Tecnologia 22/06/2018

7 dicas para se destacar em uma entrevista de TI (do ponto de vista de quem contrata)

Os processos seletivos para vagas de Tecnologia da Informação costumam ser entediantes, com entrevistadores que raramente sabem o que estão falando e que me perguntavam o salário pretendido antes de me dizerem qual seria o meu trabalho de verdade

Eduardo Souza (*)

Depois de alguns anos, do outro lado da mesa – no papel do contratante – enxerguei a oportunidade de fazer as entrevistas da forma que eu acreditava ser a correta.
Nada de perguntas sem sentido, eu iria entender o racional do candidato ao tentar resolver um problema. Queria saber se ele realmente conhecia a sopa de letrinhas que ele havia escrito no CV. E , principalmente se ele era o cara com quem eu gostaria de trabalhar. Este último ponto é muito importante, pois a confiança em quem está do seu lado vai determinar o desempenho de toda a equipe.
Assim, fazendo entrevistas há mais de 2 anos, cheguei a alguns pontos nos quais acredito que muitos candidatos pecam. Vamos a eles:

1. Conheça bem seus pontos fortes
Queremos que os melhores trabalhem conosco, por isso acabamos sendo bem exigentes. É importante que o candidato conheça aquilo no que é forte e reforce isso no bate-papo. Uma coisa que me decepciona muito numa entrevista é quando pergunto “No que você se destaca?” e a pessoa não sabe responder objetivamente. Queremos saber porque você é único. Não vale dizer que tem bom relacionamento pessoal, é dedicado, perfeccionista, etc…

2. Conheça também seus pontos fracos
Mais importante que conhecer os pontos fortes, é conhecer os seus pontos fracos. Mas você pode dizer: “Ah, mas vou dizer no que sou fraco para o entrevistador me malhar?” Claro que não é isso. Conhecer os pontos fracos é conhecer onde você deve melhorar e onde a empresa (e eu também) pode colaborar.

3. Não seja prepotente
Perguntamos aos candidatos: “qual é o seu maior fracasso?”. E muitos deles dizem: “Não tenho fracassos na minha vida”. Gente, vamos falar a verdade, ninguém acredita nisso. Outro problema é neste ponto: quando perguntamos sobre um projeto, alguns candidatos tentam trazer para si todo o sucesso pelo projeto. Não precisamos de heróis, precisamos de gente que trabalhe em equipe.

4. Tenha uma rotina de aperfeiçoamento
É impressionante o número de pessoas que só estudam o que a empresa utiliza ou o que a empresa investe. Não sabem nem dizer que sites leem para se atualizar. Nada contra quem não gosta de estudar por si, mas ser autodidata abrirá muitas portas.

5. Não precisa saber de tudo, mas é importante querer aprender de tudo
Muitas técnicas, tecnologias, software e frameworks são novos e o conhecimento deles ainda não está completamente disseminado. Logo, é aceitável que você não conheça alguns, mas é importante querer aprender sobre eles. E sobre muito mais.

6. Mas também é importante saber deixar coisas para trás
Mais do que conhecer novas tecnologias, a pessoa tem que saber se desapegar do que já sabe. Pode ser que você tenha 15 anos de experiência, desenvolvendo numa linguagem de programação e precise largar isso para aprender uma nova linguagem nos próximos 6 meses.

7. Conheça a empresa à qual você está se candidatando
Cansei de contar quantas vezes um candidato chegou para conversar com a gente e perguntou: “Mas vocês também fazem contabilidade?”. Isso demonstra não só o desinteresse pela empresa, como me faz pensar que, se para fazer uma entrevista, o candidato sequer se deu o trabalho de investigar mais sobre a empresa, o que me fará pensar que ele investigará melhor os problemas que temos para resolver?

(*) É desenvolvedor Java Web na Contabilizei.

Contact centers ganham eficiência com uso de plataforma Big Data

As empresas de contact centers estão buscando otimizar suas operações com o uso de inteligência artificial e análise de grande quantidade de dados (BigData). De modo a obter ganho de eficiência, as assessorias de cobranças veem observando na tecnologia uma maneira de ter mais assertividade em seus indicadores.
A partir de uma plataforma conhecida como Discovery, que coleta os dados de diversas fontes, as empresas de contact center conseguem visualizar informações da sua operação em tempo real e assim tomar decisões que auxiliem na correção de determinados rumos. Alguns dos indicadores que mais são sensíveis na área de cobrança são as chamadas atendidas, os custos por chamadas, a taxa de conversão e as chamadas improdutivas.
De acordo com Gabriel Camargo, sócio-fundador da Deep Center, empresa especializada em gestão de informações e responsável pela plataforma, a utilização da tecnologia BigData é fundamental para o ganho de produtividade. “A nossa proposta com a solução foi trazer novos insights como a melhor hora para cobrar um inadimplente, identificando qual o meio mais eficiente e, sobretudo, como se antecipar para evitar a perda de um cliente”, diz.
A partir de um levantamento feito pela plataforma com cinco assessorias, verificou-se que houve um ganho, com a redução das chamadas improdutivas – aquelas chamadas feitas que não conseguem atingir o alvo a ser cobrado – com o uso da tecnologia num período de três meses.
O ganho de eficiência também foi observado quando considerado indicadores financeiros da operação, medido pelo Retorno Sobre o Investimento, na plataforma. A partir da análise em uma empresa de cobrança, foi considerado ganho de eficiência nos custos operacionais. Em um período de seis meses, houve redução de custos na faixa de 9%.

Uma boa equipe é o segredo para uma exelente Startup

Crescemos nosso time. Analisamos as demandas internas, encontramos os melhores funcionários e ampliamos a nossa gama de atendimento. Seguimos em crescimento e buscando a formação do melhor time. Fim.
O parágrafo acima pode ser inserido no contexto de empresas de diversos segmentos, e de toda natureza. No entanto, enquanto startup, nosso processo precisa ser um pouco diferente. O conceito de inovação precisa ser aplicado em todos os detalhes: desde levá-la aos supermercados, como fazemos com excelência, até trazê-la para nossas atuações internas.
A dinâmica de cargos, obviamente, ainda está presente. Temos funcionários encarregados da administração, tecnologia da informação, marketing, vendas e relacionamento. No entanto, temos um mindset diferente. Valorizamos a formação da nossa equipe, mas também buscamos aqueles que possam agregar ao time.
As hard skills, com certeza, sempre serão nosso norteamento. Aqueles que trabalham na parte técnica precisam saber o que estão fazendo. Os profissionais que estão na nossa comunicação devem ter noções claras das tarefas que exercem. No entanto, acredito que as soft skills tenham um papel importante na hora de montarmos uma equipe mais completa. É clichê, mas é um fato: nenhum ser humano é igual ao outro. Cabe a nós, gestores, entendermos isso e extrair o potencial desse conceito.
Segundo pesquisa realizada pelo LinkedIn em janeiro deste ano, com dados de 39 países, 78% dos 9 mil recrutadores entrevistados afirmaram que a diversidade é a tendência mais ressaltada na hora das contratações ultimamente. Uma equipe plural e composta por funcionários competentes pode garantir uma maior sensibilidade na atuação do dia a dia. Vivências e histórias diferentes possuem bagagens totalmente diversificadas. O que para alguém possa ser uma situação complicada, para outra pessoa isso é a oportunidade de atuar em áreas inexploradas.
Enquanto CEO de startup posso garantir que a chave para a construção de um bom grupo deve ser feita de dentro para fora. Analisar as dores internas primeiro, com cautela, e elencar o que o funcionário para esta função precisa. No entanto, manter a mente aberta pode ser um bom negócio. Por que uma pessoa que atuava no direito, mais precisamente na mediação de conflitos, não poderia transferir suas habilidades para o segmento de atendimento ao cliente? Temos este exemplo nos nossos colaboradores.
Todos esses fatores contribuem para que possamos construir uma cultura de empresa forte e que norteie nossos colaboradores para o melhor caminho. Pessoas parceiras que tenham cada vez mais senso de dono, ou seja, profissionais que caminhem conosco para o crescimento da startup e desenvolvimento do time. Isso faz toda a diferença.
Seguimos aprendendo. Como empresa com um quadro de funcionários em constante ampliação, creio que cada um que adicionamos traz mais um pouco para a nossa história total. E ela, modéstia à parte, está ficando bem interessante.

(Fonte: Marco Zolet é CEO e fundador da Supermercado Now, plataforma de supermercado online referência no setor que surgiu para facilitar
a compra de bens básicos e recorrentes, com comodidade, rapidez e com melhor custo benefício).

Inteligência Artificial: A batalha entre dados e algoritmos

Filippo Di Cesare (*)

Há uma batalha contínua entre dados e algoritmos? Quem está ganhando?

Não há dúvida de que a Inteligência Artificial é um dos pontos tecnológicos mais efervescentes. Segundo o estudo do Gartner “O valor comercial da inteligência artificial em todo o mundo, 2017-2025”, é que o volume de soluções de negócios empresariais baseadas em plataformas de Inteligência Artificial crescerá drasticamente em todo o mundo, com um aumento de 70%, em 2018 em relação ao ano anterior. E isso pode triplicar em 2022, quando o negócio deve valer US$ 3,900 bilhões.
A explosão da Inteligência Artificial tem transformado profundamente a sociedade moderna, impulsionado pela capacidade computacional cada vez maior e as quantidades continuamente crescentes de dados e informações disponíveis hoje. Isso afetará todos os aspectos de nossas vidas e será uma das tecnologias mais disruptivas dos próximos anos.
Para mim, é claro que, como diretor de uma empresa voltada para auxiliar seus clientes na transformação digital, a adoção de soluções utilizando Inteligência Artificial é a base das atividades diárias e dos motivos de debate com colegas e clientes. Hoje, lendo a imprensa especializada e fóruns de discussão na Internet, parece haver uma batalha entre dados e algoritmos, para suportar os melhores aplicativos baseados em IA. É possível ler artigos que parecem ser quase expressões de facções opostas; tendenciosa de acordo com a preferência de dados sobre algoritmos ou vice-versa.
O que caracteriza a Inteligência Artificial do ponto de vista tecnológico é o método/modelo de aprendizagem com o qual a inteligência se torna habilidosa em uma tarefa ou ação (daí a distinção entre os vários Machine Learning, Aprendizagem Profunda, etc). Portanto, dados quanto os algoritmos são necessários para o desenvolvimento de uma aplicação baseada em IA.
Existe realmente uma batalha entre dados e algoritmos?
Já faz muito tempo desde que deixei a Faculdade de Ciências Estatísticas em Bolonha (Itália), mas com todos os investimentos que estamos fazendo na empresa no campo de Machine Learning e Inteligência Artificial em geral, eu estou frequentemente envolvido nessas áreas em interessantes discussões de projetos com meus colegas, que lideram o departamento Digital, e felizmente são muito mais experientes do que eu.
Do meu ponto de vista, se é verdade que – como afirma Geraldo Salandra – “Inteligência Artificial é o foguete, mas os dados são o combustível”, também é verdade e inegável que a IA é uma combinação de dados e algoritmos.
Não há dúvida de que sem combustível (ou seja, dados) você não vai a lugar algum, mas tenha em mente que também é verdade que a escolha do algoritmo correto pode compensar a má qualidade dos dados, e é igualmente certo que escolher um algoritmo errado pode empobrecer os efeitos de excelentes dados.
Devemos assumir que os dados são mais importantes que os algoritmos?
Eu não acho que é sempre assim. Eu entendo o valor fundamental da infraestrutura de dados e análise para alimentar os algoritmos de Inteligência Artificial.
Em nossa experiência cotidiana, “coleta e preparação de dados” são, de fato, as atividades que requerem mais tempo para o desenvolvimento de aplicações baseadas em Inteligência Artificial, comparadas com aquelas para a seleção e desenvolvimento de um modelo. É por isso que investimos muito para fornecer aos nossos clientes a melhor infraestrutura de dados para alimentar e treinar algoritmos.
Mas nos algoritmos é necessário um ótimo trabalho: ninguém pode dizer com certeza qual algoritmo terá o melhor desempenho sem antes ter tentado diferentes. Elaborar e comparar algoritmos e modelos para escolher os adequados é uma atividade crucial para definir o sucesso de uma solução de IA:
– Qual algoritmo devo usar?
– Quantas horas de treinamento de algoritmo tenho à minha disposição?
– Qual é o tipo, a qualidade e o tamanho dos dados disponíveis para mim?

A qualidade do conjunto de dados influenciará diretamente o sucesso do modelo preditivo. Com foco nos dados, é possível transformar um banco de dados ruim em um que vale a pena ser usado na aplicação da Inteligência Artificial, mas também é essencial escolher o algoritmo e modelo corretos que se ajustam aos dados disponíveis e que são consistentes com os dados dos objetivos de negócio.
Aqui estamos nós: o negócio. A palavra que muitas vezes falta nos artigos que li, onde a prioridade dos dados sobre os algoritmos é debatida ou vice-versa, são precisamente “negócios”. A disponibilidade de uma grande quantidade de dados de boa qualidade e algoritmos relevantes permite melhores informações e aplicações; mas obter esse tipo de dados e algoritmos não é apenas uma questão técnica: habilidades empresariais profundas são necessárias para gerar valor significativo e aplicativos de inteligência artificial para empresas.
Dados e algoritmos não se opõem, mas são aliados em uma estratégia orientada para os negócios.

(*) É CEO da Engineering do Brasil.