Os Engenheiros de Campo (Forward Deployed Engineers ou FDEs) da OpenAI atuam na interface entre os clientes e a plataforma da OpenAI; seu trabalho consiste em transformar um objetivo real do cliente em um software funcional e robusto para produção.
Este curso pressupõe que você já tenha desenvolvido pequenos projetos de IA e API e ajuda você a se preparar para aspectos específicos do processo seletivo de FDE, como definir o escopo de uma solicitação vaga, fazer escolhas estratégicas (trade-offs) sobre recuperação de informações e avaliação, e defender suas decisões durante o aprofundamento da discussão.
O trabalho de um FDE na OpenAI geralmente começa com um cliente que deseja algo como “usar IA em nossos chamados de suporte” e precisa de ajuda para transformar isso em uma implementação segura e mensurável.
Uma implementação para o cliente compreende todo o trajeto, desde a ideia inicial até um sistema em operação no ambiente do cliente, incluindo integração, lançamento e a mensuração dos resultados obtidos.
Considere a seguinte situação: uma empresa de varejo deseja um assistente interno capaz de responder a perguntas com base em documentos de políticas e chamados anteriores, e quer um projeto-piloto em quatro semanas, sem vazamento de dados para fora dos limites de segurança aprovados.
Como FDE, você traduz essa solicitação em um plano que define o que deve ser construído primeiro, como a solução se conectará aos sistemas do cliente e como você demonstrará que ela funciona bem o suficiente para ser expandida.
Abaixo estão os componentes da plataforma que você associará a tarefas específicas durante a entrevista. Os detalhes variam de acordo com a equipe, mas estes são os elementos comuns sobre os quais os entrevistadores esperam que você raciocine em voz alta.
Para o nosso exemplo de assistente de varejo, você poderia escolher uma funcionalidade inicial mais simples, como elaborar uma resposta com citações, e então utilizar avaliações (evals) para verificar a precisão dessas citações antes de expandir para outros fluxos de trabalho. Para tornar isso concreto, vamos associar esses componentes fundamentais a tarefas típicas de um FDE ao longo de um projeto:
A OpenAI não divulga um processo oficial único de entrevistas para a função de FDE (Forward Deployed Engineer); portanto, o que os candidatos vivenciam baseia-se em relatos comuns e pode variar de acordo com a equipe e o cargo.
Apesar dessa variação, relatos públicos descrevem um padrão recorrente no qual cada etapa avalia um aspecto diferente da mesma função: construir e defender sistemas moldados pelas necessidades dos clientes.
Uma sequência frequentemente relatada começa com uma triagem inicial com o recrutador, seguida por um projeto para realizar em casa (take-home project) com uma apresentação detalhada da solução, depois conversas técnicas ao vivo sobre design e avaliação, e termina com conversas mais aprofundadas sobre comportamento e com o gestor de contratação.
Outra variação comum inclui uma rodada de programação ao vivo (live coding) com foco em código de produção e uma rodada de design de sistemas, ocorrendo antes ou como parte de uma etapa final virtual (equivalente a uma visita presencial).
Para manter um fio condutor, imagine que o projeto para casa consiste em criar uma ferramenta simples de busca semântica ou um assistente para tickets de suporte, e depois explicar à equipe como você tornou a solução segura, testável e pronta para implementação (shippable).
Cada rodada subsequente reutiliza essa mesma competência central: transformar ambiguidade em um plano com escopo definido, escrever código com foco em produção e defender decisões e trade-offs sob pressão.
A maneira mais rápida de se preparar é entender o que cada etapa busca avaliar sobre você, permitindo que você apresente as evidências certas durante a conversa.
Vamos detalhar as etapas e o que elas costumam avaliar: