Compilado dicas de carreira - parte 3

Dica #21: Nem tudo é só vitória

Cuidado ao achar que a galera que você segue com sucesso, trabalhando em grandes empresas, só teve vitórias na carreira. Uma coisa que pouco se fala nas redes sociais são as tentativas, fracassos e o trabalho até chegar lá.

É bem comum a gente seguir nas redes sociais pessoas trabalhando em todo lugar do mundo e fazendo coisas que achamos incríveis. Muitas vezes sentimos aquela sensação de que somos impostores e não somos tão bons quanto essa galera...

O que as redes sociais não mostram são as tentativas que deram errado. Por exemplo: quem me segue sabe que eu comecei a postar sobre minha carreira, especialmente nos últimos 6 meses. O que as pessoas não sabem... 😬

Eu reprovei em 3 disciplinas na faculdade, incluindo Java, que é minha linguagem mais forte hoje em dia. Recebi uma porção de "nãos" quando tentei entrar em projetos de iniciação científica...

Na minha cidade, só havia 1 empresa contratando quando me formei. Eu levei não em 2 seleções, só entrei na 3ª. Em 2020, fiz seleção para 9 big techs. Recebi 1 sim, e não era no nível que eu queria. A vaga que eu queria só veio em 2021 😃...

Eu compartilho esse trecho da minha jornada para ser mais transparente com todo mundo e mostrar que muita coisa deu errado no meio do caminho. Não é só vitória e coisas legais, não.

Dica #22: Como se preparar pra entrevistas de algoritmos e estrutura de dados

Você vê a galera trabalhando em big tech e fica se perguntando como esse pessoal conseguiu? Não tem segredo, não. É tudo muito treino, estudo e preparação. Segue o fio que eu te falo como eu me preparei para as entrevistas... 🧵👇

Nosso foco vai ser estudar algoritmos e estrutura de dados. Existem outros tópicos como system design (fica para a próxima) e behavioral questions (veja a dica #18), mas sem algoritmos não adianta nem tentar. O “algoritmo” 😎 para estudar algoritmos é:

1. Estudar algoritmos e estrutura de dados.
2. Praticar #1 no LeetCode.
3. Repetir o ciclo.

Você precisa saber os conceitos básicos das seguintes categorias:

• Strings/Arrays
• Listas
• Mapas/Dicionários
• Algoritmos de ordenação
• Busca binária
• Filas
• Pilhas
• Árvores e BSTs
• Heaps/Filas de prioridade
• Grafos
• BFS
• DFS
• Tries
• Union-Find...

Eu nunca encontrei programação dinâmica ou algoritmos gulosos nas entrevistas. Backtracking eu só vi cair uma vez, então, em termos de custo/benefício, recomendo focar nesses aí...

Se você não sabe NADA de algoritmos, eu recomendo começar com o livro "Entendendo Algoritmos: Um Guia Ilustrado": link para o livro.

Depois dele, você pode checar "Cracking the Coding Interview", que vai te ensinar os algoritmos mas bem focado no preparo para as entrevistas...

Agora que você sabe a base, está na hora de encarar o LeetCode. O LeetCode é o site que a galera aqui nos EUA usa de fato para se preparar, com centenas de questões reais que já caíram em várias das minhas entrevistas...

Recomendo começar na aba "explore" e selecionar tópicos, por exemplo, "arrays". Esses tópicos vão te ensinar os problemas mais comuns daquela categoria e fortalecer ainda mais a base...

Agora vamos repetir mais exercícios e voltar para a teoria toda vez que se enrolar em algo. Recomendo fazer ainda mais exercícios no LeetCode, desta vez "avulsos" da aba problems...

Ordene por dificuldade e comece fazendo os "easy" primeiro. É normal tomar pau no início. Não desista. Quando estiver mandando bem nos "easy", passe para os medium. Nosso objetivo é ficar bom em resolver problemas medium...

Por que medium? A maioria das empresas não pergunta questões hard. Não acho que vale a pena o esforço. As hard é bom fazer por curiosidade e/ou se você gostar...

Vou deixar aqui umas listas públicas com perguntas boas para ir praticando:

1. "Must do easy questions".
2. "Must do medium questions".
3. "Community curated 75 questions".

Dica #23: Na entrevista

Você leu a dica #22, se preparou, treinou e agora chegou o dia da entrevista. A pessoa entrevistadora te pergunta um problema de algoritmos. E agora? Como proceder? O que fazer primeiro? Ficou curioso(a)? Segue a thread... 🧵👇

O maior erro que você pode cometer é já sair respondendo. Pior ainda, já sair codificando. Por quê? Como pessoa entrevistadora, a gente está se perguntando:

1. A pessoa assume demais?
2. A pessoa entendeu o problema?
3. A pessoa consegue comunicar o que está pensando?

Se você já sai codificando, pode estar sinalizando para a pessoa que te entrevista que, no trabalho do dia-a-dia, você pode sair codificando para resolver o problema errado ou incompleto...

Para evitar isso, nós vamos usar o seguinte processo:

1. Ouça o problema.
2. Trabalhe com exemplos.
3. Resolva o problema, na força bruta se necessário.
4. Tente otimizar sua solução.
5. Codifique.
6. Teste seu código.
7. Analise sua solução.

Vamos olhar cada um desses passos:

1. Ouça bem o problema, preste atenção a qualquer restrição que a pessoa entrevistadora mencionar. Preste atenção aos exemplos.
2. Peça mais exemplos, dê exemplos e clarifique se o problema muda com os exemplos que você dá. Tente achar condições extraordinárias que possam alterar sua possível solução.
3. Resolva o problema na força bruta, se necessário. Se o primeiro algoritmo que você pensar for sub-ótimo, não tem problema. Converse com a pessoa entrevistadora, explique como o algoritmo resolveria o problema e clarifique de antemão que você sabe dos problemas dessa primeira solução.
4. Tente otimizar sua solução, pense se você pode usar mais espaço em memória para ganhar tempo de execução. Tente analisar se você pode usar algumas das restrições para ganhar alguma vantagem. É possível precomputar algum dos passos antes? É possível organizar os dados em uma hashtable para melhorar o tempo de execução? Existe alguma computação duplicada que você pode armazenar e evitar computar de novo?
5. Escreva o código, foque em código que funcione, mas mantenha um código organizado. Seja claro com a pessoa entrevistadora sobre suas decisões quanto ao nome de variáveis, funções, etc. Evite refatorar agora, deixe isso para se sobrar tempo no final. Foque em escrever o código principal; se houver funções menores, como pegar um input ou fazer uma troca de variáveis, você pode escrever a chamada de função e falar que fará isso depois se sobrar tempo.
6. Teste seu código. Ao terminar, não diga "terminei". Comunique "terminei o código principal e vou testá-lo agora". Rode o seu algoritmo mentalmente com alguns exemplos, execute esses exemplos passo-a-passo com a pessoa entrevistadora.
7. Analise sua solução. Faça a análise assintótica (big O) do seu algoritmo. Analise espaço e tempo de execução para o caso médio.

Ufa... é isso 😣. Eu sei que não é fácil, mas com treino e prática vai ficando mais natural.

Grande parte desse processo é descrito em mais detalhes no livro que recomendei antes: "Cracking the Coding Interview".

Dica #24: Diário Dev

Tá preparando o currículo para uma vaga? Precisou escrever o seu documento de promoção e não lembra os resultados que você obteve 1, 2 anos atrás? Segue o fio pra você não esquecer mais suas contribuições e facilitar sua vida na hora de escrever o documento com suas conquistas... 🧵

Em meados de 2020, eu tive que escrever o meu documento de promoção descrevendo todas as minhas contribuições e resultados. Aquele documento era o último passo na minha promoção de SDE 2 para Senior SDE...

O problema? Eu tinha feito muitos projetos bacanas em 2018, 2019 e 2020. Muitos artefatos como métricas, gráficos, code reviews eu nem lembrava mais onde estavam...

Resultado: Eu demorei um tempão escrevendo o documento. Catando e-mails antigos, procurando por code reviews, documentos de design, feedbacks que dei para os meus colegas. Depois dessa experiência, eu passei a ensinar todo mundo a manter um “diário dev” 📔...

📔 Mas o que é um diário dev?
No diário dev, você vai escrever tudo que fez de bacana com links para artefatos, code reviews, design docs, métricas. Imagine escrever um tweet onde você lista o que contribuiu para a empresa naquela semana ou mês...

❓ O que escrever no diário dev? Tudo que você contribuiu que gerou resultados.

1. Fez deploy de um código que reduziu a latência do serviço? Escreva no diário, anexe link para a code review e um printscreen do gráfico.
2. Fez o design de um sistema? Anote no diário e coloque o documento no diário.
3. Fez uma code review bacana para outra pessoa desenvolvedora? Anote no diário e coloque o link para a code review que demonstre seus comentários/boas práticas.

⏰ Quando escrever no diário dev? Você deveria atualizar algo pelo menos 1x por semana.
Não deixe passar mais de 1 mês sem escrever. Você vai esquecer. É igual a código, em 2 meses você não vai lembrar mais os detalhes do que fez...

🎉 Se você tiver tudo documentado, quando chegar a hora de escrever o currículo ou documento de promoção, é só uma questão de passar o olho no diário e escolher seus melhores exemplos. E aí, só sucesso! 🥳

Dica #25: Material de estudo para algoritmos.

Esse curso de Princeton tem 2 partes. A linguagem usada é Java. Recomendo:
Algorithms, Part I
Offered by Princeton University.

A Coursera também tem um curso de Stanford, nunca fiz mas dizem que é excelente também:
Algorithms
Offered by Stanford University.

O William Fiset é um engenheiro da Google, eu acho. O canal dele tem várias explicações sobre algoritmos:
WilliamFiset

Se você quiser praticar, pode tentar as trilhas na aba explore do LeetCode (é preciso estar logado):
LeetCode Explore

Tem pessoas que preferem o HackerRank:
HackerRank

Se você prefere livros, existem vários:

Focado em entrevistas, você pode pegar o "Cracking the Coding Interview: 189 Programming Questions and Solutions":
Cracking the Coding Interview

Se você quer algo leve para iniciantes, pode começar com o “Entendendo Algoritmos: Um guia ilustrado para programadores e curiosos”:
Entendendo Algoritmos
Um guia ilustrado para programadores e outros curiosos. Um algoritmo nada mais é do que um procedimento passo a passo para a resolução de um problema. Os algoritmos que você mais utilizará como um...

O curso que eu falei de Princeton também tem um livro texto chamado “Algorithms”:
Algorithms (4th Edition)

Na parte de clássicos, você pode olhar o famoso livro do Cormen
Introduction to Algorithms, fourth edition

Um outro clássico que vi muita gente usando é o “The Algorithm Design Manual”:
The Algorithm Design Manual.