7 Dicas para participar de Processos Seletivos

Jéssica Santos
3 min readSep 8, 2020

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Eu costumo participar de bastantes processos seletivos e separei algumas dicas que podem ajudar quem está procurando uma vaga. [Lembrando que essas dicas são relacionadas as minhas experiências e opiniões, fique a vontade para discordar ;)]

  1. Se arrisque… na medida certa: sempre escutamos falar que mulheres se arriscam pouco em candidaturas, que só se inscrevem quando se tem 100% dos requisitos e apesar de isso ter melhorado, ainda acontece muito. Na NeuralMed costumamos separar requisitos de conhecimentos desejáveis para ajudar, mas nem todo lugar faz isso e mesmo assim, às vezes um ou outro requisito vale ser deixado de lado se o candidato for bom. Por isso repito, mulheres se arrisquem mais, se vocês tem os conhecimentos principais que a vaga exige se candidatem, frameworks se aprendem. Uma coisa que ajuda é estudar os requisitos um pouco antes e ver se você acredita que consegue aprender e trabalhar com eles, se leu e entendeu, se candidate. Mas também não peque pelo exagero de confiança, já abrimos muito vaga de sênior e recebemos currículo de júnior e até estagiário.
  2. Se candidate para a vaga certa: Por ser uma empresa que o foco é IA recebemos muitos currículos de cientistas de dados o problema é que às vezes são para vaga de backend, frontend e outras profissões que exigem outros tipos de conhecimento. Se você gosta da empresa e quer aquela vaga específica lá, fique de olho nas redes sociais para ver quando abre uma vaga, fale antes com alguém da empresa ou mande um e-mail. Não se candidate em vagas não relacionadas, exceto quando souber que a empresa tem política de transferência e ainda sim, saiba que isso poderá demorar ou mesmo não acontecer.
  3. Prepare bem o seu currículo: apesar de hoje em dia o LinkedIn já ser o currículo principal normalmente visto, alguns lugares ainda olham currículos em PDF e você pode usar isso a seu favor. Coloque em evidência as experiências e competências que você acredita que são mais de acordo com a vaga, experiências diferentes são legais de por, mas com um destaque menor. O mesmo pode ser feito no LinkedIn, principalmente se você trocou de área recentemente, use a descrição para destacar os projetos que você de relacionados a essa nova área, parte de habilidades e certificações também e bem útil nesse momento, principalmente se você ainda não tem experiência profissional com isso.
  4. Fui chamada para entrevista, e agora?: Aqui é a hora de você exaltar sua trajetória, contar o que você fez para chegar até aqui e porque essa área de trabalho te importa. Outro ponto importante é estude a empresa, pesquise sobre o que ela faz e porquê você acharia legal trabalhar com isso, o que te chama atenção. Se você não conseguir achar muitas coisas faça perguntas que te esclareça melhor o que acontece ali.
  5. Dedique-se ao teste técnico: Algumas vezes o teste é aplicado antes da entrevista, principalmente quando se receberam muitos bons candidatos e não há tempo para entrevistar todos. Mesmo quando isso acontecer e, principalmente quando for depois da entrevista que você tem mais certeza que quer a vaga, se dedique ao teste técnico, não faça de qualquer jeito apenas por ser um teste, pois isso pode ser a sua eliminação da vaga. No caso de ciência de dados especificamente não treine simplesmente um modelo e entregue, sabemos que isso é a menor parte do trabalho de um cientista, preste atenção nas variáveis e na avaliação do modelo.
  6. Fui aprovada!: Se a vaga, o salário e as condições estão de acordo com o que você esperava, apenas aproveite! :)
  7. Não fui aprovada: Não se sinta mal por isso, algum outro candidato pode ter se encaixado melhor para aquela vaga naquele momento, mas existe outra muito melhor esperando por você. Apenas continue estudando e procurando que logo uma oportunidade melhor chegará. Eu já recebi vários nãos, e apesar de sempre ficar chateada porque é inevitável, fico feliz de ter chegado onde estou.

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Jéssica Santos

Lead Data Scientist na NeuralMed. Trabalho há 7 anos com tecnologia, hoje principalmente com Deep Learning aplicada a saúde. Vegetariana com 3 cachorros.