Pod & Dev

Como estruturar um programa de estágio capaz de atrair milhares de candidatos, avaliar diferentes competências e, ao mesmo tempo, oferecer uma experiência de aprendizado ao longo de todo o processo?
No episódio 132, o Pod&Dev conversa sobre os bastidores do Programa de Estágio, desde a atração dos candidatos até as etapas de seleção e o acompanhamento depois da entrada na empresa.
Neste episódio, você vai conhecer:
Como foi planejado o processo seletivo e a definição das vagas e trilhas de atuação
As diferenças entre as trilhas de Business e Tecnologia
Como a estratégia de atração envolveu universidades, eventos, redes sociais e os próprios estagiários
Os números e recordes alcançados nesta edição do programa
Como funciona o CTF e por que ele foi escolhido como uma das etapas do processo
O que os desafios técnicos permitem observar, como raciocínio lógico, curiosidade, comprometimento e resiliência
A importância do Code Day para avaliar aspectos técnicos, comportamentais e culturais
Como as entrevistas individuais complementam as informações coletadas nas etapas anteriores
A importância de olhar o candidato de forma integral, considerando todo o histórico do processo
Como tornar o processo seletivo uma experiência de aprendizado, independentemente da aprovação
Os aprendizados sobre atração, seleção e desenvolvimento de jovens talentos
Conecte-se com os bastidores desse episódio.
Participantes do episódio:
Valter Pereira
Bruna Coelho
Marlon Luca
Gabriela Souza
Bruno Mendonça
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No episódio 131 do Pod&Dev, conversamos sobre os desafios de fazer a transição de uma carreira técnica e operacional para a liderança de pessoas. Afinal, como saber se chegou a hora de liderar? E o que muda quando você deixa de resolver os problemas diretamente para desenvolver pessoas que vão resolvê-los?
Neste papo, compartilhamos experiências reais sobre os caminhos até a liderança, os aprendizados dessa transição e as habilidades necessárias para assumir novos desafios sem perder de vista o impacto no negócio e nas pessoas.
Entre os principais tópicos do episódio:
• Como identificar oportunidades e reconhecer o momento de migrar da operação para a liderança
• Por que nem sempre é necessário se sentir completamente preparado para assumir um novo desafio
• Os desafios de deixar de colocar a mão na massa e aprender a delegar
• Como equilibrar autonomia, direcionamento e acompanhamento sem cair no microgerenciamento
• A importância da comunicação, da escuta e da leitura de contexto para conectar tecnologia e negócio
• Como lidar com erros, vulnerabilidade e insegurança durante a transição de carreira
• Por que a mudança para a liderança exige uma nova perspectiva sobre resultados, pessoas e responsabilidades
• Como encerrar ciclos na operação e construir uma nova relação com antigos colegas de equipe
• Por que a carreira de liderança não precisa ser o único caminho para crescer profissionalmente
• O que faz um líder ser memorável: cuidado genuíno, honestidade, feedbacks e desenvolvimento das pessoas
Se você está pensando em assumir uma posição de liderança ou já está vivendo os desafios dessa transição, este episódio traz experiências e reflexões sobre o que significa cuidar de pessoas, desenvolver equipes e gerar impacto para o negócio.
Conecte com os participantes desse episódio:
Giovanna 
Leonam 
Rafael Paolinelli
Valtinho

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No episódio 130 do Pod&Dev, discutimos uma pergunta que parece simples, mas está longe de ter uma resposta fácil: usar inteligência artificial realmente nos torna mais produtivos?
Neste papo, Jess Betônico e Paulo Vasconcellos apresentam uma visão baseada em estudos e experiências sobre os ganhos de produtividade proporcionados pela IA, mas também sobre os custos que nem sempre aparecem nas métricas. Afinal, fazer mais rápido significa necessariamente produzir melhor?
Entre os principais tópicos do episódio:
• Por que produtividade é tão difícil de medir e como métricas podem dar uma falsa sensação de eficiência
• O impacto da inteligência artificial na velocidade de execução e na conclusão de tarefas
• Por que contar tokens não é uma boa métrica para medir produtividade
• Como métricas mal definidas podem incentivar comportamentos que distorcem os resultados
• O que estudos sobre IA e desenvolvimento de software indicam sobre ganhos de produtividade
• O aumento do flow state e a redução do tempo para completar tarefas com o uso de IA
• O custo cognitivo da inteligência artificial e os impactos sobre atenção, fadiga mental e estresse
• O equilíbrio entre velocidade, qualidade e responsabilidade nas decisões tomadas com apoio de IA
• O que podemos aprender com outras tecnologias que também chegaram prometendo revolucionar a produtividade
• Como usar inteligência artificial para trabalhar melhor sem transformar velocidade em sinônimo de produtividade
Se você quer entender o que realmente significa ser produtivo com inteligência artificial e quais custos podem estar escondidos por trás dos ganhos de velocidade, este episódio traz uma discussão essencial para quem trabalha com tecnologia.

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No episódio 129 do Pod&Dev, falamos sobre um dos maiores desafios da adoção de inteligência artificial: como proteger aplicações, dados e ideias em um cenário onde ataques também podem acontecer por meio de linguagem natural.
Neste papo, mergulhamos no Prompt Injection, nas vulnerabilidades de aplicações que utilizam IA e nos cuidados necessários para que o ganho de produtividade não venha acompanhado de uma nova onda de riscos de segurança.
Entre os principais tópicos do episódio:
• O que é Prompt Injection e como atacantes podem manipular uma IA usando apenas linguagem natural
• Por que uma IA não sabe, por conta própria, o que é confidencial, seguro ou permitido
• Como prompts mal estruturados podem gerar ambiguidades e abrir espaço para vulnerabilidades
• Por que o excesso de permissões para agentes, plugins e ferramentas aumenta a superfície de ataque
• Como monitorar conversas entre usuários e IA usando agentes especializados e análise estática
• A diferença entre testar vulnerabilidades do modelo e testar a segurança da aplicação que utiliza esse modelo
• Como técnicas de exploração conseguem contornar guard rails ao alterar a forma como uma instrução é escrita
• A importância de revisar constantemente prompts, testar aplicações e nunca confiar cegamente nas entradas do usuário
• Como proteger o próprio código, conteúdo e ideias ao utilizar ferramentas de inteligência artificial
• Por que segurança precisa fazer parte da implementação da IA desde o início, e não ser tratada como uma etapa posterior
Se você trabalha com tecnologia, desenvolvimento ou inteligência artificial, este episódio traz um alerta importante: quanto maior a autonomia da IA, maior também precisa ser o cuidado com aquilo que ela pode acessar, interpretar e executar.
Connecte-se com os bastidores desse episódio.
Jess
Zé Albano
Douglas

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No episódio 128 do Pod&Dev, mergulhamos no universo das GPUs e discutimos os desafios de rodar modelos de inteligência artificial localmente, desde um computador pessoal até infraestruturas mais robustas.
Neste papo, Daniel e Douglas mostram que nem sempre é preciso começar com uma infraestrutura gigantesca para trabalhar com IA. A conversa passa por modelos menores, escalabilidade, memória, custos, privacidade e pelos desafios de levar esses modelos para ambientes mais complexos.
Entre os principais tópicos do episódio:
• Como rodar modelos de IA localmente e quando faz sentido deixar o computador pessoal de lado
• A relação entre tamanho dos modelos, quantidade de parâmetros, memória e capacidade de processamento
• A "escada" de infraestrutura: como começar pequeno e evoluir conforme a necessidade
• As vantagens de rodar modelos localmente, como privacidade, controle dos dados e redução de custos com chamadas externas
• Quando vale a pena treinar um modelo próprio para um caso de uso específico
• Por que memória pode ser um dos principais gargalos para executar modelos maiores
• Os desafios de deployment e de manter uma infraestrutura pronta para atender às demandas de IA
• Como otimizações podem reduzir o tempo necessário para subir máquinas e carregar modelos
• A possibilidade de rodar localmente não apenas modelos de linguagem, mas também soluções de imagem, vídeo e áudio
• Os cuidados de segurança necessários ao baixar e executar modelos localmente
• Como escolher entre modelos menores e mais específicos ou modelos maiores e mais completos
Se você quer entender o que realmente é necessário para começar a trabalhar com modelos de IA e como evoluir essa infraestrutura conforme a demanda cresce, este episódio traz uma visão prática sobre os desafios que aparecem no caminho.
Conecte-se com os bastidores desse episódio.
Jess - Host
Daniel - Cientista de Dados
Douglas - Cientista de dados

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