Webtagr - Sumário de Notícias de Tecnologia

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A Coisa Mais Simples Que Pode Funcionar: Uma Filosofia de Design de Software

2025-08-30

Este artigo defende o princípio de 'fazer a coisa mais simples que possa funcionar' no design de software. Em vez de buscar um sistema idealizado e superengenhado, o autor defende uma compreensão profunda do sistema atual e a escolha da solução mais simples. Essa abordagem, embora aparentemente pouco impressionante, produz resultados surpreendentemente eficazes, exemplificados pelos designs do Unix e do Rails. Embora existam desafios como a inflexibilidade do sistema e a definição de 'simplicidade', o autor argumenta que focar nas necessidades atuais e na melhoria iterativa é superior à superengenharia para requisitos futuros distantes. Em última análise, um sistema simples e estável geralmente supera um sistema superengenhado e difícil de manter.

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Desenvolvimento simplicidade

Conselhos de carreira perigosos: uma ferramenta poderosa para engenheiros fortes

2025-08-26

Este artigo argumenta que conselhos de carreira eficazes, como ferramentas afiadas, podem ser imensamente úteis ou incrivelmente prejudiciais, dependendo do seu uso. Muitos conselhos de carreira são superficiais e carecem de aplicação prática. O autor incentiva os engenheiros a abraçarem 'conselhos perigosos', quebrando convenções para alcançar alta eficiência. Embora arriscado, as recompensas superam os riscos para engenheiros fortes. O autor adverte que este conselho não é adequado para engenheiros mais fracos.

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Desenvolvimento

A Arte do Design de APIs: Equilibrando Simplicidade e Flexibilidade

2025-08-25

Este artigo mergulha nos princípios cruciais do design de APIs, enfatizando a importância de evitar mudanças que quebrem o código existente dos usuários. O autor argumenta que boas APIs devem ser simples e fáceis de usar, mas também devem manter flexibilidade a longo prazo. O artigo detalha aspectos técnicos como versionamento de APIs, idempotência, limitação de taxa e paginação, e recomenda o uso de chaves de API para autenticação, para facilitar o uso por usuários não engenheiros. Conclui que um ótimo produto supera uma API perfeita, mas um produto mal projetado inevitavelmente levará a uma API ruim.

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Desenvolvimento

Bom Design de Sistemas: Não Se Trata de Truques Inteligentes

2025-08-16

Este artigo critica designs de sistemas focados em técnicas chamativas, argumentando que um bom design de sistemas prioriza simplicidade e confiabilidade em vez de mecanismos complexos de consenso distribuído ou CQRS. O autor enfatiza a importância da gestão de estado, defendendo a minimização de componentes com estado. Aspectos-chave como design de banco de dados (esquemas, índices), cache, trabalhos em segundo plano, arquiteturas orientadas a eventos e o tratamento de gargalos são discutidos em detalhes. O artigo destaca a importância de alavancar as capacidades do banco de dados, evitando o processamento desnecessário na memória. Ele destaca a importância dos caminhos críticos, registro de logs e monitoramento, juntamente com estratégias de tolerância a falhas como disjuntores, tentativas e degradação graciosa. Em última análise, o autor defende um design discreto e eficaz construído em componentes bem testados, rejeitando técnicas chamativas em favor de uma funcionalidade robusta.

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Desenvolvimento

Treinando o Modelo Mais Forte em um MacBook Pro em 5 Minutos: Um Desafio

2025-08-14

O autor se desafiou a treinar o modelo de linguagem mais forte possível em um MacBook Pro em apenas cinco minutos. Os experimentos culminaram em um Transformer de estilo GPT com ~1,8M de parâmetros, treinado em ~20M tokens do TinyStories, alcançando ~9,6 de perplexidade. As otimizações focaram em maximizar tokens por segundo, favorecendo MPS e evitando acúmulo de gradiente. A seleção do conjunto de dados foi crucial, com a linguagem simples e coerente do TinyStories se mostrando superior. Transformers superaram LSTMs e modelos de difusão. O tamanho ideal do modelo para uma janela de treinamento de cinco minutos foi de cerca de 2M de parâmetros, alinhando-se com as leis de escalonamento Chinchilla.

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IA

Agentes de codificação de IA: O segredo não existe

2025-07-05

Em 2024, construir agentes de codificação autônomos era considerado algo que exigia truques internos inteligentes. Acontece que tudo o que você precisa é de um modelo base um pouco melhor. O Claude Sonnet 3.7 é um dos líderes, se destacando não pela potência bruta, mas pela capacidade de persistir e tomar boas decisões. A barreira de entrada para construir agentes de codificação de IA caiu drasticamente; soluções de código aberto são excelentes, e você pode até executar um agente Codex gratuitamente no GitHub Actions. A competição é acirrada; os fornecedores precisam se concentrar na distribuição e no treinamento de modelos melhores para ter sucesso.

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Desenvolvimento agentes de codificação de IA

Agentes de IA: O próximo grande desastre de IA?

2025-06-11

Este artigo explora potenciais desastres futuros de IA. Traçando paralelos com os primeiros acidentes ferroviários e aéreos, o autor argumenta que catástrofes de IA em larga escala são uma possibilidade real. Em vez de se concentrar em simples desinformação da IA, o autor enfatiza os riscos apresentados por agentes de IA – IAs capazes de realizar tarefas autonomamente, como pesquisas na web e envio de e-mails. O autor prevê que o primeiro grande desastre de IA provavelmente virá de um mau funcionamento de um agente de IA em sistemas governamentais ou corporativos, como a execução errônea de cobrança de dívidas, assistência médica ou processos de locação. Além disso, o autor destaca os perigos potenciais de modelos de IA sendo usados indevidamente para criar robôs 'parceiros ideais'. Em resumo, o autor alerta contra o rápido avanço da IA e seus riscos potenciais, incentivando medidas de segurança de IA mais fortes.

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IA

Artigo da Apple Desafia o Raciocínio de IA: Não é Raciocínio 'Real'?

2025-06-09

Um artigo recente da Apple, "A Ilusão do Pensamento", testa a capacidade de raciocínio de grandes modelos de linguagem em quebra-cabeças da Torre de Hanói. Os resultados mostram que os modelos se saem pior do que modelos não racionais em problemas simples; melhor em problemas de dificuldade média; mas em problemas complexos, os modelos desistem, mesmo quando o algoritmo é fornecido. Os autores questionam as capacidades de raciocínio generalizáveis dos modelos. No entanto, este artigo argumenta que o uso do quebra-cabeça da Torre de Hanói no artigo é falho como teste. A 'desistência' dos modelos pode provir da evasão de inúmeras etapas, não de uma capacidade de raciocínio limitada. Desistir após um certo número de etapas não significa que os modelos carecem de raciocínio; isso reflete o comportamento humano em problemas complexos.

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IA

Por que alguns LLMs são rápidos na nuvem, mas lentos localmente?

2025-06-01

Este artigo explora por que modelos de linguagem grandes (LLMs), especialmente modelos Mixture-of-Experts (MoE) como DeepSeek-V3, são rápidos e baratos para servir em escala na nuvem, mas lentos e caros para executar localmente. A chave está na inferência em lote: GPUs excel em multiplicações de matrizes grandes, e processar em lote vários pedidos de usuário melhora significativamente a taxa de transferência, mas aumenta a latência. Modelos MoE e modelos com muitas camadas dependem particularmente do processamento em lote para evitar gargalos no pipeline e subutilização de especialistas. Provedores de nuvem equilibram a taxa de transferência e a latência ajustando o tamanho do lote (janela de coleta), enquanto execuções locais geralmente têm apenas um pedido, levando a uma utilização muito baixa da GPU. A eficiência dos serviços da OpenAI pode resultar de uma arquitetura de modelo superior, truques inteligentes de inferência ou GPUs muito mais poderosas.

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IA inferência em lote

Entendimento superficial da tecnologia: bom o suficiente é bom o suficiente

2025-05-27

O autor argumenta que uma compreensão superficial das tecnologias que os engenheiros usam é suficiente. Mergulhos profundos em índices de banco de dados, modelos de linguagem grandes, etc., permitem uma tomada de decisão melhor; por exemplo, escolher modelos apropriados para saída JSON e evitar erros causados por limitações em modelos menores. Em vez de ir fundo em uma área, o autor defende um amplo conhecimento em muitas áreas para melhor se adaptar às novas tendências. Aprender novas tecnologias deve se concentrar na compreensão dos princípios fundamentais e explicá-los simplesmente para outras pessoas, enquanto usa LLMs para verificação de fatos para garantir a precisão.

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Desenvolvimento

Gemini Diffusion: A Velocidade Relâmpago da Geração de Texto?

2025-05-22

O Gemini Diffusion, recém-lançado pelo Google, impressiona a todos com sua velocidade; eles até desaceleraram a demonstração para que fosse visível. Este artigo investiga por que os modelos de difusão são tão rápidos, contrastando-os com os modelos autoregressivos tradicionais (como GPT-4, Claude). Os modelos de difusão geram toda a saída de uma vez, em vez de token por token, permitindo a geração paralela de partes corretas e velocidades mais rápidas por meio de iterações reduzidas. No entanto, eles são menos eficientes com contextos longos e suas capacidades de raciocínio permanecem questionáveis. Embora os modelos de difusão possam usar transformadores internamente, sua arquitetura os torna fundamentalmente diferentes dos modelos autoregressivos.

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IA geração de texto

O Superpoder da IA: Paciência, Não Inteligência

2025-05-20

Sam Altman imaginou a inteligência se tornando 'barata demais para medir', e com o capital de risco impulsionando o boom da IA, estamos vivendo nesse mundo. No entanto, a demanda do usuário por modelos significativamente mais inteligentes não está explodindo. Este artigo argumenta que o aspecto mais transformador dos LLMs não é sua inteligência, mas sua paciência sobre-humana: sempre disponível, sem julgamentos e infinitamente disposta a ouvir. Embora essa paciência possa amplificar falhas existentes do LLM (como bajulação) e os LLMs não devem substituir terapeutas, essa capacidade impactou profundamente como as pessoas buscam apoio emocional e conselhos.

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IA Paciência

Modelos de Difusão: Os Heróis Anônimos da Geração de Imagens de IA

2025-05-19

Diferentemente dos modelos de linguagem baseados em transformadores, os modelos de difusão geram imagens removendo progressivamente ruído de uma imagem ruidosa. O treinamento envolve ensinar o modelo a identificar o ruído adicionado, permitindo que ele gere imagens a partir de ruído puro. Isso é semelhante à escultura, refinando gradualmente um bloco áspero de pedra em uma obra-prima. Embora ainda esteja em fase inicial para texto, os modelos de difusão mostram grande promessa na geração de imagens e vídeos, como visto no Sora da OpenAI e no VEO do Google. O núcleo reside em como ele modela a relação entre ruído e dados, um contraste acentuado com o foco dos transformadores na estrutura da linguagem.

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IA

Concluindo Tarefas em Grandes Empresas de Tecnologia: Não é o que Você Pensa

2025-05-06

Em grandes empresas de tecnologia, engenheiros competentes podem facilmente cair na armadilha de melhorar continuamente sistemas existentes, negligenciando a entrega real de valor. Este artigo argumenta que "finalizar" o trabalho não significa refinamento sem fim, mas atingir um ponto em que os tomadores de decisão da empresa estão satisfeitos. Declare vitória e siga em frente! Isso exige tornar seu trabalho visível e compreensível para esses tomadores de decisão, talvez demonstrando impacto financeiro. Em última análise, "concluir tarefas" é uma construção social, mas poderosa, que impacta sua carreira.

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Desenvolvimento

Pare de ser um inerte em discussões técnicas: assuma suas decisões

2025-04-14

Engenheiros seniores frequentemente evitam se comprometer com decisões em discussões técnicas, uma abordagem aparentemente cautelosa que o autor argumenta ser na verdade covardia. O artigo enfatiza que, quando uma equipe precisa tomar uma decisão, mesmo com apenas 55% de confiança, o engenheiro mais experiente deve assumir a responsabilidade e oferecer um julgamento. Isso impede que engenheiros menos experientes proponham soluções ruins e permite que a gerência trabalhe de forma mais eficiente. O autor destaca que a gerência geralmente é tolerante a erros técnicos, pois a tomada de decisões inerentemente envolve incerteza. No entanto, julgamentos consistentemente incorretos erodem a credibilidade. O artigo conclui que, embora evitar o compromisso seja justificável em ambientes sem confiança, na maioria das situações, assumir a responsabilidade e tomar decisões ousadas é uma característica de um engenheiro forte.

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Desenvolvimento decisões técnicas responsabilidade da equipe cultura de engenharia

Pare de perder tempo com trabalho improdutivo!

2025-04-07

Muitos engenheiros se concentram em trabalhos não lucrativos, como melhorias de desempenho e acessibilidade, apenas para serem demitidos por não serem valorizados. O artigo argumenta que empresas de tecnologia são impulsionadas pelo lucro, e o valor de um engenheiro está diretamente ligado à contribuição de seu trabalho para esse lucro. O autor aconselha os engenheiros a entenderem o modelo de negócios de suas empresas, conectarem seu trabalho à lucratividade e, assim, garantirem sua posição. Mesmo trabalhos aparentemente improdutivos podem gerar valor em escala em grandes empresas.

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Desenvolvimento desenvolvimento de carreira de engenheiros

Ruby: A Linguagem Inesperada da Revolução da IA?

2025-03-22

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são excelentes na geração de código, mas suas janelas de contexto limitadas dificultam o trabalho com grandes bases de código. Este artigo explora o 'poder' da programação assistida por LLM: quantos tokens são necessários para expressar um programa? O autor argumenta que Python supera Go para LLMs devido à sua concisão, permitindo mais recursos dentro dos limites de tokens. Além disso, Ruby, conhecida por sua elegância e brevidade, é apresentada como uma linguagem ideal para LLM devido ao seu uso eficiente de tokens. Embora desafios como a verificação de tipo permaneçam, o design centrado no ser humano do Ruby, ironicamente, o torna um potencial líder para LLMs.

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Desenvolvimento

O Fim da Era de Ouro: Engenharia de Software em um Mundo de Tecnologia Pós-Boom

2025-03-16

Por uma década, a engenharia de software foi um emprego dos sonhos: altos salários, ótimos benefícios e segurança de emprego sólida. Mas os últimos dois anos viram demissões em massa em toda a indústria de tecnologia, mudando a paisagem drasticamente. Este artigo argumenta que a mudança decorre de uma mudança nas condições econômicas. Taxas de juros baixas alimentaram gastos extravagantes e compensação generosa para engenheiros, mas taxas crescentes priorizaram a lucratividade, levando a cortes generalizados. Embora a IA seja frequentemente culpada, o autor argumenta que não é a causa raiz. A nova realidade exige foco em contribuir diretamente para os objetivos da empresa; a falha em se adaptar arrisca a segurança no emprego. Embora os dias de mimos tenham acabado, o foco em entregar valor oferece um caminho mais claro, embora menos glamoroso, para o sucesso.

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Tecnologia Indústria de Tecnologia Engenheiros de Software

Simplicidade Vence: A Essência de um Bom Design de Software

2025-03-07

Este artigo argumenta que um bom design de software não se trata de recursos de linguagem complexos ou arquiteturas sofisticadas, mas sim de eliminar potenciais modos de falha. O autor usa anedotas pessoais para ilustrar como remover componentes redundantes, centralizar o gerenciamento de estado e usar sistemas robustos minimiza riscos e aumenta a confiabilidade. A mensagem principal é que um bom design é simples e confiável, evitando recursos extravagantes e focando na resolução de problemas. O autor cita o servidor web Unicorn como um excelente exemplo dessa abordagem.

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Desenvolvimento Modos de Falha

Dominando os holofotes: Priorização na tecnologia

2025-03-07

No mundo acelerado da tecnologia, nem todo trabalho é igual. Este artigo destaca que a maioria das tarefas de alta prioridade são, na verdade, de baixo impacto. O sucesso depende do reconhecimento dos momentos de 'holofotes' - projetos que recebem foco intenso da liderança. Os engenheiros devem desenvolver a capacidade de identificar e aproveitar rapidamente essas oportunidades, dedicando-se a projetos de alto impacto. Por outro lado, quando os holofotes não estão sobre eles, a utilização do tempo pessoal para projetos valiosos aprimora as habilidades e as contribuições da empresa. Isso requer não apenas julgamento, mas uma habilidade aprimorada pela prática.

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Desenvolvimento

A Revolução da IA na Engenharia de Software

2025-02-15

Modelos de linguagem grandes (LLMs) estão rapidamente melhorando sua capacidade de escrever código, levando à exploração de engenheiros de software puramente de IA. A curto prazo, os engenheiros de software devem aprender IA, melhorar seu status e alavancar ferramentas de IA. A médio prazo, a experiência em manter e melhorar grandes bases de código legadas se tornará cada vez mais valiosa, pois os LLMs ainda lutam com projetos complexos, difíceis de verificar e que envolvem quantidades massivas de código. A longo prazo, a competência central dos engenheiros de software mudará para responsabilização e confiabilidade — qualidades que os LLMs acham difíceis de replicar. Em última análise, os engenheiros que podem supervisionar sistemas de IA e garantir a confiabilidade de suas saídas serão os últimos a ir.

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Desenvolvimento

Como Uso LLMs para Impulsionar Meu Fluxo de Trabalho de Engenharia

2025-02-04

Um engenheiro de software sênior compartilha suas aplicações práticas de modelos de linguagem grandes (LLMs) em seu fluxo de trabalho diário. Ele usa LLMs para preenchimento de código, escrita de código descartável, aprendizado de novos domínios, depuração de último recurso e revisão de documentos. Ele enfatiza que os LLMs não são um substituto para a lógica central ou escrita formal, mas um auxílio poderoso, particularmente eficaz para lidar com bases de código desconhecidas ou aprender novas tecnologias. A chave é usá-los estrategicamente, não esperando milagres.

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Desenvolvimento Codificação assistida por IA

Pare de ser um zumbi do JIRA: priorize impacto sobre tickets

2025-01-25

Este post perspicaz compartilha uma lição valiosa aprendida por um engenheiro: não se prenda à conclusão de tickets do JIRA; concentre-se em projetos estrategicamente importantes. A verdadeira produtividade não se trata de fechar mais tickets, mas de priorizar o que a gerência considera crucial. O autor descreve métodos para identificar tarefas de alto impacto, como focar em incidentes de alta visibilidade, perguntas sem resposta e prazos de projetos. Uma anedota pessoal ilustra a frustração de focar em tarefas menos importantes, defendendo a priorização implacável e a concentração em projetos que contribuem com valor real. O resultado? Maior impacto em menos tempo.

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Desenvolvimento

Experiência de um engenheiro australiano trabalhando em empresas americanas: fusos horários, cultura e estabilidade

2025-01-12

Um engenheiro australiano compartilha sua experiência de uma década trabalhando em empresas de tecnologia americanas. Ele detalha os desafios da colaboração entre fusos horários: as manhãs são gastas colocando-se a par do trabalho feito durante a noite, mas as tardes oferecem um tempo valioso de foco. Embora a solidão possa ser um problema, um forte trabalho em equipe e a cultura de documentação mitigam isso. Ele também observa a instabilidade inerente de trabalhar para uma empresa americana do exterior, mas destaca a maior escala, melhor compensação e maior reconhecimento da marca como motivadores-chave. Finalmente, ele discute as diferenças culturais entre a Austrália e os EUA, onde os americanos são mais entusiasmados e os australianos mais contidos, exigindo adaptação à cultura de trabalho americana.

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Desenvolvimento trabalho inter-cultural indústria tecnológica

O Efeito Rato: Como Engenheiros Constroem Reputação em Grandes Empresas de Tecnologia

2025-01-08

A reputação de engenheiros em grandes empresas de tecnologia não se resume apenas à habilidade técnica; é um processo gradual. Começando com tarefas de baixo nível, os engenheiros constroem confiança e ganham acesso a projetos de maior destaque por meio do sucesso consistente. Esse "efeito de catraca" torna a reputação lenta para mudar. Mesmo erros podem ser superados com entrega contínua. No entanto, falhas repetidas levam a uma espiral descendente. O autor aconselha novos funcionários a se concentrarem em projetos menores para construir uma reputação sólida, evitando tentativas arriscadas de pular para o trabalho de alto nível imediatamente.

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Desenvolvimento reputação do engenheiro efeito de catraca

Erros Comuns de Engenheiros em Grandes Bases de Código

2025-01-07

Trabalhar com grandes bases de código estabelecidas é notoriamente difícil. Este artigo compartilha uma década de experiência, destacando o erro mais comum e fatal: ignorar os padrões existentes da base de código e focar apenas em código limpo para um novo recurso. Manter a consistência é essencial; ela previne problemas inesperados, retarda a degradação da base de código e permite melhorias futuras. O autor também enfatiza a importância de entender a pegada de produção do código, ser cauteloso ao introduzir novas dependências, remover código redundante, trabalhar em pequenos PRs e alavancar a expertise da equipe para detectar erros. Embora desafiador, dominar grandes bases de código é crucial, pois elas geralmente são a base dos produtos mais valiosos de uma empresa.

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Desenvolvimento base de código

O Trabalho de Cola é Considerado Prejudicial: Um Guia de Sobrevivência para Engenheiros Eficazes

2025-01-02

Este artigo explora o conceito de "trabalho de cola" na engenharia de software. Embora crucial para a eficiência da equipe (por exemplo, atualização de documentação, tratamento de dívidas técnicas), esse trabalho pouco glamoroso muitas vezes não é recompensado, prejudicando os engenheiros que o priorizam. O autor argumenta que as empresas não recompensam o trabalho de cola porque querem que os engenheiros se concentrem na entrega de recursos, não em melhorias de eficiência geral. A estratégia eficiente é aplicar o trabalho de cola de forma tática aos projetos pelos quais você é responsável, garantindo seu sucesso, em vez de espalhar esforços de forma pouco eficaz. Isso não é uma política de escritório cínica; é baseado na realidade da baixa eficiência em grandes empresas e na priorização do crescimento sobre ganhos de eficiência de curto prazo.

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Desenvolvimento eficiência da equipe desenvolvimento de carreira

Duas Promoções para Engenheiro de Equipe: Lições Aprendidas

2025-01-01

O autor compartilha sua experiência de ser promovido a Engenheiro de Equipe duas vezes em dois anos. A chave para a promoção não era proficiência técnica, mas sim entregar valor à empresa concluindo com sucesso projetos de alta prioridade alinhados com os objetivos da empresa. O autor enfatiza a importância de entender as prioridades da empresa, trabalhar em projetos impactantes e construir fortes relacionamentos com a gerência e os membros da equipe. Um gerente de apoio é crucial. Os principais pontos incluem focar em projetos de alto impacto que a empresa prioriza, não superestimar o mentoring e ter um gerente disposto e capaz de defender o processo de promoção.

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Desenvolvimento progressão na carreira engenheiro de software

A Diferença Entre Engenheiros Fortes e Fracos

2024-12-27

Este artigo explora as capacidades que diferenciam engenheiros fortes de engenheiros médios. Engenheiros fortes conseguem realizar tarefas que engenheiros mais fracos não conseguem, como resolver bugs complexos, melhorar códigos legados e realizar grandes reformulações arquitetônicas. Engenheiros mais fracos lutam com essas tarefas mesmo com tempo suficiente. O artigo destaca que engenheiros fortes não são simplesmente mais eficientes, mas possuem a capacidade de resolver problemas complexos, enquanto engenheiros mais fracos são praticamente incapazes de concluir a maioria das tarefas de engenharia. O artigo também oferece conselhos sobre como colaborar com engenheiros seniores mais fracos, enfatizando a necessidade de ser gentil, mas proteger seu tempo, evitando demandas excessivas.

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Desenvolvimento capacidades do engenheiro