X5 Tech inclui avaliação de habilidades com IA em entrevistas para desenvolvedores

A X5 Tech incluiu uma avaliação de habilidades com IA nas entrevistas técnicas e deixou de fingir que os desenvolvedores trabalham sem essas ferramentas. A empresa quer ver não uma solução estéril para a tarefa, mas o processo real: como o candidato usa o modelo, o verifica e assume a responsabilidade pelo resultado.

Como a X5 está mudando a entrevista

O piloto já está em andamento para desenvolvedores Python seniores e engenheiros de QA. Na etapa de triagem, o candidato é avisado de que a entrevista terá um bloco específico de IA. A própria empresa fornece a ferramenta, então a pessoa não precisa levar seu próprio stack nem assinaturas.

Durante a sessão, o candidato compartilha a tela e resolve uma tarefa junto com o modelo. Para os entrevistadores, importa menos a resposta final e mais a trajetória de raciocínio: com que rapidez a pessoa formula o pedido, esclarece as premissas, percebe pontos fracos e muda de abordagem se o modelo sair do rumo.

A lógica é simples: se no dia a dia o engenheiro usa IA de qualquer jeito, não faz sentido proibir isso na entrevista. A X5 Tech diz abertamente que não espera a imagem do «desenvolvedor do passado», que guarda tudo na cabeça e, por princípio, dispensa assistentes. Ao mesmo tempo, não ter muita experiência com IA não conta como ponto negativo automático. Se o candidato é forte em engenharia básica, a empresa está disposta a contratá-lo e, já lá dentro, atualizá-lo em ferramentas, guias e cursos internos.

O que agora conta como um sinal forte

Na entrevista, não se olha o simples fato de usar IA, mas a qualidade do trabalho com ela. O candidato pode ser questionado sobre quais ferramentas usa e o que entende por janela de contexto, tokens, temperatura do modelo, abordagem agêntica e MCP. Outro tipo de exercício é entregar um arquivo como CLAUDE.md ou .cursorrules e pedir para avaliar se ele ajudará um agente, onde há ambiguidades, excesso de contexto e possíveis gatilhos de alucinação. Em outras palavras, o que se testa já não é memória, mas o raciocínio de engenharia em torno da IA.

• quais ferramentas de IA a pessoa realmente usa e em quais cenários
• se sabe escrever prompts com papel, contexto e formato de resposta esperado
• se entende as limitações dos modelos, incluindo alucinações e tamanho do contexto
• se percebe riscos de segurança e evita enviar segredos a serviços públicos
• se consegue revisar criticamente o código gerado por IA, em vez de simplesmente colá-lo no projeto

Para juniores, a barra por enquanto é básica: é preciso entender os fundamentos de prompt engineering, saber reconhecer alucinações e não confundir código gerado rapidamente com entendimento real do sistema. No artigo, a X5 Tech destaca separadamente o problema da dependência de IA entre desenvolvedores iniciantes: eles montam a solução mais rápido, mas explicam pior por que ela funciona, como depurá-la e onde estão seus limites. Por isso, um bom sinal não é um monte de projetos pessoais aleatórios, mas alguns trabalhos bem descritos, com README, papel do autor, decisões tomadas e explicação de onde foi preciso rejeitar os conselhos do modelo.

«Quem fez o merge do código é quem responde por ele.»

Para plenos e seniores, as exigências são maiores. O desenvolvedor pleno já deve saber montar seu próprio fluxo de trabalho com IA, checar respostas plausíveis, porém erradas, e pegar erros em lógica de negócio complexa, grandes bases de código, incidentes em produção e questões de segurança. O sênior responde pelo nível seguinte: como incorporar agentes e geração de código ao processo da equipe sem aumentar a dívida técnica. Aqui importam as regras de uso das ferramentas, a configuração do contexto para o projeto, a revisão do código gerado por IA e uma divisão clara de responsabilidades, porque a frase «foi o modelo que sugeriu» não funciona em produção.

O que isso significa

A abordagem da X5 Tech mostra uma mudança na contratação: o mercado testa cada vez menos a capacidade de trabalhar «no vácuo» e avalia cada vez mais como o engenheiro age ao lado da IA. Essas ferramentas aceleram os bons profissionais, enquanto os mais fracos expõem mais rápido suas lacunas de compreensão, arquitetura e responsabilidade. Para os candidatos, a conclusão é direta: não basta usar modelos; é preciso saber explicar seu processo, as limitações e as decisões que você mantém para si.