A year ago…

Há um ano, o debate sobre se os candidatos deveriam poder usar ferramentas de IA durante as tarefas para casa estava na ordem do dia. Agora, a maioria das equipas de engenharia já avançou. A questão não é se usas IA, mas sim se consegues usá-la bem. Essa é uma grande diferença.

A mudança teve um impacto profundo no recrutamento técnico. Alguns candidatos estão a ganhar vantagem, enquanto outros têm dificuldade em acompanhar. Para ter sucesso, precisas de entender o que está a acontecer. “Programar com IA” — orientar ferramentas de IA com linguagem natural para produzir código funcional e depois refiná-lo e integrá-lo — deixou de ser uma novidade e tornou-se uma expectativa básica em muitas empresas. Os engenheiros sénior já avaliam os candidatos não apenas pela sua capacidade de escrever código do zero, mas também por saberem criar prompts precisos, rever criticamente o código gerado por IA e reconhecer quando não devem usá-la.

Por exemplo, quando fui entrevistar para uma posição numa startup de média dimensão, pediram-me que escrevesse um prompt para gerar uma função específica usando ferramentas de IA. O entrevistador não queria apenas ver o output, mas também como cheguei ao prompt e o que faria se o resultado não fosse o esperado. Não se trata apenas de usar a IA, mas sim de usá-la com inteligência.

As competências subjacentes mantêm-se as mesmas — precisas entender estruturas de dados, design de sistemas e qualidade do código. Mas agora também precisas demonstrar que podes usar ferramentas de IA como um multiplicador de força, não como uma muleta. Os projetos para casa estão a evoluir para refletir esta nova realidade. Muitas empresas esperam que os candidatos usem ferramentas de IA e depois expliquem como as usaram, o que alteraram e o que rejeitaram. Uma submissão bem estruturada mostra onde foi usada a IA, o que o candidato mudou e como lidou com casos limite que a IA não conseguiu resolver.

Algumas empresas estão até a realizar sessões de programação em tempo real com assistência de IA. Não se trata apenas de digitar código rapidamente, mas sim de demonstrar discernimento — verificas o output, adaptas-o inteligentemente e explicas o código aceite? É um teste difícil, mas também uma ótima forma de mostrares as tuas competências. Já vi candidatos que conseguem usar ferramentas de IA eficazmente, mas têm dificuldade em explicar o seu processo de pensamento. Isso é um sinal de alerta.

Então, o que procuram as empresas? Discernimento sobre o output. Consegues avaliar a qualidade do código criticamente? Todos os engenheiros têm acesso às mesmas ferramentas de geração, mas o que varia é a qualidade do discernimento aplicado ao resultado dessas ferramentas. Também precisas demonstrar pensamento sistémico — a IA é boa em gerar funções, mas muito menos eficaz no design de sistemas. Candidatos que conseguem descrever decisões arquitetónicas com clareza, incluindo os trade-offs e restrições, são raros e valiosos.

Debuggar problemas reais também é fundamental. Encontrar um erro num código gerado por IA desconhecido sob pressão temporal é um teste genuíno para perceberes se compreendes o que o código faz, não apenas o que deveria fazer. E não nos esqueçamos da comunicação — a capacidade de explicar decisões técnicas complexas a uma equipa de recrutamento que pode incluir não engenheiros está cada vez mais importante. Isso ainda não foi automatizado.

Para te preparares para este novo panorama, deverás construir um portefólio com contexto em IA. Para projetos que construíste com assistência de IA, escreve uma breve nota técnica explicando o que a IA gerou, o que alteraste e porquê. Pratica resolução de problemas assistida por IA deliberadamente — usa ferramentas como Cursor, GitHub Copilot ou Claude ativamente nas tuas sessões de prática. Repara onde as sugestões estão erradas, incompletas ou introduzem bugs subtis. Conhece os teus fundamentos na ponta da língua e prepara-te para design de sistemas sem IA. As entrevistas de design de sistemas tornaram-se mais importantes, não menos, porque é aqui que as ferramentas de IA são verdadeiramente fracas. Pratica o design de sistemas end-to-end — fluxo de dados, escolhas de armazenamento, design de API, considerações de escalabilidade e modos de falha.

Não será fácil, mas se conseguires dominar estas competências, estarás em alta demanda. A Xeito pode ajudar-te a encontrar funções que correspondam ao teu modo real de trabalhar — fazem-te corresponder com empresas baseadas no teu stack técnico e estilo de trabalho reais, não apenas nos títulos das posições. Experimenta.

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