IA Builder — Case Técnico

Teste técnico pra avaliar como você constrói com IA: raciocínio, trade-offs e mão na massa. Use a ferramenta de IA que preferir.

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• Hey there 👋
• O que tem nesse repo
• Como funciona o case
• Entrada e saída
• Como começar
• Como funciona a sessão
• Combinados

Hey there 👋

A ideia desse case é simular um problema real e ver como você chega na solução. Não estamos atrás da resposta perfeita — queremos acompanhar seu raciocínio, as decisões que você toma e como você usa a IA pra acelerar (ou não) cada etapa.

O problema: o time de marketing recebe leads de uma fonte de dados e eles chegam bagunçados — campos faltando, formatos inconsistentes, emails inválidos, duplicatas. Sua missão é construir uma ferramenta que recebe o arquivo bruto e devolve uma lista pronta pro CRM.

Pode pensar em voz alta, errar, voltar atrás e perguntar. É assim que a gente trabalha de verdade. Boa sorte ✌️

O que tem nesse repo

Arquivo	O que é
case.md	📄 O enunciado completo — contexto, etapas, schema de saída e regras. Comece por aqui.
leads_raw.json	📥 A entrada: lista de leads crus, do jeito que chegaram (com as inconsistências de verdade).

Como funciona o case

O case tem duas etapas, nessa ordem:

1. 🧠 Discussão — estratégia de ingestão. Antes de codar, a gente conversa sobre como você levaria esses dados até o destino (CRM, datalake, os dois?), o que usaria pra ingestão, como monitoraria a integração e como organizaria os dados se o destino fosse um datalake. Sem código, sem resposta única — queremos os trade-offs.
2. 🛠️ Mão na massa — construir a ferramenta. A partir daí você constrói a ferramenta que lê o leads_raw.json e produz a saída no schema esperado.

Info: os detalhes de cada etapa, o schema de saída e as regras estão no case.md. Leia com calma antes de começar.

Entrada e saída

• Entrada: leads_raw.json.
• Saída: um JSON com leads (prontos pro CRM), rejected (com o motivo) e um summary. O schema completo e as regras de normalização (email como identidade, dedupe, datas em ISO, telefone, segment) estão no case.md.

Como começar

1. Leia o case.md por inteiro.
2. Abra o leads_raw.json e investigue — parte do case é descobrir quais são as inconsistências.
3. Escolha a stack e a ferramenta de IA que você quiser. Você é livre 📚🧦 — o que importa é o resultado e o caminho até ele.
4. Comece pelo que entrega valor primeiro; o que não der tempo, explique como faria.

Como funciona a sessão

Esse case é feito ao vivo, junto com a gente — não tem entrega pra fazer depois. A ideia é exatamente acompanhar você construindo em tempo real:

• Como você interage com a IA — o que pede, como itera nos prompts, como valida o que ela devolve.
• Como você usa a IA pra desenvolver — onde ela acelera, onde você assume o volante e por quê.
• Seu raciocínio no caminho — as decisões, os trade-offs e como você lida com o que dá errado.

Não precisa subir nada em repositório nem mandar depois. O que importa acontece durante a conversa: relaxa, pensa em voz alta e toca o problema como tocaria no dia a dia.

Combinados

• Pense em voz alta — queremos acompanhar seu raciocínio e como você usa a IA.
• Comece pelo que entrega valor; o que não der tempo, explique como faria.
• Pode perguntar. Faça as perguntas que você faria num problema real antes de sair codando.