Se a vaga pede AI / LLM Engineering, a chance de algo assim cair na tech screen é alta. A resposta está em inglês de propósito: treine do jeito que o jogo é jogado.
A DB optimized to store embeddings and find the closest ones fast.
Examples: pgvector (Postgres extension — great default answer), Pinecone, Qdrant, Weaviate.
Similarity metric: usually COSINE similarity (measures the angle between two vectors — smaller angle = more similar).
At scale, comparing against EVERY vector is too slow → ANN indexes (Approximate Nearest Neighbor, e.g. HNSW): trade a tiny bit of accuracy for a lot of speed.
Ler é fácil. Falar isso em inglês, sob pressão, com alguém avaliando, é outra história. No VagaGringa esse tópico vira flashcard com repetição espaçada, cai em quiz e entra no simulado.
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