же уровень мотивации, который возникает во время олимпиад.

Он начал думать о том, можно ли превратить обучение в более интерактивный процесс — похожий на игру, где человек постоянно решает задачи, получает обратную связь и видит собственный прогресс.

Позже эта идея стала частью первоначальной концепции CodeSignal.

Google и столкновение с проблемой найма

После MIT Слоян продолжил карьеру в технологической индустрии и работал в Google.

Именно опыт в крупной технологической компании помог ему увидеть проблему найма изнутри.

Компании искали инженеров, но традиционные процессы отбора часто начинались с резюме, диплома и названия предыдущего работодателя.

При этом реальный уровень технических навыков мог существенно отличаться от того, что было написано в CV.

История его друга Арама Шатахтсяна стала для Слояна особенно показательным примером.

Оба выросли в Армении и участвовали в олимпиадах. Но Слоян поступил в MIT и затем оказался в Google, тогда как Шатахтсян учился в Ереванском государственном университете и долгое время не мог получить доступ к возможностям крупных международных технологических компаний.

Как рассказывал Слоян Forbes, он пришел к выводу, что резюме давало ему гораздо больше возможностей, хотя его друг был сильнее как программист.

Это стало отправной точкой.

Как появилась CodeSignal

В 2015 году Тигран Слоян, Арам Шатахтсян и София Байк основали компанию, которая первоначально называлась CodeFights.

Идея была необычной для рынка найма: вместо того чтобы спрашивать человека, где он учился и где работал, можно было дать ему реальную задачу и посмотреть, что он способен сделать.

CodeFights использовала игровой подход к программированию.

Разработчики могли решать задачи, соревноваться и совершенствовать свои навыки.

Но постепенно предприниматели обнаружили еще одну ценность продукта.

Такие задания позволяли работодателям измерять технические способности кандидатов.

Так игровая платформа превратилась в инструмент профессионального найма.

В 2018 году компания получила название CodeSignal, которое точнее отражало ее новую миссию — давать работодателю объективный «сигнал» о навыках человека.

Главная идея Слояна: навыки важнее резюме

Философию CodeSignal можно свести к одной фразе:

покажи, что ты умеешь, а не только где ты учился.

Это кажется очевидным.

Но рынок труда долгое время работал иначе.

Диплом престижного университета становился своеобразным фильтром.

Название компании в резюме — еще одним.

Количество лет опыта — третьим.

В результате огромное количество талантливых людей могло вообще не попасть на следующий этап отбора.

CodeSignal попыталась заменить часть этих косвенных сигналов измерением реальных навыков.

Идея оказалась особенно актуальной для технологической индустрии, где человек может быть выдающимся программистом независимо от того, в каком университете он учился.

CodeSignal и рост компании

Концепция быстро получила поддержку рынка.

В 2020 году Forbes писал, что CodeSignal уже использовали такие компании, как Zoom, Uber, Instacart, Robinhood, Asana и Brex. В том же году стартап привлек $25 млн в раунде Series B, а его оценка достигла примерно $120 млн.

В 2021 году CodeSignal привлекла еще $50 млн в раунде Series C под руководством Index Ventures. Общий объем привлеченных компанией инвестиций достиг $87,5 млн. TechCrunch сообщал, что среди клиентов платформы были Brex, Databricks, Facebook, Instacart, Robinhood, Upwork и Zoom.

Это был важный этап.

Компания, которая начиналась как идея о более справедливой оценке программистов, превратилась в заметного игрока международного рынка HR Tech.

Почему CodeSignal оказалась особенно актуальна в эпоху AI

Именно здесь история Слояна становится особенно интересной.

Когда генеративный искусственный интеллект начал писать код, традиционный подход к оценке разработчиков оказался под вопросом.

Если кандидат может попросить AI создать программу, насколько вообще имеет смысл давать ему обычное coding challenge?

Слоян выбрал не путь запрета AI, а противоположный подход.

Если AI становится частью работы инженера, его нужно учитывать при оценке самого инженера.

Это принципиальное изменение.

Раньше можно было проверять: «умеет ли человек написать этот код?»

Теперь гораздо важнее спросить:

• понимает ли он задачу;
• умеет ли правильно сформулировать запрос к AI;
• способен ли проверить результат;
• замечает ли ошибки;
• умеет ли улучшить решение;
• способен ли объяснить собственный подход;
• понимает ли ограничения AI.

Таким образом, искусственный интеллект не отменяет необходимость оценки навыков.

Он меняет сами навыки.

CodeSignal становится AI-платформой

Современный CodeSignal уже заметно отличается от первоначального CodeFights.

Компания развивает AI-powered learning и AI-инструменты для оценки кандидатов.

В частности, CodeSignal запустила AI-Assisted Coding Assessments and Interviews, позволяющие оценивать не только конечный результат работы кандидата, но и то, как именно он использует AI в процессе решения задачи.

Это особенно важно для новой экономики.

Если AI становится частью рабочего процесса программиста, то попытка полностью исключить его из экзамена может означать проверку навыков, которые уже не соответствуют реальной работе.

Слоян предлагает другую модель:

оценивать человека вместе с его инструментами.

Что меняется в профессии программиста

В традиционной модели программист должен был самостоятельно написать значительную часть кода.

Сегодня AI может генерировать функции, исправлять ошибки, объяснять код и предлагать архитектурные решения.

Поэтому ценность инженера постепенно перемещается.

На первый план выходят:

• постановка задачи;
• системное мышление;
• архитектура;
• проверка результата;
• критическое мышление;
• понимание продукта;
• способность работать с AI;
• оценка рисков;
• коммуникация.

Именно это Слоян считает одним из фундаментальных изменений современной технологической индустрии.

AI не обязательно уничтожает профессию инженера.

Он меняет то, что значит быть хорошим инженером.

Тигран Слоян и будущее искусственного интеллекта

Слоян рассматривает AI прежде всего как инструмент изменения человеческих возможностей.

В CodeSignal искусственный интеллект используется не только для автоматизации отдельных задач, но и для обучения, оценки и развития навыков.

На сайте компании отдельно выделяются AI-powered learning solutions и инструменты для формирования навыков, необходимых в будущем.

Это означает постепенный переход от модели:

«человек учится → получает диплом → устраивается на работу»

к модели:

«человек постоянно измеряет навыки → получает обратную связь → обучается → применяет AI → снова измеряет результат».

Именно эта непрерывность может стать одной из главных характеристик рынка труда будущего.

Почему AI не отменяет человеческие навыки

Есть парадокс.

Чем умнее становится AI, тем важнее становится понимание того, что именно должен делать человек.

Если нейросеть способна написать код, написать текст или провести анализ, ценность человека перемещается на другой уровень.

Нужно понимать:

что именно создавать; зачем это создавать; насколько хороший результат получен; какие риски существуют и что делать дальше.

Поэтому Слоян говорит не только об AI, но и о навыках.

В конечном счете искусственный интеллект делает особенно важным человеческий интеллект — способность задавать правильные вопросы и принимать решения.

AI и образование: еще одна большая идея Слояна

Интерес Слояна к образованию появился задолго до ChatGPT.

Еще в MIT он размышлял о том, как сделать обучение более мотивирующим и практическим.

Сегодня AI дает для этого совершенно новые возможности.

Персональный AI-наставник может:

• объяснить сложную тему;
• подобрать задачу под уровень человека;
• дать подсказку;
• проанализировать ошибку;
• изменить сложность задания;
• предложить следующий уровень;
• имитировать собеседование;
• оценить навыки.

Получается модель образования, которая гораздо меньше похожа на массовый учебник и гораздо больше — на персонального тренера.

Именно здесь пересекаются две главные темы карьеры Слояна: искусственный интеллект и развитие человеческих навыков.

Почему история CodeSignal связана с Арменией

Армянский контекст — важная часть истории компании.

Слоян и Шатахтсян выросли в Армении и познакомились благодаря математическим олимпиадам.

Именно разница в их карьерных траекториях стала источником первоначальной идеи CodeSignal.

В интервью Granatus Ventures Слоян рассказывал, что оба они росли в Армении в тяжелые 1990-е, а затем пошли разными образовательными путями: Слоян отправился в MIT, Шатахтсян остался в Армении и окончил Ереванский государственный университет.

Получается своеобразный технологический мост:

Ереван → MIT → Google → CodeSignal → глобальный AI-рынок.

И это одна из причин, почему история Слояна интересна армянской технологической экосистеме.

Армения как источник технологических талантов

Случай CodeSignal показывает еще одну важную вещь.

Для создания глобальной технологической компании не обязательно родиться в Кремниевой долине.

Важнее способность получить сильное образование, найти международную среду и превратить локальный опыт в глобальную проблему.

У Слояна этой проблемой стал найм.

Он увидел ее через конкретного человека — собственного друга.

Но затем понял, что такая ситуация повторяется миллионы раз.

Так локальная история превратилась в глобальный рынок.

Что сделал Тигран Слоян до CodeSignal

До создания CodeSignal Слоян работал в технологических компаниях и занимался продуктами и технологиями.

В Google он участвовал в проектах, связанных с Google Hangouts for Education, а также Google Login для туристического и издательского секторов.

Этот опыт дал ему понимание того, как строятся продукты глобального масштаба.

Но главным капиталом оказались не только знания о технологиях.

Слоян получил возможность увидеть, как устроены крупные компании, как они нанимают людей и насколько важны процессы оценки талантов.

Позже именно этот опыт он использовал в собственной компании.

От HR Tech к новой экономике навыков

Первоначально CodeSignal можно было отнести к HR Tech.

Но сегодня такое определение становится слишком узким.

Компания работает одновременно на пересечении:

• искусственного интеллекта;
• образования;
• HR;
• программирования;
• корпоративного обучения;
• оценки навыков;
• автоматизации найма.

Это отражает более широкий тренд.

В экономике, где AI постоянно меняет требования к профессиям, диплом, полученный десять лет назад, уже не может полностью описывать профессиональные возможности человека.

Навыки становятся динамическими.

И значит, нужны инструменты, которые способны измерять их постоянно.

AI-native компания: что это значит

Слоян и CodeSignal постепенно переходят к модели AI-native компании.

Это означает, что AI становится не отдельной функцией продукта, а частью самой архитектуры бизнеса.

Для CodeSignal это может означать:

AI помогает создавать задания → AI анализирует ответы → AI оценивает процесс решения → AI адаптирует обучение → человек принимает финальное решение.

Такой подход гораздо шире обычной автоматизации.

Он превращает искусственный интеллект в инфраструктуру развития человеческого капитала.

Главный парадокс искусственного интеллекта

История Слояна показывает интересный парадокс.

AI должен был упростить программирование.

Но одновременно он усложнил вопрос:

как понять, кто действительно умеет программировать?

Если нейросеть способна решить задачу за кандидата, результат сам по себе уже не всегда говорит о его профессиональном уровне.

Поэтому новая эпоха AI требует более сложной оценки.

Важно знать не только что сделал человек.

Важно понимать:

как он это сделал, почему принял такое решение и способен ли он оценить результат.

Именно вокруг этой идеи CodeSignal строит новые инструменты оценки.

Тигран Слоян и новая модель найма

Традиционный найм можно представить как последовательность:

резюме → университет → опыт → собеседование → решение.

AI-native найм постепенно выглядит иначе:

навыки → практическая задача → взаимодействие с AI → анализ процесса → оценка потенциала.

Это серьезный сдвиг.

Работодателю становится менее важно, где именно человек получил знания, если он способен доказать уровень своих навыков.

А для кандидата это означает новые возможности.

Человек без престижного диплома получает шанс показать реальный результат.

Именно эту идею Слоян сформулировал еще в начале истории CodeSignal как движение #GoBeyondResumes.

Почему Тигран Слоян важен для будущего AI

Слоян не создает большую языковую модель и не строит собственный дата-центр.

Его вклад находится в другой области.

Он пытается решить вопрос, который возникает после появления AI:

какие человеческие навыки будут иметь ценность в мире, где машины способны выполнять все больше интеллектуальной работы?

И это, возможно, один из самых важных вопросов ближайшего десятилетия.

Если AI становится универсальным инструментом, то экономическая ценность постепенно перемещается от способности просто выполнить задачу к способности:

• правильно определить проблему;
• поставить задачу;
• контролировать AI;
• оценить качество;
• принимать решения;
• работать с людьми;
• постоянно учиться.

Поэтому будущее AI — это не только вопрос моделей.

Это вопрос людей, которые этими моделями пользуются.

Тигран Слоян: предпринимательская философия

История Слояна показывает несколько принципов.

Найдите реальную несправедливость

CodeSignal появилась не потому, что Слоян решил создать еще одну HR-платформу.

Он увидел конкретную проблему: сильный программист не получал возможностей из-за недостаточно престижного образования.

Превратите личную историю в универсальную проблему

История Арама Шатахтсяна была личной.

Но Слоян понял, что аналогичная проблема существует у огромного количества людей.

Следите не за технологией, а за изменением поведения

AI меняет не только инструменты.

Он меняет саму структуру профессий.

Образование не заканчивается дипломом

В мире AI профессиональная ценность человека все больше зависит от способности постоянно обновлять навыки.

Что дальше ждет CodeSignal

CodeSignal уже не выглядит исключительно платформой для технических тестов.

Компания развивает AI-powered learning, skills assessments и решения для оценки кандидатов в условиях, когда генеративный AI становится частью повседневной работы.

Следующий логичный этап — переход от оценки отдельных навыков к созданию полноценной инфраструктуры человеческого капитала.

Представьте систему, которая знает:

• что специалист умеет сегодня;
• чего ему не хватает;
• какие навыки понадобятся через год;
• какие AI-инструменты помогут ему развиваться;
• насколько он готов к новой должности.

В таком мире CodeSignal может стать не просто сервисом для рекрутеров, а своеобразной системой навигации по рынку труда.

Главный вопрос будущего: что останется человеку?

Тигран Слоян оказался в очень интересной точке технологической истории.

В детстве он решал математические задачи.

В MIT изучал математику и компьютерные науки.

В Google наблюдал за развитием технологических продуктов.

В CodeSignal попытался сделать рынок труда более ориентированным на реальные навыки.

А теперь работает в эпоху, когда искусственный интеллект начинает решать задачи, которые раньше считались исключительно человеческими.

Поэтому главный вопрос его карьеры сегодня звучит уже иначе:

если AI способен делать все больше, как определить человеческий потенциал?

Ответ Слояна — измерять навыки, развивать их и учиться работать вместе с AI.

Это гораздо более глубокая идея, чем просто автоматизация найма.

Тигран Слоян: главное

Тигран Слоян — армянский предприниматель, выпускник MIT, бывший сотрудник Google и сооснователь CodeSignal.

Он создал компанию из личного наблюдения: талантливый программист может оказаться незамеченным только потому, что его резюме не соответствует ожиданиям работодателя.

CodeSignal предложила другую модель — оценивать человека по тому, что он действительно умеет.

Но с приходом генеративного AI сама эта идея изменилась.

Сегодня уже недостаточно проверить, умеет ли человек написать код без помощи машины.

Нужно понять, способен ли он эффективно использовать AI, критически оценивать его результаты, принимать решения и создавать ценность там, где одной автоматизации недостаточно.

Именно поэтому история Тиграна Слояна сегодня выходит далеко за рамки одного стартапа.

Он строит не просто технологию для найма. Он пытается создать новую систему измерения человеческих навыков в эпоху искусственного интеллекта.

И если AI станет главным инструментом профессионального мира, то вопрос о том, что именно умеет человек, может оказаться не менее важным, чем вопрос о том, что умеет сама машина.

FAQ

Кто такой Тигран Слоян?

Тигран Слоян — армянский предприниматель, сооснователь и CEO CodeSignal. Он окончил MIT, работал в Google, а в 2015 году вместе с Арамом Шатахтсяном и Софией Байк основал CodeSignal.

Что создал Тигран Слоян?

Слоян создал CodeSignal — платформу для оценки и развития профессиональных навыков. Изначально компания была известна как CodeFights и была ориентирована на практику программирования и технический найм. Сегодня CodeSignal развивает AI-powered решения для оценки и обучения.

Тигран Слоян армянин?

Да. Слоян вырос в Армении. Его история создания CodeSignal тесно связана с армянской технологической средой и его другом Арамом Шатахтсяном, который также вырос в Армении.

Где учился Тигран Слоян?

Он учился в Massachusetts Institute of Technology (MIT), где получил образование в математике и компьютерных науках и изучал экономику.

Где работал Тигран Слоян?

До создания CodeSignal Слоян работал в технологической сфере, в том числе в Google. Там он занимался технологическими инициативами, включая проекты для образования, путешествий и издательского бизнеса.

Что такое CodeSignal?

CodeSignal — технологическая платформа для оценки и развития профессиональных навыков. Компания помогает работодателям оценивать кандидатов и сотрудников по реальным навыкам, а также развивает AI-инструменты для обучения и найма.

Как искусственный интеллект изменил CodeSignal?

Генеративный AI изменил сам процесс разработки программного обеспечения, поэтому CodeSignal начала учитывать использование AI при оценке кандидатов. Ее AI-Assisted Coding Assessments and Interviews позволяют анализировать не только итоговый результат, но и то, как кандидат использует AI во время решения задачи.

В чем главная идея Тиграна Слояна?

Главная идея Слояна заключается в том, что профессиональные возможности человека должны определяться прежде всего его реальными навыками, а не только дипломом, происхождением или предыдущим местом работы. В эпоху AI эта идея трансформируется: важно оценивать способность человека эффективно работать вместе с искусственным интеллектом.