Sensed AI
sensed.aiComo a Sensed AI Filtrou 22 Engenheiros para as 2 Melhores Contratações
Sensed AI é uma empresa de Observação da Terra e IA em Istambul que constrói sistemas escaláveis para monitoramento urbano e agrícola. Trabalhando com TeamCraft e Archi's Academy, eles realizaram um hackathon de múltiplas etapas avaliando 22 engenheiros full-stack e identificaram os dois melhores através de execução em equipe e análise de processo de trabalho assistida por IA. Leia o anúncio oficial de colaboração no LinkedIn.
O Desafio: Contratação de Full-Stack Sênior para Sistemas de IA em Produção
A Sensed AI precisava de engenheiros que pudessem manter interfaces frontend e integrar pipelines complexos de backend com IA. Conhecimento teórico de React ou Python era fácil de encontrar. Capacidade comprovada de produção não era.
- Currículos alegavam experiência com frameworks que não se traduzia em código escalável
- Entrevistas padrão não forneciam visibilidade de processo de trabalho, higiene Git ou sinal de colaboração em PR
- Dinâmicas de equipe permaneciam invisíveis até depois da contratação
A Solução TeamCraft: Hackathon em Equipe de Múltiplas Etapas
O hackathon da Sensed AI foi executado em três fases estruturadas:
1. Linha de Base de Aptidão
Um quiz fundamental sobre tecnologias web essenciais filtrou candidatos sem a base técnica mínima.
2. Execução de Projeto em Equipe
Os candidatos trabalharam em equipes em tarefas reais. Ao longo do sprint de vários dias, a coorte resolveu 22 tickets e submeteu 22 pull requests em um ambiente simulado que espelhava a cultura real de engenharia da Sensed AI.
3. Análise de Processo de Trabalho Assistida por IA
A TeamCraft pontuou cada candidato continuamente em quatro dimensões:
| Dimensão de Avaliação | Pontuação Média da Coorte |
|---|---|
| Inteligência de Código (qualidade de PR + arquitetura) | 60 |
| Execução do Projeto (conclusão de tickets + velocidade do sprint) | 82 |
| Competência Técnica (integração de frameworks) | 63 |
| Comportamento Profissional (colaboração + feedback em PR) | 49 |
Os dados revelaram uma divisão clara. A maioria dos candidatos conseguia executar tarefas, mas inteligência de código e colaboração profissional separaram os dois melhores do restante.
Resultados
- 22 engenheiros full-stack avaliados em paralelo
- 22 pull requests + 22 tickets concluídos pela coorte
- 2 melhores candidatos identificados através de pontuação baseada em dados
- Disciplina de processo de trabalho + colaboração surgiram como preditores decisivos, invisíveis em entrevistas tradicionais
Para a análise completa da pontuação de múltiplas etapas, veja o caso de sucesso Sensed AI em nosso blog.
Por que Funcionou
A Sensed AI não queria apenas engenheiros que soubessem programar. Eles precisavam de engenheiros que pudessem entregar e colaborar dentro de uma cultura de engenharia de deep-tech. O hackathon em equipe revelou exatamente isso, antes de qualquer oferta ser estendida.
Perguntas Frequentes
Por que a Sensed AI escolheu a contratação baseada em hackathon em vez de entrevistas tradicionais? Entrevistas padrão não conseguem mostrar como engenheiros fazem commits, gerenciam pull requests ou incorporam feedback da equipe - tudo crítico para o trabalho da Sensed AI com sistemas escaláveis de IA.
Como as dinâmicas de equipe foram avaliadas? Os candidatos trabalharam em grupos, resolvendo tickets reais juntos. A TeamCraft pontuou seus padrões de feedback em PR, comunicação e como lidavam com bloqueios, produzindo a pontuação de "Comportamento Profissional" que finalmente separou os finalistas.
Outras empresas de IA podem replicar a abordagem da Sensed AI? Sim. O modelo de múltiplas etapas (quiz de base, execução em equipe, pontuação de processo de trabalho com IA) funciona para qualquer vaga de engenharia onde a prontidão para produção importa mais que conhecimento teórico.