Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย Jared Norman เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Jared Norman หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

Epistemic Extinction (with Mond)

33:29
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 497250406 series 3645584
เนื้อหาจัดทำโดย Jared Norman เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Jared Norman หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

In this episode of Dead Code, Jared and guest Mond explore how James C. Scott’s concepts of legibility, metis, and episteme apply to tech interviews, arguing that standardized hiring processes prioritize what’s easy to measure over what truly reflects engineering skill. They critique the over-reliance on algorithmic interviews, noting that senior engineering work often depends on tacit knowledge—metis—that can’t be captured in rubrics or LeetCode problems. The conversation touches on Goodhart’s Law, the risks of over-optimization, and how attempts to make human processes more legible through metrics can backfire. Jared shares how his company experiments with more realistic code assessments, though both acknowledge the challenges of scaling less standardized approaches. They conclude by warning that technological standardization of social systems, like hiring, can entrench flawed norms and obscure what actually matters.


Links:


James C. Scott

Seeing Like a State

Legibility (as a concept)

Goodhart’s Law

The Cobra Effect

LeetCode

YAML

Mond’s Blog – Here Comes the Moon


Dead Code Podcast Links:


Mastodon

X


Jared’s Links:


Mastodon

X

twitch.tv/jardonamron

Jared’s Newsletter & Website


Episode Transcript


Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

  continue reading

55 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 497250406 series 3645584
เนื้อหาจัดทำโดย Jared Norman เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Jared Norman หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

In this episode of Dead Code, Jared and guest Mond explore how James C. Scott’s concepts of legibility, metis, and episteme apply to tech interviews, arguing that standardized hiring processes prioritize what’s easy to measure over what truly reflects engineering skill. They critique the over-reliance on algorithmic interviews, noting that senior engineering work often depends on tacit knowledge—metis—that can’t be captured in rubrics or LeetCode problems. The conversation touches on Goodhart’s Law, the risks of over-optimization, and how attempts to make human processes more legible through metrics can backfire. Jared shares how his company experiments with more realistic code assessments, though both acknowledge the challenges of scaling less standardized approaches. They conclude by warning that technological standardization of social systems, like hiring, can entrench flawed norms and obscure what actually matters.


Links:


James C. Scott

Seeing Like a State

Legibility (as a concept)

Goodhart’s Law

The Cobra Effect

LeetCode

YAML

Mond’s Blog – Here Comes the Moon


Dead Code Podcast Links:


Mastodon

X


Jared’s Links:


Mastodon

X

twitch.tv/jardonamron

Jared’s Newsletter & Website


Episode Transcript


Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

  continue reading

55 ตอน

ทุกตอน

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน

ฟังรายการนี้ในขณะที่คุณสำรวจ
เล่น