Como Ter Sucesso em Entrevistas de Programação Assistidas por IA

No último ano, muitas empresas começaram a avaliar a proficiência dos candidatos em IA Agêntica e GenAI, por exemplo Meta, Brex e Canva. Essas novas entrevistas avaliam a competência em desenvolver software com LLMs e IA Agêntica. Veja: entrevista de programação habilitada por IA da Meta, entrevista de programação assistida por IA da Brex e entrevistas de programação assistidas por IA da Canva.

Essas entrevistas geralmente acontecem em entrevistas de Estruturas de Dados e Algoritmos ou em entrevistas em que o candidato constrói um app, backend, site ou funcionalidade fullstack bem simples. Mas o fluxo é diferente; se você não está acostumado com o funcionamento dessas entrevistas específicas, pode se perder mesmo que conheça IA Agêntica e entrevistas de DSA.

Outra grande diferença em relação às entrevistas clássicas é que costumam ser bem mais complexas. Se antes você era esperado a codar um frontend e backend em memória (criar e ler) com só o projeto base, agora espera-se que você entregue algo bem próximo de código pronto para produção para uma aplicação completa: testes unitários, testes de integração, UX do frontend, validação no backend, contrato de API e definição de protocolo, criação de schema de banco de dados e outros requisitos que o entrevistador possa ter. Porém, a IA será mais rápida que a média dos desenvolvedores para entregar tudo isso; surgem questões como: Como revisar cada arquivo? Como garantir a ausência de bugs? Como debugar a aplicação ao mostrar seus resultados se você não construiu sozinho?

Neste post compartilho dicas de como lidar com essas entrevistas (como entrevistador eu mesmo) e como tirar o melhor resultado delas — algumas para entrevistas de DSA e no estilo “Fullstack”, além de outras dicas gerais no final.

Em resumo: Defina um ciclo de trabalho com o agente, planeje antes de construir, revise por risco e prioridade, seja explícito sobre suas escolhas e pratique com a ferramenta antes.

Conteúdo: Criar um ciclo de desenvolvimento · Gestão de tempo · Planejamento e revisão dos planos · Construção · Revisão do código construído · Demo e debug · Depois da demo: próximos passos · Uso da ferramenta · Dicas gerais · Seu checklist · Conclusão

Criar um ciclo de desenvolvimento

Todo bom produto é desenvolvido dentro de um bom ciclo virtuoso; isso significa que você precisa de um “playbook” para desenvolver: em certos momentos você verifica feedback, em certos momentos você pausa e planeja. A Amazon chama isso de mecanismos, e é usado em toda a empresa; um exemplo conhecido é o flywheel da Amazon de Jeff Bezos.

Se você pensar, a maior parte das suas atividades do dia a dia no trabalho se encaixa nessa definição de “ciclo”. Você pode ter vários ciclos para lembrar e executar, mas se fizer um bom trabalho, tem pelo menos um (virtuoso) deles.

Como construir e o que é necessário para um ciclo virtuoso não é algo que eu tenha autoridade para dizer, porque no fim precisa funcionar para você. Mas uma coisa é certa: você é pressionado a deixar esses ciclos cada vez mais rápidos. Quanto mais rápido você itera, mais rápido obtém feedback, mais rápido se corrige e mais rápido entrega valor ao cliente.

O desenvolvimento com IA agêntica se beneficia muito de estar dentro de um ciclo virtuoso. Criar estrutura no caos do “vibe coding” permite que você saiba o que fazer, como verificar, quando verificar e o que verificar para não gerar código espaguete de IA com bugs críticos de jornada e problemas de segurança.

Para entrevistas assistidas por IA, isso é obrigatório: você precisa definir um ciclo de como trabalhar com o agente. Muitas entrevistas têm menos de 1 hora de programação, então esses ciclos precisam ser granulares e permitir que você itere sobre eles.

Gestão de tempo

Uma regra simples: busque cerca de 20% planejamento, 40% construção, 20% revisão e 20% demo e debug, e ajuste se o entrevistador der pistas ou restrições de tempo. Deixe uma margem para demo e debug, pois é aí que as coisas costumam quebrar.

Recomendo usar o seguinte ciclo:

Passaremos por cada etapa, mas por agora foque em ter um ciclo que funcione. Valide, repita e encontre algo que funcione para você e para a ferramenta que está usando. Em geral você descobre o que vai usar durante a entrevista, então experimente, teste e repita até se sentir confortável.

Planejamento e revisão dos planos

Sempre comece com um plano. Se a ferramenta não tiver modo de planejamento, tudo bem — seja explícito em pedir um plano primeiro, ainda sem código. Por exemplo: “Primeiro mostre um plano passo a passo para essa funcionalidade; não escreva nem altere código até eu aprovar o plano.” Se sua ferramenta tiver modo de plano, como Cursor e Kiro, use isso.

Revise o plano por completo e com cuidado; pense de forma crítica sobre o domínio da aplicação ou da mudança que pediram para implementar. É um app financeiro? Então talvez transacionalidade e segurança sejam requisitos fortes. Lida com dados pessoais? Então um requisito deve ser manter o app em conformidade. Se achar que não deve incluir esses requisitos nessa etapa, diga: garanta que seja uma decisão deliberada, não algo que você está deixando para trás.

Ter um plano claro e bom é a chave para o agente de IA fazer o trabalho certo. Se a mudança for grande, você deve gastar mais tempo nesse planejamento do que na construção, pelo menos durante a supervisão.

Sobre o tamanho dos planos

Se conseguir fazer planos bem pequenos, faça. Provavelmente no seu dia a dia, planos e mudanças pequenas são o caminho com IA Agêntica. Mudanças pequenas podem ser revisadas mais rápido, iteradas mais rápido e você terá feedback mais rápido.

Dito isso, a maioria das empresas vai tentar avaliar suas habilidades de “entrega” nessa entrevista, então se você entregar menos do que o esperado em escopo, pode reprovar por falta de complexidade. Meu conselho é começar pequeno, mas na parte mais crítica do software. Seja explícito sobre o que acha que deve ser o ponto de partida e pergunte se o entrevistador concorda. Busque o menor plano que ainda demonstre escopo relevante.

Construção

Esta é a parte mais fácil da entrevista: a IA vai gerar o código conforme o plano que você definiu. Pode levar um tempo, então uma dica útil é usar esse tempo para ser explícito sobre o que você espera dessa construção, o que vai revisar e por que tomou certas decisões (que ainda não explicou) no plano. Por exemplo: “Estou começando pelo contrato de API e camada de persistência para termos uma fronteira clara; vou revisar primeiro o fluxo de pagamento porque é crítico.” Se o agente desviar do plano, redirecione-o pelo nome ou pelo passo (ex.: “Siga o passo 2 do plano; ainda não estamos adicionando isso”).

Revisão do código construído

Esta é uma parte delicada do ciclo porque: você não consegue revisar tudo — ou melhor, deveria, mas você não abriria PRs para produção sem saber o que adicionou, certo? O volume de mudanças que agentes de IA geram torna impossível revisar tudo. Converse com o entrevistador e deixe claro o que você vai revisar.

De novo, é uma parte em que você precisa pensar de forma crítica. Segurança é uma preocupação forte nessa mudança? Então confira todos os arquivos relevantes de infraestrutura. Há regras de negócio importantes? (essa pergunta quase sempre é sim) Então revise os arquivos onde as regras de negócio estão implementadas.

Continue sendo explícito sobre o que está procurando nessas revisões e por que está revisando só os arquivos que escolheu. Por exemplo: “Estou focando na API e no handler de pagamento porque estão no caminho crítico; em seguida vou dar uma olhada nos componentes de UI.”

Uma dica: olhe os testes automatizados (se você planejou tê-los), porque eles mostram o que você está de fato protegendo.

Demo e debug

A demo é a parte em que você mostra a jornada do usuário que estava construindo. Se a entrevista for de DSA, é aqui que você faz um “dry run”.

É aqui que tudo costuma quebrar. A IA nunca acerta de primeira e, sinceramente, eu também não. Então você precisará demonstrar suas habilidades de debug. Claro que a IA agêntica também pode ajudar nisso, mas você quer conseguir: formar hipóteses, validá-las e prever correções.

Sinceramente não sei exatamente como lidar com isso com IAs, mas acho que você precisa fazer exatamente isso: dizer à IA as hipóteses que tem e pedir que ela adicione código para ajudar a validá-las; depois de validadas, gerar a correção.

Se o bug for bem simples, e você conseguir ver isso pela mensagem, como “invalid long time, panic!” ou algo que costuma ser bug simples, pedir para corrigir e deixar claros os passos para reproduzir o bug muitas vezes basta para o agente corrigir.

Depois da correção, volte à demo do app até tudo rodar bem.

Depois da demo: próximos passos

Se tudo correr bem após a demo, você deve ter duas coisas: ideias de como construir e melhorar o que foi desenvolvido, e ideias de como expandir o “produto” ou algoritmo que está criando. Ambas devem vir de você, e você deve perguntar ao entrevistador se acham uma boa ideia seguir em frente. Isso mostra não só alta agência como também vontade de evoluir.

Uso da ferramenta

Se você souber qual ferramenta vai usar na entrevista (o que provavelmente sabe), vale a pena dedicar tempo a aprender a customizá-la para desenvolvimento. Antes da entrevista, experimente: (1) adicionar uma ou duas regras ou salvaguardas para o agente manter o foco, (2) um comando ou atalho recorrente (ex.: rodar testes, formatar) e (3) um prompt de referência que você sabe que funciona para o tipo de tarefa que vai receber. O básico inclui: como configurar salvaguardas ou regras, como criar hooks para executar as mesmas tarefas de forma consistente, algumas ideias de prompts que você sabe que funcionam para coisas específicas, conhecer os atalhos de teclado se você for de teclado, e saber como interagir com a ferramenta em geral.

Dicas gerais

• Não use ChatGPT puro ou IAs conversacionais para programação: use uma ferramenta integrada à IDE e consciente do código (Cursor, Claude Code, Copilot, etc.) para gerar, navegar e editar em contexto.
• Pense de forma crítica em cada etapa: sobre o domínio (ex.: finanças → transacionalidade), o que revisar e por quê, e onde está “bom o suficiente” para o tempo disponível.
• Narre suas escolhas para o entrevistador ver seu raciocínio (plano, construção, revisão e quando você redireciona o agente ao plano).
• Pratique com a ferramenta real antes da entrevista (regras, um atalho, um prompt que funciona).
• Leve uma stack funcionando se permitido (DB + API + UI básica) para gastar tempo na tarefa, não no setup, ou familiarize-se com o playground deles com antecedência.

Seu checklist

Antes da entrevista

• [ ] Ferramenta assistida por IA pronta (Cursor, Claude Code, Copilot, etc.), não ChatGPT puro
• [ ] Uma ou duas regras/salvaguardas, um atalho e um prompt de referência praticados
• [ ] Stack funcionando ou playground deles configurado e familiar (DB + API + UI básica se aplicável)
• [ ] Um ciclo em mente: planejar → construir → revisar → demo/debug; divisão aproximada de tempo (30% / 20% / 20% / 30%)

Durante a entrevista

• [ ] Comece com um plano; peça à IA para mostrar o plano primeiro, ainda sem código (ou use o modo de plano)
• [ ] Revise o plano quanto ao domínio (ex.: segurança, conformidade); seja explícito sobre trade-offs
• [ ] Enquanto constrói: narre o que espera e o que vai revisar; se o agente desviar, redirecione ao plano
• [ ] Revise por risco (caminho crítico, regras de negócio, infra); diga o que está checando e por quê
• [ ] Demo; quando quebrar, forme hipóteses, valide, corrija; descreva os passos para reproduzir em bugs simples
• [ ] Após uma demo limpa: sugira próximos passos e pergunte ao entrevistador se é uma boa ideia continuar

Conclusão

Entrevistas assistidas por IA recompensam o que o trabalho real exige: processo claro, escolhas deliberadas e bom uso da ferramenta. Defina seu ciclo, planeje antes de construir, revise por risco e narre seu raciocínio. Com um pouco de prática, você estará bem preparado para qualquer rodada de MVP de 60 minutos. Boa sorte.

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