meu prompt
Quero aprender a contruir IA conversacional co validaçãod e dados e integração com apis de forma prática e teorica me de um plano 70-20-10 "Hoje eu faço estudos com livros, cursos da alura, e outros" me ajude a estrutura um pnao de no máixmo4 horas para ficar apto par entrevistas de vagas de engenheiro de IA
o gpt usou meu histórico passado de conversar e aprendizados
removi algumas parte ficou muito grande mas da pra ter uma ideia
Para seu objetivo — se tornar apto para entrevistas de Engenheiro de IA focado em IA conversacional, agentes, validação de dados, integrações e APIs — o modelo 70-20-10 faz MUITO sentido.
Seu perfil já está acima do iniciante.
O que falta agora é transformar conhecimento disperso em:
- profundidade prática;
- arquitetura;
- repertório técnico;
- capacidade de explicar decisões em entrevistas.
Estrutura 70-20-10
70% → Prática (principal foco)
Construção de projetos reais.
20% → Aprendizado social
Discussões, code review, leitura de arquiteturas, conteúdo técnico e networking.
10% → Teoria estruturada
Cursos, livros e fundamentos.
Objetivo Final (8–12 semanas)
Você precisa conseguir explicar e demonstrar:
- arquitetura de chatbot;
- agentes;
- function calling;
- validação de dados;
- integração com APIs;
- RAG;
- memória;
- observabilidade;
- pipelines;
- tratamento de contexto;
- engenharia de prompts;
- segurança;
- custos;
- deploy.
Plano Diário — máximo 4h
Bloco 1 — 2h30 → Construção prática (70%)
O MAIS IMPORTANTE.
Construa 1 projeto principal evolutivo.
Projeto sugerido
“Assistente conversacional para clínicas”
Stack:
- Python
- FastAPI
- LangChain
- OpenAI/Groq
- Supabase/Postgres
- WhatsApp API
- Pydantic
- Redis (depois)
- Docker
- RAG
- Agentes
Roadmap do Projeto
Semana 1 — Base sólida
Aprender:
- arquitetura cliente-servidor;
- REST APIs;
- JSON;
- webhooks;
- autenticação;
- Pydantic;
- FastAPI.
Prática: - criar API simples;
- endpoint POST;
- validação de payload;
- salvar mensagens.
Você deve conseguir explicar:“como estruturar uma API robusta para IA conversacional.”
Semana 2 — LLM + chatbot básico
Aprender:
- tokens;
- temperatura;
- prompt engineering;
- system prompt;
- contexto;
- embeddings (visão geral).
Prática:
- chatbot simples;
- memória curta;
- histórico;
- streaming.
Semana 8 — Entrevista + deploy
Prática:
- deploy Render/Railway/Azure;
- Docker;
- README profissional;
- arquitetura no draw.io;
- preparação STAR.
20% → Aprendizado social (50 min/dia)
Aqui entra:
- LinkedIn;
- GitHub;
- vídeos técnicos;
- artigos;
- comunidades.
Sugestão:
- 20 min → ler arquitetura/repositório;
- 20 min → LinkedIn técnico;
- 10 min → explicar em voz alta o que aprendeu.
Isso acelera MUITO retenção.
10% → Teoria (40 min/dia)
Você NÃO precisa virar acadêmico agora.
Foque somente no que ajuda entrevistas.
Prioridade teórica
APIs
- REST
- HTTP
- status code
- auth
IA Conversacional
- contexto;
- janela de contexto;
- embeddings;
- temperatura;
- hallucination.
Engenharia
- arquitetura;
- escalabilidade;
- filas;
- cache;
- mensageria.
Dados
- SQL;
- modelagem;
- validação;
- consistência.
O que estudar MENOS
Neste momento:
- matemática pesada;
- treinamento de LLM do zero;
- papers muito acadêmicos;
- transformers profundos demais;
- fine-tuning avançado.
Seu alvo é:
Engenharia aplicada de IA.
O que entrevistas provavelmente vão cobrar
Você PRECISA saber responder:
- Como evitar hallucination?
- Como validar saída do modelo?
- Como integrar APIs externas?
- Como armazenar contexto?
- Como reduzir custo?
- Como funciona RAG?
- Como faria escalabilidade?
- Como garantir consistência?
- Como trataria timeout?
- Como faria observabilidade?
- Quando usar agente vs fluxo fixo?
- Como proteger dados sensíveis?
Melhor estratégia para você
explicar arquitetura + construir soluções reais.
Sugestão final (muito importante)
Pare de consumir muitos cursos simultaneamente.
Você já está num ponto onde:
- construir > assistir;
- explicar > acumular teoria;
- arquitetar > decorar.
Seu aprendizado agora precisa ser:
heutagógico + orientado a projeto real.
