Perguntas reais
Use este recorte para sair do estudo genérico e praticar com exemplos que já apareceram em processos reais.
Reunimos aqui as perguntas públicas já associadas à Anthropic para te ajudar a estudar com mais contexto, entender o tipo de cobrança e priorizar melhor sua preparação.
Use este recorte para sair do estudo genérico e praticar com exemplos que já apareceram em processos reais.
Veja rapidamente quais tipos de pergunta aparecem mais e organize seu treino com mais intenção.
Depois de estudar esta empresa, compare com empresas parecidas para evitar preparação estreita demais.
Use esta página como ponto de partida para estudar a empresa. O ideal é praticar essas perguntas e depois expandir para variações parecidas.
Prepare histórias concretas com contexto, ação e resultado.
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Design a real-time messaging system like WhatsApp or Facebook Messenger that supports 1:1 and group conversations, message delivery status tracking, user presence features, conversation history, and can scale to handle millions of users.
Treine requisitos, arquitetura e decisões de escala.
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Create a web crawler that starts from a given URL and crawls all reachable URLs within the same domain using breadth-first search traversal. Implement multithreading to fetch URLs concurrently for improved efficiency while ensuring thread safety when accessing shared resources like the URL queue and visited set.
Estruture solução, trade-offs e complexidade com clareza.
Walk me through a significant technical project you've worked on in the past. Explain the technical challenges you faced, your approach to solving them, and what you learned from the experience.
Revise fundamentos, debugging e tomada de decisão técnica.
This was for an infra rather than modeling or research role.
Revise fundamentos, debugging e tomada de decisão técnica.
Find duplicated files in a given directory. How to optimize? What if files changes? How to find duplicated files among many machines?
Estruture solução, trade-offs e complexidade com clareza.
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Design a batching service that accepts individual requests and efficiently groups them into batches of up to 100 for processing by a model where all requests in a batch take the same time to complete.
Treine requisitos, arquitetura e decisões de escala.
Design a system that efficiently distributes 500GB machine learning model files from an external repository to 1000 datacenter servers over a 10Gbps link, optimizing for minimal transfer time while ensuring each server receives a complete copy.
Treine requisitos, arquitetura e decisões de escala.
Build a pipeline to apply JSON-defined transformations to 10k images, then optimize for performance using concurrency and design for distributed processing at million-image scale. Complete implementation, optimization, and architecture discussion within 45 minutes.
Estruture solução, trade-offs e complexidade com clareza.
No app você amplia a busca com mais perguntas, compara empresas parecidas e continua a preparação com filtros mais precisos.