O nosso processo avalia critério de arquitetura, qualidade de código sob revisão e AI-readiness — tudo sobre casos reais de produção.
O PROBLEMA
Quatro dimensões que o nosso vetting foi desenhado para medir, cada uma avaliada sobre trabalho real de produção.
Avaliamos o trabalho de que o seu produto depende: manter uma API que gere 50.000 pedidos por hora, não resolver um puzzle de grafos em 45 minutos. São competências diferentes, e testamos a que realmente entrega.
Um CTO em atividade sabe avaliar se uma decisão de arquitetura é sólida ou um erro que vai custar meses — um critério que um filtro por keywords não alcança.
A entrega em remoto assenta em comunicação, documentação e autonomia: por isso testamos exatamente isso, em cenários assíncronos reais.
Nos nossos projetos, um engenheiro fluente nas ferramentas de IA entrega 30 a 40% mais rápido. Medimos esse domínio de forma direta, aplicado a tarefas reais de engenharia.
5 PILARES
Cenários reais com restrições reais: escala, orçamento, tamanho da equipe, dívida técnica existente. Avaliamos o raciocínio sobre trade-offs e a capacidade de comunicar decisões técnicas a stakeholders não técnicos.
Revisamos código real do candidato — algo construído em produção, não um exercício de entrevista. Olhamos estrutura limpa, tratamento de erros, disciplina de testes, separação de responsabilidades e legibilidade.
Avaliamos o uso efetivo de GitHub Copilot, Cursor, Claude e ferramentas similares. Prompt engineering aplicado a tarefas de engenharia reais. E o mais importante: critério para saber quando o output da IA precisa de revisão humana.
Clareza escrita, fluência verbal, capacidade de levantar problemas de forma proativa e disciplina de fuso horário. O trabalho remoto não falha por falta de habilidade técnica — falha quando a comunicação se rompe.
Verificação de emprego, referências profissionais reais e alinhamento cultural com ambientes de startup e scale-up. Procuramos engenheiros que trabalharam em produtos com usuários reais.
O FUNIL
Cada fase elimina perfis que não se encaixam — não pessoas, mas perfis que não poderiam entregar no contexto dos nossos clientes.
100% dos candidatos entram no processo.
40% passa. Screening inicial de experiência, stack e trabalho em produção.
20% passa. Clareza escrita, fluência verbal, disciplina de fuso horário.
12% passa. Pair programming com um CTO ativo sobre problemas reais.
10% passa. Histórico de emprego, referências profissionais confirmadas.
4% final. Prontos para serem alocados em projetos de clientes.
taxa de aceitação final