Julgamento
Identifica defeitos reais
O candidato identificou os problemas reais diante dele?
Contratação técnica na era da IA
Por que a DevEval
Veja a capacidade de engenharia por trás do resultado.
A capacidade merece ser reconhecida. O DevEval reúne trabalho prático, verificações executáveis e o raciocínio do candidato em um único registro, para que as equipes possam discutir o que um engenheiro construiu, como verificou o resultado e o que mudaria.
Evidência de respostas conhecidas
Verificações executáveis com respostas conhecidas
Julgamento registrado
Candidatos se comprometem: Confiar ou Contestar
Registro de decisão humana
Evidências e acompanhamento permanecem revisáveis
A habilidade escassa
Confiança se torna uma ação, não uma autoavaliação.
Os candidatos decidem se confiam ou contestam uma implementação gerada por IA. Quando a contestam, eles se comprometem com as linhas específicas em que não confiam e registram seu raciocínio.
Interação ilustrativa com candidato
Decida primeiro. Depois, defenda a decisão.
ai-patch/cache.jsPatch gerado por IA
1async function getUser(id) {
2 const cached = cache.get(id);
3 if (cached) return cached;
4
5 const user = await db.users.find(id);
6 cache.set(id, user);
7 return user;
8}
Conteste as linhas em que você não confia
O candidato aponta linhas específicas e explica o motivo, em vez de simplesmente não gostar do patch de forma vaga.
“A linha 3 retorna o valor em cache mesmo quando a consulta falhou, então um usuário ausente é atendido como acerto para sempre.”
A chamada e o raciocínio ficam registrados
Os revisores veem o que foi questionado, o que foi considerado confiável e por quê.
Uma ilustração da interação com o candidato. Não representa uma pontuação final de contratação.
Um registro revisável
A experiência do candidato começa antes do cronômetro e continua após o envio.
O fluxo de trabalho foi projetado para reduzir surpresas na interface, preservar o raciocínio por trás de cada decisão e dar aos entrevistadores uma próxima pergunta precisa, em vez de reiniciar a entrevista do zero.
01
Pratique antes do cronômetro
Para telas de revisão de código com IA e ensaio habilitado, os candidatos podem praticar Confiar ou Desafiar antes do início do trabalho avaliado.
02
Construa e verifique
Uma triagem configurada pode combinar trabalho executável com tarefas de revisão de saída de IA, então uma resposta final polida não é a única evidência.
03
Revisar o registro
As equipes de contratação analisam testes, decisões, raciocínio e o contexto de integridade disponível antes de compartilhar um resultado.
04
Explore a incerteza
Quando há evidências disponíveis, o relatório pode transformar defeitos não detectados e decisões incertas em perguntas para validação ao vivo.
evidências de discernimento
Um sinal restrito, com limites honestos.
Discernimento mede o julgamento sobre a correção sob incerteza. Ele não finge substituir o restante de um processo de entrevistas.
- Verificações executáveis dão aos revisores evidências com respostas conhecidas.
- Sinal ausente continua ausente; o scorecard não inventa evidências que nunca foram capturadas.
- Resumos assistidos por IA apoiam a revisão. Uma pessoa toma a decisão de contratação.
- Nenhuma pontuação de rosto, voz, emoção ou personalidade.
Moderação
Evita alarmes falsos
Ele deixou o código correto intacto em vez de questionar tudo?
Convicção
Expressa incerteza
Quando registrado, o relatório mostra o grau de convicção do candidato em cada decisão.
Veja o artefato
Inspecione as evidências antes de aceitar a afirmação.
O relatório de exemplo mostra como resultados de tarefas, achados de revisão de código por IA, contexto de integridade, feedback seguro para o candidato e acompanhamento ao vivo se encaixam.
Perguntas de compradores
Use sinais comparáveis desde o início. Use o contexto da empresa quando isso agregar profundidade.
A DevEval não afirma que uma única avaliação deva responder a todas as perguntas de contratação. Ela é uma camada de evidências revisável para a parte do trabalho de engenharia que a IA tornou mais difícil de avaliar.
Por que não gerar todas as telas a partir do nosso repositório?
O trabalho em repositório é útil para a profundidade dos finalistas. No início do funil, tarefas delimitadas com respostas conhecidas facilitam a comparação das evidências e reduzem a quantidade de contexto da empresa que os candidatos precisam absorver antes de demonstrar julgamento.
Os candidatos podem usar IA?
Sim, quando a avaliação está configurada para uso de IA. A DevEval mede o que acontece após a geração: se o candidato questiona resultados fracos, verifica afirmações importantes e consegue explicar o que merece confiança.
O Discernment é um veredicto final de contratação?
Não. É uma camada estruturada de evidências para o julgamento técnico. Programação, pensamento sistêmico, comunicação, contexto da função e revisão humana continuam sendo importantes.
O que a equipe de contratação recebe?
Um registro revisável contendo os resultados disponíveis das tarefas, as decisões e o raciocínio dos candidatos, os resultados da revisão por IA, as anotações do revisor e prompts de acompanhamento focados. A reprodução e as integrações dependem do fluxo de trabalho e do plano selecionados.
Traga uma vaga aberta. Saia com um plano concreto de triagem e revisão.
A apresentação de 15 minutos mapeia a função, o caminho do candidato, o pacote de evidências e as perguntas focadas de validação ao vivo que sua equipe usaria.