Machine Learning Tech Screening
A entrevista é uma troca. Não esperamos respostas perfeitas, mas sim clareza de raciocínio, boas escolhas e uma atitude construtiva. Aqui vão dicas valiosas para mandar bem:
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💙 O que esperamos:
Nesta primeira conversa, vamos discutir a sua experiência e alguns conceitos de machine learning. A ideia é usar um caso simplificado para entender como você pensa. Se a gente se der bem aqui, você avança para as próximas etapas!
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Como se preparar – Tech Screening
- Portfólio: Esteja pronto para detalhar sua trajetória profissional, com foco em especial nos projetos de Machine Learning e Data, incluindo detalhes técnicos se forem relevantes.
- Resolução de problemas de negócio: Pratique traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas. Ao abordar um problema, faça perguntas claras e estruture suas hipóteses de forma lógica.
- Discussão de dados e modelagem: Reflita sobre os tipos de dados úteis para resolver problemas de negócio e como você abordaria a modelagem, tanto para dados estruturados como não estruturados.
- Desafios técnicos: Considere desafios comuns em projetos de ML e IA, como o ciclo de MLOps, engenharia de contexto, busca e recomendação.
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📌 Checklist – Tech Screening
Quer garantir que não esqueceu de nada? Use essa checklist para guiar sua abordagem:
✅ Estou pronto para detalhar minha trajetória profissional e projetos de ML/Data
✅ Pratiquei a tradução de necessidades de negócio em soluções técnicas
✅ Refleti sobre tipos de dados e abordagens de modelagem (estruturados e não estruturados) para problemas de negócio
✅ Estudei desafios técnicos de ML e IA, como MLOps, engenharia de contexto, busca e recomendação. -
📑Materiais de apoio – Tech Screening
Coding
Nesta entrevista, você precisará usar algoritmos e SQL para resolver um ou mais problemas de programação em um contexto de Machine Learning. Este é o momento de mostrar suas habilidades de codificação na prática!
Importante: A etapa será feita no Codility e suporta apenas as linguagens descritas neste tópico. Entenda que escolher outra linguagem removerá o acesso a certos recursos, como destaque de sintaxe, preenchimento automático de código e acesso a um ambiente de execução, o que pode afetar seu desempenho.
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✅ Boas práticas na entrevista:
- Leia e valide o problema com a pessoa entrevistadora.
- Tire um momento para entender o problema e esboçar sua abordagem (planejamento).
- Comece com uma solução básica e otimize depois.
- Teste seu código com diferentes entradas.
- Nomeie variáveis de forma clara.
- Peça um minuto para pensar se precisar — isso é completamente comum e necessário!
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📚 Como se preparar – Coding
O objetivo é avaliar sua capacidade de aplicar lógica e programação para construir a base de um projeto de dados.
Linguagens de Programação: Sinta-se à vontade com pelo menos uma linguagem de programação de sua escolha. É importante conhecer Orientação a Objetos (Object-Oriented Design) e saber como testar seu código.
Estruturas de Dados: Familiarize-se com arrays (listas), listas ligadas (linked lists), pilhas (stacks), filas (queues), sets, mapas (maps/dicionários), árvores e grafos.
Complexidade: Demonstre que você consegue raciocinar sobre a complexidade de tempo e espaço de um algoritmo e como melhorá-la. É essencial conhecer a notação Big-O.
Ordenação e recursão: Revise algoritmos de ordenação comuns, como insertion sort, quicksort e mergesort. Muitos problemas também exigem recursão, esteja preparado para usá-la.
Correção: Você usará uma IDE online com recursos básicos, como preenchimento automático de código (code completion) e destaque de sintaxe (syntax highlight), bem como a capacidade de executar e testar seu código. Aproveite esses recursos.
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📌 Checklist – Coding
Para te ajudar a se preparar com mais confiança, montamos um checklist com tudo que vale revisar antes da entrevista. Marque os itens à medida que for avançando nos estudos e práticas!
✅ Entendo e consigo aplicar lógica de laços, condicionais e recursão.
✅ Sei estruturar meu código com boas práticas (legibilidade, modularidade).
✅ Domino as funções de JOINs e Window Functions em SQL.
✅ Testei meu código com casos diferentes (válidos e de borda).
✅ Tenho projetos de Machine Learning para discutir em profundidade.
✅ Consigo focar na solução do problema, e não em um método específico.
✅ Consigo demonstrar meu processo de pensamento e minha linha de raciocínio.
✅ Consigo começar com uma solução simples e, em seguida, otimizá-la. -
📑Materiais de apoio – Coding
Machine Learning (SD)
Nesta entrevista, a gente vai mergulhar em tópicos de Machine Learning, Deep Learning e GenAI. Prepare-se para responder a perguntas técnicas e resolver um case de negócio sem codificar.
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💙 O que esperamos:
- Capacidade de estruturação e comunicação (Break Down the Problem);
- Análise crítica e escolha de componentes (Trade-Offs);
- Estimativas e dimensionamento.
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📚 Como se preparar – Machine Learning Interview
Estar afiado sobre as sugestões abaixo pode te auxiliar a obter êxito em nosso processo seletivo. Conceitos importantes:
1. Decomposição do Problema (Problem Decomposition): A habilidade fundamental de dividir um problema grande e complexo em módulos ou componentes menores e mais fáceis de gerenciar. É o primeiro passo para lidar com a natureza de escopo aberto das questões de design. O candidato deve guiar o entrevistador fazendo perguntas para definir o escopo e os requisitos (ex: Quantos usuários? Qual o volume de dados? Qual a tolerância à falha?).
2. Análise de Trade-Offs: Não existe uma solução perfeita. Este é o conceito de justificar uma escolha tecnológica comparando seus prós e contras em relação a outras opções. Por exemplo: “Usar um banco de dados NoSQL (como o Cassandra) é bom para escalabilidade horizontal, mas implica um trade-off na consistência dos dados (sacrificando ACID por BASE).” O candidato deve demonstrar que entende as implicações de suas escolhas.
3. Pensamento em Escala e Dimensionamento (Scalability & Dimensioning): A capacidade de quantificar os requisitos do sistema para garantir que ele possa lidar com a carga esperada (milhões de usuários, Picos de RPS – Requisições por Segundo). Este conceito envolve a aplicação de Cálculos Rápidos (Napkin Math) para estimar o volume de armazenamento, a taxa de transferência e o número de servidores necessários. É a prova de que o candidato pensa além do protótipo e considera o mundo real.
4. Design Iterativo e Pragmatismo (Iterative Design): A abordagem de começar com a solução mais simples e funcional (o Mínimo Produto Viável Arquitetural) e melhorá-la em estágios, adicionando complexidade apenas quando necessário (por exemplo, introduzir um cache após identificar um gargalo de latência). O candidato demonstra maturidade técnica ao evitar o Over-Engineering, focando na simplicidade e eficácia inicial.
5. Conhecimento dos Fundamentos (Fundamentals & Data Structures): Embora o foco não seja o código em si, espera-se que o candidato entenda como as estruturas de dados e algoritmos subjacentes funcionam nos componentes do sistema. Por exemplo, saber por que um hash table é ideal para caching ou como uma Árvore B funciona em um banco de dados. Este ponto mostra uma base sólida em Ciência da Computação.
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📑Materiais de apoio – Machine Learning Interview
- Conheça sobre como fazemos as coisas por aqui
- Ferramenta para testar a construção de diagramas
- Designing Data-Intensive Applications – Martin Kleppmann
- Designing Machine Learning Systems – Chip Huyen
