Foco estreito
Construímos para uma lacuna específica, sem fingir que treinamos toda conversa.
Você dá conta do trabalho. Faz isso há anos. Mas quando a mesma resposta precisa sobreviver a pressão, ritmo e interrupção no seu segundo idioma, a oferta escapa — e isso não tem nada a ver com sua engenharia.

Sou brasileiro e sempre tive o sonho de trabalhar em uma empresa internacional, em um time 100% em inglês — uma realidade que divido com milhões de engenheiros não-nativos em inglês, do Brasil ao Leste Europeu, da Índia ao Sudeste Asiático. No dia a dia, meu inglês nunca foi o problema. Mas bastava a pressão de uma entrevista para eu travar: perdia os termos técnicos exatos, enrolava para explicar decisões que dominava perfeitamente na minha língua nativa. Fui reprovado várias vezes — não por falta de conhecimento técnico, mas por falta de fluência sob pressão.
Testei outros simuladores de entrevista, mas todos esbarravam nos mesmos dois problemas. Primeiro, eram genéricos: simulavam "uma entrevista técnica qualquer", nunca a entrevista que eu de fato ia enfrentar, para aquela vaga específica, cruzando o que estava na descrição da vaga com o que eu tinha no currículo. Segundo — e esse foi o mais frustrante — no final eu recebia só um número ou um "seja mais confiante". Isso não me dizia nada. Eu não conseguia identificar, no que eu mesmo tinha dito, onde exatamente eu tinha travado.
Foi para resolver os dois problemas que criei a MockStage: entrevistas simuladas por voz, com personas diferentes — recrutador, técnico, gestor, diretor — geradas a partir da vaga real e do meu currículo. E ao final de cada sessão, um feedback específico, que aponta exatamente onde e como minha comunicação falhou sob pressão — não um score genérico, mas algo que eu podia de fato usar para melhorar na próxima tentativa.
Hoje é a ferramenta que eu queria ter tido antes de cada entrevista que perdi — não só para praticar a conversa, mas para entender, depois dela, o que realmente precisava mudar.
— Eduardo Souza, Fundador da MockStage
Construímos para uma lacuna específica, sem fingir que treinamos toda conversa.
Latência, barge-in e endpointing paciente importam mais que uma lista longa de recursos.
Feedback útil aponta a frase, pausa ou follow-up onde o sinal mudou.
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