11 de Março
O que entrevistas estilo 2026 realmente testam agora
Entrevista forte ainda cobra base. A diferença é que agora fica mais fácil ver julgamento, comunicação, debugging e uso de ferramenta sem perder autoria.
Sistemas com IA
Features com LLM, retrieval, avaliacao e trade-offs de produto para sistemas com IA.
4 de Março
Mock AI-allowed coding round: simulação com avaliação e resposta melhorada
Uma simulação de round prático com IA permitida, incluindo prompt, resposta inicial, follow-ups, avaliação e uma versão melhorada da condução.
29 de Setembro de 2025
RAG vs Fine-Tuning Sem Falso Dilema
Como decidir entre retrieval e fine-tuning olhando o tipo real de falha do sistema, e não hype.
28 de Outubro de 2025
Cenários com IA em produção
Como pensar feature com IA em ambiente real sem tratar modelo como mágica e sem esconder custo, fallback e erro provável.
14 de Março
Agentic workflows: o que são e quando fazem sentido
Nem toda tarefa com LLM precisa virar agente. Em bastante caso, isso só adiciona custo, demora e comportamento difícil de prever.
9 de Março
Avaliação de features com IA: como medir se está funcionando
Feature com IA não se prova em demo bonita. Ela se prova quando melhora o fluxo real, falha de um jeito aceitável e custa o que faz sentido pagar.
5 de Março
Context engineering: como alimentar o modelo com o contexto certo
Contexto bom ajuda mais do que prompt bonito. O difícil é escolher o que entra, o que sai e o que já chegou velho demais.
7 de Março
Evals: como testar saída de LLM sem ser subjetivo
Evals são a forma menos confusa de sair do 'parece bom' e comparar mudança de prompt, contexto ou modelo sem cair em opinião solta.
6 de Março
Como integrar IA no fluxo do time sem criar dependência cega
Integrar IA no time não é espalhar assistente em todo canto. É escolher onde ela ajuda e onde checkpoint humano continua obrigatório.
21 de Março
O que responder quando perguntam "como você usa IA no seu trabalho?"
Essa pergunta não é sobre ferramenta favorita. É sobre mostrar onde IA te ajuda, onde você freia e como continua responsável pelo que aceita.
23 de Março
Como IA mudou a barra para engenheiros seniores em entrevista
IA não baixou a barra para senior. Só deixou mais óbvio quem pensa bem, valida direito e continua dono da solução.
17 de Março
Como usar LLM para código com critério
LLM ajuda de verdade quando vira apoio de leitura, rascunho e exploração. O erro é usar como atalho para aprovar coisa que você nem entendeu direito.
19 de Março
Coding assistido por IA em entrevistas práticas
Usar IA na entrevista pode ajudar. O ponto é continuar dirigindo a solução em vez de virar a pessoa que só cola prompt e espera.
20 de Março
Como validar código gerado por IA ao vivo
O problema não é abrir a IA ao vivo. É aceitar a resposta rápido demais e deixar parecer que o seu critério sumiu.
18 de Março
Prompt engineering para desenvolvimento: o que funciona na prática
Prompt bom para engenharia parece mais briefing de trabalho do que truque de wording.
12 de Março
Review de código gerado por IA: o checklist real antes de aceitar
Código vindo de LLM não pede review especial. Pede um reviewer mais acordado para coisa que parece certa rápido demais.
16 de Março
Como construir produto de IA que não quebra quando o modelo muda
Produto de IA fica frágil quando a feature depende demais do comportamento atual de um modelo. O seguro vem de contrato, fallback e observabilidade.
10 de Março
Segurança e privacidade com código gerado por IA
Usar IA para código mexe em duas frentes ao mesmo tempo: o que você manda para a ferramenta e o que você aceita de volta dela.