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Guia de entrevista comportamental

Responder a perguntas do tipo "Conte-me sobre um momento em que..." para habilidades de resolução de problemas e foco em resultados

Aprenda como responder a perguntas comportamentais sobre habilidades de resolução de problemas e foco em resultados, para desenvolvedores Front-End, desenvolvedores web e engenheiros de software. Consulte exemplos de respostas.

Conforme mencionado em nossa visão geral de preparação para entrevistas comportamentais, mentalidade de crescimento é uma das 8 principais categorias de perguntas para se preparar.

Neste guia, você aprenderá como abordá-las:

  1. Critérios de avaliação em detalhes
  2. Abstraindo possíveis perguntas em temas comuns
  3. Estrutura de Resposta Sugerida
  4. Possível natureza de perguntas de acompanhamento
  5. Perguntas e respostas de exemplo

Critérios de Avaliação em Detalhes

A resolução de problemas e o foco em resultados são agrupados em uma única categoria, pois estão altamente relacionados em sua natureza. Ao descrever a experiência de resolver problemas ou alcançar resultados / objetivos, também é possível inferir a mentalidade ou motivação para fazê-lo.

Ao avaliar candidatos nesta categoria, os entrevistadores geralmente consideram os seguintes critérios:

  • Identificar as melhores soluções e executá-las
    • Identificando os problemas corretos
    • Identificando os objetivos mais críticos
    • Recursos e mentalidade orientada por dados
    • Criatividade e inovação
    • Identificando compensações (trade-offs) e soluções sustentáveis
    • Medindo resultados, iterando e seguindo adiante
  • Mentalidade orientada para impacto
    • Proatividade para avançar apesar de obstáculos ou bloqueios
    • Influenciando os outros a cumprir os objetivos
    • Equilibrando análise com ação decisiva

Abstraindo possíveis perguntas em temas comuns

As mentioned in our behavioral interview preparation overview, it is impractical to prepare answers specifically for every behavioral question out there. No entanto, ao agrupar perguntas específicas em temas semelhantes e preparar histórias que cubram um grande número de requisitos de perguntas, podemos reduzir o número de histórias a serem preparadas para cerca de 3-5 histórias.

Há simplesmente muitos tipos de perguntas comportamentais sobre resolução de problemas e foco em resultados que podem ser feitas, como:

  • Você pode me contar sobre uma vez em que precisou usar dados para orientar decisões de engenharia**?
  • Você pode fornecer um exemplo de uma vez em que teve que solucionar problemas e corrigir um problema complexo em um projeto?
  • Você pode descrever um momento em que solucionou criativamente um problema de engenharia ou alcançou uma melhoria significativa em métricas?
  • Você pode descrever um momento em que teve que tomar uma decisão importante de engenharia e como decidiu entre as compensações?

No entanto, quando olhamos para 80% das perguntas desta categoria, geralmente pedem como um problema foi resolvido ou um traço específico necessário para a resolução eficaz de problemas, como criatividade, uso de dados ou avaliação de compensações. A origem do problema ou objetivo, bem como se o candidato foi resiliente diante de obstáculos, também pode ser inferida nas respostas a essas perguntas.

Estrutura de Resposta Sugerida

Como sempre, o formato STAR é a estrutura mais simples e eficaz que recomendamos para estruturar sua história.

Apesar do grande número de possibilidades de perguntas, podemos abstrair todos os requisitos para perguntas comportamentais de resolução de problemas ao pensar em um processo sólido de resolução de problemas:

  1. Identificação do problema: Identificar a causa raiz correta ou o problema principal para se concentrar, a partir dos sintomas de nível superficial.
  2. Métricas/definição de metas: Identificar métricas-chave que indicariam o sucesso na resolução do problema (se houver).
  3. Coleta de informações: Habilidade em reunir informações de diferentes fontes e uma mentalidade orientada por dados (usando dados para embasar decisões).
  4. Geração de ideias de solução: Gerar criativamente soluções que resolvam a causa raiz
  5. Avaliação de solução: Avaliar as compensações de cada solução e selecionar a mais ótima
  6. Monitoramento e ajuste: Acompanhar a eficácia da solução por meio da medição de métricas-chave. Ajustar a estratégia, se necessário.

Portanto, você só precisa garantir que pelo menos 1 dos seus relatos ou projetos preparados cubra todos os passos mencionados acima. Ao fazer isso, a história pode ser reutilizada para todos os traços associados à resolução de problemas, como mentalidade orientada por dados, criatividade e trabalho com feedback dos usuários.

É claro, você pode precisar adaptar os detalhes da sua história para focar no aspecto específico solicitado na pergunta específica.

Recomendamos que você escolha histórias de resolução de problemas que também possam servir para obter sinais sobre o seguinte

  • Proatividade/iniciativa: você tomou a iniciativa de investigar o problema, reunir informações e resolvê-lo.
  • Liderança: você liderou o processo de resolução de problemas
  • Trabalho em equipe: você teve que trabalhar como parte de uma equipe para resolver o problema

Exemplo de história

Situação

  • Eu era o líder técnico de um site de comércio eletrônico que vendia produtos de luxo. O site foi construído como uma aplicação de página única usando Angular 1.5.
  • Nos últimos anos, o produto estava mostrando sinais de obsolescência - a experiência dos desenvolvedores não era ótima e o desempenho do site estava ruim. A velocidade de carregamento inicial era superior a 3 segundos e a taxa de conversão estava em torno de 0,8%.

Tarefa

  • Fui encarregado de melhorar o desempenho e a conversão do site.

Ação

**1. Identificação de problemas

  • A conversão está relacionada ao desempenho e à experiência do usuário (UX).
  • O desempenho do site tem apresentado um declínio gradual nos últimos anos.
  • A experiência do usuário (UX) não foi revisada há um tempo. Aprimorar a redação

**2. Coleta de informações

  • Analisamos a natureza dos erros no último ano, categorizamos de acordo com suas causas raiz para identificar pontos críticos e áreas problemáticas principais.
  • Coletamos feedback da equipe sobre áreas de melhoria.
  • Sessão de brainstorming com a equipe para pensar em maneiras de melhorar.
  • Para melhorar, em primeiro lugar, precisamos saber como estamos indo.
    • Verificamos novamente se nosso rastreamento de desempenho e conversão estava funcionando corretamente.
    • Começamos a rastrear novas métricas do Lighthouse e Core Web Vitals.
  • Trabalhamos com cientistas de dados para criar painéis de controle para desempenho e conversão e obtivemos algumas informações:
    • Identificamos que alguns países tinham taxas de conversão mais baixas.
    • Os usuários de dispositivos móveis tinham taxas de conversão mais baixas em comparação com os usuários de desktop.
  • Trabalhamos com designers de UX e pesquisadores de UX para identificar problemas na experiência de compra de ponta a ponta no site.
    • Os elementos de interface do usuário estavam muito espaçados e exigiam muito rolamento, o que afetou a taxa de rejeição, pois alguns usuários não se preocuparam em rolar.

**3. Brainstorming de soluções

  • Interface do Usuário**: O processamento no lado do servidor é crucial para o desempenho e os benefícios de SEO. Fizemos escolhas visando um bom desempenho.
    • Visão: Migrar do Angular.js 1.6 para o Angular 13 foi um empreendimento enorme, e não houve economia significativa de tempo ao permanecer no Angular.
    • Next.js: Alguns de nossos desenvolvedores têm experiência com React e o Next.js como um metaframework para construir aplicativos SSR estava rapidamente ganhando popularidade. Nós realmente desejávamos a carga inicial rápida e o comportamento semelhante a um aplicativo que o Next.js proporcionava.
    • Svelte: O modelo reativo era atraente e o modelo de programação era mais fácil de entender em comparação com o React, no entanto, o ecossistema é pequeno e não existem tantas bibliotecas disponíveis.
  • Estilização: A folha de estilos estava ficando muito inchada devido a muitas classes sendo adicionadas ao longo dos anos e sendo difíceis de remover.
    • Tailwind CSS: O Tailwind CSS estava entre as metodologias CSS mais populares, e sua abordagem de CSS atômico se adapta bem a bases de código em crescimento.
    • Styled Components: O CSS-in-JS era algo que também estávamos considerando, mas o Styled Components estava vinculado ao React e a injeção de estilo em tempo de execução prejudicava o desempenho.
  • Mentalidade centrada no desempenho. Leitura de muitos estudos de caso de desempenho em web.dev e blogs de engenharia de outras empresas de comércio eletrônico, reunindo uma lista de técnicas e processos importantes de desempenho::
    • **Estabelecer um orçamento de desempenho para cada página (abaixo de 300 Kb).
    • Executar testes de desempenho antes de mesclar os Pull Requests.
    • Carregamento sob demanda de componentes não críticos. Carregar conteúdos abaixo da dobra sob demanda.
    • Dividir o JavaScript no nível da página em vez de um único pacote (gerenciado pelo Next.js).
    • Utilizar o formato WebP para imagens.
    • Hospedar imagens em uma CDN. Carregamento adaptativo de imagens para que dispositivos móveis carreguem uma imagem menor. Consolidar bibliotecas JavaScript duplicadas (data-fns e moment.js), mudar para lodash-es e remover todos os usos do jQuery. Analisar os dados para identificar recursos menos usados e removê-los do código, reduzindo o tamanho do JavaScript nas páginas de detalhes do produto em mais de 200 KB.
  • Otimização de Mecanismos de Busca (SEO)
    • Utilizei ferramentas de SEO como o Ahrefs para monitorar continuamente o SEO.
    • Trabalhei com a equipe de marketing para garantir que o texto de marketing incluísse palavras-chave importantes, conforme mostrado pelo Ahrefs.
    • Ajustei os URLs das páginas para incluir palavras-chave de SEO
  • Melhorias de Experiência do Usuário
    • Experiência de checkout em uma única página, em vez de um checkout de duas páginas, para reduzir a necessidade de cliques.
    • Reduzi a altura de muitos elementos da interface do usuário.
    • Corrigi o botão de checkout para que não fosse despercebido.
  • Melhorias no pagamento
    • Analisei o checkout da Stripe e implementei campos de endereço específicos para cada país.
    • Inicialmente, tínhamos apenas um método de pagamento disponível: cartão de crédito. Contei com a ajuda de cientistas de dados para avaliar a popularidade de novos métodos de pagamento e se valia a pena adicioná-los. Posteriormente, adicionamos os métodos de pagamento PayPal, Google Pay e Apple Pay também.

4. Avaliação da solução

  • Visualização e Renderização: Escolhemos o Next.js porque ele é apoiado pela Vercel e tem a maior comunidade de todas. O React também é a biblioteca de UI mais popular e a mais fácil de encontrar empregos para contratação.
  • Styling: Tailwind porque é uma opção bastante confiável e preparada para o futuro.

5. Monitoramento e ajustes

  • Lançamos o novo site por meio de um teste A/B, monitorando o desempenho e as taxas de conversão ao longo de um período de 2 meses.
  • Países que antes tinham taxas de conversão mais baixas tiveram melhorias de quase 50% nas taxas de conversão.

Resultado

  • A pontuação do Lighthouse melhorou para 92.
  • A velocidade de carregamento melhorou para 1.5 segundos
  • A conversão melhorou para 2.5%
  • A velocidade dos desenvolvedores melhorou na pesquisa recente e agora é mais fácil contratar pessoas para a equipe porque mais pessoas conhecem o React em relação a outros frameworks.

Possíveis Naturezas de Perguntas de Acompanhamento

Conforme mencionado em nossa visão geral de preparação para entrevistas comportamentais, os entrevistadores são incentivados a depender mais de perguntas de acompanhamento para realmente compreender o processo de pensamento e motivações do candidato, que geralmente se enquadram nestas categorias:

  • Por que você acha que tomou a ação de (inserir ação)?
  • Por que você não fez (inserir ação)?
  • Como você faria as coisas de forma diferente com o benefício da retrospectiva?

Para perguntas sobre colaboração, os entrevistadores provavelmente farão perguntas para ajudá-los a entender um pouco mais sobre:

  • A fonte da tarefa/problema/objetivo (Nível de compreensão da proatividade e iniciativa):
    • O projeto ou a tarefa foi iniciada por você? E em que medida?
    • A ideia subjacente foi sua, ou apenas o plano de executá-la?
    • Como você obteve o apoio dos interessados para sequer trabalhar nisso?
  • Função e Contribuição Real pelo Candidato:
    • Havia uma equipe envolvida na resolução do problema ou na consecução do objetivo?
    • Quais ações foram iniciadas por iniciativa própria ou contribuídas unicamente por você, e o que os outros fizeram?
  • Priorização do Problema ou Objetivo a Ser Alcançado:
    • Havia uma razão pela qual este problema ou objetivo específico foi priorizado em relação a outros?
    • Havia outro problema ou objetivo raiz que deveria ter sido mais importante?
    • Esse problema não foi resolvido por outra equipe na empresa? Por que razão a solução teve de ser reinventada?
  • Seleção de Métricas/Objetivos Adequados, e se Foram Medidos Após o Lançamento:
    • Foi estabelecida alguma meta quantitativa ou qualitativa, e como elas foram decididas?
    • Como eles foram medidos após o lançamento e qual foi o resultado?
    • Se um problema foi resolvido, que medidas foram tomadas para garantir que o mesmo problema não ocorresse novamente?
  • Utilizando Informações Suficientes para Tomar Decisões:
    • Que tipos de pesquisa ou dados você utilizou para tomar decisões ou escolher um problema para resolver?
    • Quanto tempo você dedicou à pesquisa e coleta de informações?
    • Como você equilibrou entre a coleta de informações e o planejamento e a execução do plano?
  • Escolhendo a solução certa:
    • Que outras soluções foram consideradas e quais eram os prós e contras de cada uma?
    • Por que razão foi escolhida a solução final?
    • Quem apresentou a ideia original das soluções? Como foram derivadas?

Exemplos de Perguntas e Respostas sobre Colaboração

Ajustando a história amostral acima para responder a perguntas específicas.

  • Você pode me contar sobre uma vez em que precisou usar dados para orientar decisões de engenharia?
  • Você pode fornecer um exemplo de uma vez em que teve que solucionar e corrigir um problema complexo em um projeto?
  • Você pode descrever um momento em que resolveu um problema de engenharia ou alcançou uma melhoria significativa nas métricas?
  • Você pode descrever uma vez em que teve que tomar uma decisão importante de engenharia e como decidiu entre as compensações (trade-offs)?