Pare de se importar com a sua stack
Por que as melhores empresas contratam quem resolve problemas, não especialistas em linguagens específicas
Nunca havia programado uma linha de Python profissionalmente. Zero. Nada.
Mas quando a oportunidade no PostHog apareceu, não hesitei. Apliquei mesmo sabendo que eles usam Python no backend. Fui contratado. Hoje trabalho diariamente com a linguagem, contribuindo pra um produto que impacta milhares de empresas.
Essa história se repete toda semana no portal de vagas do DnG. "Lucas, tem vaga pra C#?" "E pra Java?" "Só aparecem vagas de JavaScript, mas eu sei Python."
A resposta é sempre a mesma.
Você está se limitando pela ferramenta errada. Stack não é o seu trabalho. É apenas o meio pra chegar no que realmente importa: resolver problemas.
Enquanto você fica preso pensando "não sei Kotlin, não posso aplicar pra Brex", alguém com growth mindset já está aprendendo e conquistando a vaga. A diferença entre quem consegue trabalhos internacionais e quem fica travado no Brasil muitas vezes é essa mentalidade limitante.
✨ O que esperar do artigo
Por que as melhores empresas focam em capacidade de resolver problemas, não na sua linguagem atual
Como acelerar o aprendizado de novas tecnologias usando ferramentas de AI modernas
Estratégias práticas pra se reposicionar como solucionador de problemas e se destacar nas aplicações
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A realidade das empresas que pagam em dólar
Vamos olhar os requisitos de três empresas que conheço bem. PostHog, Brex e Coinbase.
Full-stack experience with relevant technologies – e.g. Python or similar, React or similar, something to do with big data is a bonus.
Brex - Senior Software Engineer, Product:
Experience working with backend programming languages (Java, Kotlin, Python)
Coinbase - Staff Software Engineer, Backend:
8+ years of experience in software engineering. You've experienced architecting and developing solutions to ambiguous problems with significant impact.
Percebe o padrão?
PostHog fala "Python or similar". Brex menciona "backend programming languages" no plural. Coinbase nem sequer cita linguagens específicas.
O único lugar onde você pode argumentar que pedem algo específico é na Brex. Mesmo assim, eles incluem múltiplas opções. E vamos ser honestos: qualquer linguagem backend serve ali.
Essas empresas não estão contratando especialistas em Python. Estão contratando pessoas que resolvem problemas usando qualquer ferramenta necessária.
Elas aprenderam algo que muitos brasileiros ainda não descobriram. O custo de contratar alguém pela stack errada não é apenas o tempo de adaptação. É contratar alguém que pensa pequeno, que se limita por tecnologia em vez de focar no que realmente move o negócio.
Empresas internacionais querem engenheiros de produto. Pessoas que questionam se uma feature deveria existir antes de construí-la. Que pensam em impacto no usuário, não em complexidade técnica.
Quando você demonstra esse tipo de pensamento, com exemplos concretos de como resolveu problemas independente da stack, você imediatamente se destaca.
Por quê? Porque mostra que você entende que seu trabalho é criar valor, não escrever código bonito em linguagem X.
A stack que você usa hoje vai mudar, eventualmente. Mas os problemas que você resolve e como pensa sobre eles é que definem sua carreira.
O que separa growth mindset de fixed mindset
A palavra mindset virou clichê de coach. Mas o conceito original é sério.
Carol Dweck publicou "Mindset" em 2007. Ela identificou duas formas de pensar: fixed mindset e growth mindset. Não é papo de palco. É neurociência aplicada.
Fixed mindset diz: "Eu sou um programador Java." Ponto. Quando surge uma vaga Python, a pessoa nem considera aplicar. "Não é minha área."
Growth mindset pensa diferente: "Eu resolvo problemas usando Java hoje. Posso aprender Python se necessário."
A diferença está na identidade. Fixed mindset se define pelo seu estado atual. Growth mindset se define pela capacidade de aprender e se adaptar a novos cenários.
Parece simples? É revolucionário.
Pedro Franceschi, CEO da Brex, escreveu sobre isso. Como CEO de uma empresa que vale bilhões, ele é responsável por contratações. No artigo dele, fica claro: ter alinhamento com growth mindset é mais importante que qualquer ferramenta.
Pense comigo. Se você fosse CEO, quem contrataria?
Pessoa A: "Tenho 5 anos de Python. Sei Django, Flask, FastAPI. Mas não trabalho com Node.js."
Pessoa B: "Resolvo problemas de backend há 5 anos. Uso Python hoje, mas já trabalhei com diferentes linguagens. Se vocês usam Node.js, posso me adaptar rapidamente."
A diferença é gritante.
Pessoa A se limita pela ferramenta. Pessoa B se define pela capacidade de resolver problemas.
Quando você muda seu mindset de "sou um dev React" pra "sou um engenheiro que constrói interfaces", o mundo de oportunidades se multiplica.
Essa mudança mental foi o que me permitiu aplicar pro PostHog sem Python profissional. Vi a oportunidade, não a barreira da linguagem.
E aqui está o segredo: na prática, a transição é mais fácil do que sua mente faz parecer.
Como a AI revolucionou o aprendizado de linguagens
Há dois anos, aprender uma nova linguagem levava meses. Você precisava de cursos, livros, muito tempo praticando sozinho.
Hoje? Dias.
A revolução não foi apenas o ChatGPT. Foram ferramentas como Claude Code, Cursor, GitHub Copilot. Mas principalmente, foi aprender a usar essas ferramentas direito.
Vou te mostrar na prática.
Quando comecei no PostHog, minha primeira task envolvia modificar um endpoint Django. Nunca havia tocado Django profissionalmente. Mas tinha o Cursor instalado.
Em vez de passar horas estudando documentação, fiz isso:
"Sou um desenvolvedor JavaScript/TypeScript com experiência em Express.js. Preciso entender este código Django. Explique as diferenças principais e como modificar este endpoint específico."
Em 10 minutos, tinha contexto suficiente. Em 2 horas, estava commitando código funcional.
A chave é pedir pra AI explicar em termos da linguagem que você já domina. "Como isso funcionaria em React?" "Qual seria o equivalente em Java?" "Se eu fosse fazer isso em JavaScript, como seria?"
Não importa se você usa Cursor, Claude Code, GitHub Copilot ou qualquer outra ferramenta. O princípio é o mesmo. Mais recentemente, migrei do Cursor para o Claude Code por questões de workflow, mas qualquer ferramenta moderna acelera drasticamente o aprendizado.
Implementar uma feature que antes levava uma semana, hoje termino em uma sessão de 2-3 horas.
Mas AI não é perfeita. Quando você se sentir travado ou não entender algo mais complexo, é hora de fazer boas perguntas pros seus colegas. Isso não só te desbloqueia mais rápido, como melhora sua reputação no time.
Por exemplo, no PostHog tive dificuldades pra entender exatamente como nossa infraestrutura de consumo de eventos funcionava. Usei AI pra ter contexto básico, mas o que realmente me ajudou foi fazer perguntas específicas pros colegas. Aos poucos fui construindo compreensão real do sistema.
Esse é o mundo que vivemos hoje. Aprender sintaxe nova não é mais gargalo.
Outro ponto importante: entrevistas raramente exigem live coding na linguagem específica da empresa. Especialmente nas melhores empresas. Elas querem ver como você pensa, como quebra problemas, como comunica soluções.
Conhecer algoritmos e estruturas de dados? Sim, isso ainda importa. Mas a linguagem específica? Muito menos.
Se você pode resolver um problema em JavaScript, pode resolver em Python. A lógica é a mesma. Só muda a sintaxe.
E hoje, aprender sintaxe nova é questão de horas, não meses.
De framework developer pra engenheiro de impacto
Aqui está a mudança mental mais importante: pare de pensar em tecnologia. Comece a pensar em negócio.
Steve Jobs disse algo que mudou como vejo software: "Você precisa começar pela experiência do cliente e trabalhar de trás pra frente até a tecnologia."
A maioria faz o oposto. Domina React e fica procurando onde aplicar. Vira especialista em Python e só aceita vagas Python.
Engenheiros que pensam em produto fazem o contrário.
Eles perguntam: que problema estamos resolvendo? Como isso melhora a vida do usuário? Qual a forma mais simples de entregar valor?
Às vezes a resposta é um for loop simples. Às vezes é arquitetura distribuída. O engenheiro de produto escolhe a ferramenta certa pro problema, não o problema certo pra ferramenta.
No PostHog, já vi situações onde a solução "elegante" em Python seria complexa demais. A solução real? Um SQL bem escrito que resolve em 10 linhas o que levaria 100 linhas de código.
Para o usuário final, não importa se você usou Python, Node.js ou SQL puro. Importa se o produto ficou mais rápido, mais confiável, mais útil.
Essa é a mentalidade que faz você se destacar internacionalmente. Não é "sou especialista em tecnologia X". É "resolvo problemas de forma eficiente usando as melhores ferramentas disponíveis".
Como você demonstra isso na prática?
Fale sobre impacto, não sobre stack. Em vez de "construí uma API em FastAPI com PostgreSQL", diga "reduzi o tempo de resposta da busca em 40%, melhorando a experiência de 10mil usuários diários".
Mostre que você pensa nos problemas maiores. Como você quebra problemas ambíguos em partes menores? Como prioriza features? Como mede se sua implementação realmente resolveu o problema? Saber medir o impacto do seu trabalho é fundamental pra se posicionar como alguém orientado a resultados, não apenas a tecnologia.
Criar produtos que encantam não é sobre usar a stack mais moderna. É sobre entender profundamente o problema e escolher a solução mais adequada.
Isso é o que separa desenvolvedores juniores de seniores. Juniores focam na tecnologia. Seniores focam no impacto.
E quando você consegue articular isso numa entrevista, com exemplos concretos de como já fez essas escolhas, você automaticamente se posiciona como alguém que pensa estrategicamente.
Empresas internacionais pagam bem exatamente por isso. Porque encontrar quem programa é fácil. Encontrar quem resolve problemas de negócio com tecnologia é raro.
Como aplicar essa estratégia na prática
Agora vamos ao que realmente interessa. Como usar isso pra conseguir mais oportunidades?
Primeiro: pare de filtrar vagas pela stack. Sério.
No meu portal de vagas, vejo gente perdendo oportunidades incríveis porque "eles usam Vue e eu sei React". Ou "é uma vaga Go e eu só fiz JavaScript".
Lembre-se: uma aplicação bem pensada vale mais que 50 currículos genéricos. Essa é uma das principais lições do artigo sobre como se destacar na busca por vagas:
Quando você vê uma vaga interessante, mesmo que não tenha 100% dos requisitos técnicos, pergunte:
O problema que eles estão resolvendo me anima?
Posso contribuir com minha experiência atual?
Consigo aprender rapidamente o que falta?
Se as respostas forem sim, aplique.
Na sua aplicação, seja honesto sobre sua stack atual. Mas foque no que pode entregar: "Tenho 3 anos resolvendo problemas de backend com Node.js. Embora vocês usem Python, entendo os conceitos fundamentais e posso me adaptar rapidamente. Já fiz isso antes ao aprender TypeScript vindo de JavaScript."
Mostre growth mindset, não fixed mindset.
Conte uma história de quando aprendeu algo novo rapidamente. Quando enfrentou um desafio técnico fora da sua zona de conforto. Quando escolheu a ferramenta certa pro problema, não a ferramenta que você já sabia.
Durante entrevistas, se perguntarem sobre tecnologias que você não domina, seja transparente: "Não tenho experiência profissional com Kubernetes, mas entendo os conceitos de containerização e orquestração. Posso me aprofundar rapidamente se necessário."
Isso demonstra maturidade técnica. Mostra que você distingue entre não saber algo hoje e não conseguir aprender.
E aqui está um insight importante: muitas vezes, as melhores oportunidades vêm quando você se posiciona como alguém que resolve problemas, não como especialista em stack X.
No meu caso, o PostHog não estava procurando "um desenvolvedor Python". Estava procurando alguém que pudesse contribuir pro produto deles, entender usuários, fazer boas escolhas técnicas.
A linguagem era secundária.
🌟 Resumo
Stack é ferramenta, problema é o objetivo: As melhores empresas contratam pessoas que resolvem problemas usando qualquer ferramenta necessária, não especialistas em linguagem específica
Growth mindset > fixed mindset: Mude de "sou um programador Java" pra "resolvo problemas usando Java hoje, mas posso aprender outras linguagens rapidamente"
AI democratizou o aprendizado: Com Claude Code, Cursor e ferramentas similares, aprender nova sintaxe é questão de dias, não meses. Peça pra AI explicar em termos da linguagem que você já sabe
Pense como engenheiro de produto: Foque no impacto no usuário e no negócio, não na complexidade técnica. Escolha a ferramenta certa pro problema, não o problema certo pra ferramenta
Aplique estrategicamente: Uma aplicação bem pesquisada mostrando growth mindset vale mais que 50 currículos genéricos focados apenas em match de stack
Sua linguagem atual vai mudar. Os frameworks que você usa hoje vão ser substituídos. Mas sua capacidade de resolver problemas, aprender rapidamente e entregar valor pro negócio? Essa é sua verdadeira stack.
Pare de se limitar pela ferramenta. Comece a se definir pela sua capacidade de resolver problemas. E se você está procurando oportunidades internacionais, explore nosso portal de vagas sem se limitar pela stack. As melhores oportunidades podem estar numa linguagem que você ainda não domina - mas pode aprender.
Fico feliz que você leu o artigo até o final! 🙏
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Eu concordo que o mindset é importante. Entretanto, com muito uso de IA para triagem de currículo ou até mesmo pouco conhecimento dos recrutadores para entender se uma experiência com linguagem X é relevante pra uma vaga que exige (muitas vezes) linguagem Y, fica difícil funcionar assim na prática.
Se a vaga exigir de fato o requisito de X anos com uma linguagem e tu não ter isso no currículo, a chance de o currículo ser ignorado vai ser alta.
Legal
Para mim funciona muito bem isso, no fim eu tenho que resolver o problema do meu cliente
Mas algumas empresas tem a questão de pedir experiência em linguagem x ou y