Primeiramente, obrigado pelo seu interesse em trabalhar na SEOGPT! Abaixo você encontrará todas as informações necessárias para iniciar o seu teste.
- Leia com atenção este documento todo e tente seguir ao máximo as instruções;
- Clone esse repositório, e pode subir como um commit por aqui mesmo.
- Você poderá consultar o Google, Stackoverflow, ChatGPT. Importa muito mais sua capacidade de resolver problemas dinâmicamente, e não os métodos que você usa para isso.
- Dê uma olhada nos Materiais úteis;
- Fique à vontade para perguntar qualquer dúvida aos recrutadores;
- Fique tranquilo, respire, assim como você, também já passamos por essa etapa. Boa sorte! :)
- Após terminar, suba o commit com um readme explicando a logística da sua aplicação.
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Crie um container de Docker para rodar sua aplicação.
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A linguagem principal usada deve ser python. É aceítavel criar scripts menores como em Javascript para ingestão de páginas, mas o core da aplicação deve ser feito em Python.
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Escolha qualquer framework tanto de back-end e front-end que se sinta confortável em trabalhar. Esse teste não faz nenhuma preferência, portanto decida por aquele com o qual estará mais seguro em apresentar e conversar com a gente na entrevista ;)
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Não se preocupe com o Design do Front-End. Queremos saber sua habilidade de resolver os problemas, não de fazer uma interface bonitinha.
O Knowledge Extractor é um aplicativo que permite enviar uma URL de um site, que será lida e processada por uma IA para criar um resumo para estudos. A ideia é possibilitar que qualquer página da internet possa ser convertida em conhecimento valioso de forma simples.
A seguir estão algumas regras de negócio que são importantes para o funcionamento do SEOGPT Knowledge Extractor:
- Use a linguagem Python;
- Utilize LangChain e ChatGPT 3.5 para processamento de linguagem natural;
- Entre em contato com o recrutador para obter uma chave da OPENAI a ser usada nesse teste (limite de $10 de gasto);
- O aplicativo deve permitir o envio de uma URL de um site e retornar um resumo do conteúdo da página;
- O resumo deve ser criado em Markdown, e poder facilitar o aprendizado.
- O input deve ser dinâmico, e aceitar vários tipos de página da internet:
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- Páginas de documentação de Código
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- Páginas da Wikipédia
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- Artigos de Jornais online
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- Páginas de Papéis Científicos
- Conseguir utilizar imagens dentro ou fora da página para os resumos.
- Estrutura formatada de Markdown para o resumo
- Clone o repositório disponibilizado pelo recrutador.
- Crie uma branch com seu nome e sobrenome, por exemplo,
fulano_silva. - Implemente sua solução, fazendo commits regulares com mensagens claras sobre o que foi implementado em cada etapa.
- Ao finalizar, suba a branch e envie um pull request.
- Inclua um README com explicações detalhadas sobre a solução implementada, como rodar o projeto, decisões de design, entre outros pontos que julgar relevantes.
- Funcionalidade: O aplicativo funciona conforme esperado? Atende a todos os requisitos especificados?
- Código: O código é limpo, organizado e bem documentado?
- Docker: A aplicação roda corretamente dentro de um container Docker?
- Inovação: O candidato implementou alguma funcionalidade extra ou tomou decisões criativas que agregam valor ao projeto?
- README: O arquivo README é claro e fornece todas as informações necessárias para entender e executar o projeto?
Boa sorte! Estamos ansiosos para ver sua solução!