Engenheiro de IA aplicada · Arquitetura de soluções
Foz do Iguaçu, Paraná · Atuação remota · CLT, PJ ou consultoria
Engenheiro de IA aplicada, com atuação em arquitetura de soluções. Estruturo aplicações com modelos de linguagem, agentes e automações: do problema de negócio às integrações, às regras de execução e à validação do sistema. Minha atuação conecta a experiência de quem usa o produto à arquitetura que sustenta a IA. Organizo módulos, fontes de informação, ferramentas disponíveis ao modelo e regras para executar uma ação. Isso inclui decidir onde a IA pode interpretar e onde o sistema precisa validar permissões, dados e efeitos por regras explícitas.
Separação entre interface, API, contexto, modelo e ferramentas. O modelo de linguagem interpreta a solicitação; operações disponíveis, permissões e limites de execução pertencem ao sistema. A integração OpenRouter usa um contrato compatível com chat e tool calling.
Evidências e limitesOrquestração de propostas e ações por estados explícitos. Human-in-the-loop é a revisão humana de uma ação específica. A autorização considera a organização, a versão e a identificação da proposta, permitindo recusar mudanças depois da aprovação.
Evidências e limitesContratos para consultar informações externas sem entregar ao modelo acesso irrestrito. O cliente MCP negocia capacidades e lista recursos; o conector REST/Microsoft Graph controla a origem e o escopo das páginas consultadas.
Evidências e limitesOrganização dos dados que podem compor uma resposta: contexto autorizado, contratos de métricas e memória com recuperação textual lexical. Uma informação ausente precisa continuar reconhecível como ausente, em vez de virar uma resposta aparentemente válida. Validação em banco real pendente.
Evidências e limitesPermissões estabelecidas no servidor, vínculo entre fonte e organização e sanitização das informações enviadas ao modelo. Os controles verificam também os caminhos de recusa, fundamentais quando uma ação assistida pode produzir efeitos.
Evidências e limitesDiagnóstico que distingue sinal disponível, parcial e ausente. No serviço de IA, tokens e custo mantêm esses estados. Em um módulo separado, componentes de integridade verificam referências e hashes, enquanto a sanitização OTLP restringe campos de telemetria. Módulo de telemetria em desenvolvimento, com ativação integrada pendente.
Evidências e limitesSeparação das dependências de apresentação, API e persistência. A demonstração pública usa dados sintéticos e integrações simuladas, em ambiente independente. No runtime de agentes, manifests Docker Compose e scripts definem um ambiente não produtivo. Os manifests não certificam operação integrada.
Evidências e limitesTransformação de comportamentos esperados em critérios verificáveis: quais dados uma operação aceita, em que condições pode avançar e o que deve acontecer quando falha. Contratos de entrada e testes negativos tornam essas decisões examináveis.
Evidências e limitesParticipação apresentada por escopo e entregas, sem identificar os clientes. A data das evidências indica a verificação técnica, não o período de contratação.
Responsabilidade: Estruturação de produto, arquitetura de assistência e validação de controles
Uma aplicação de operações com dashboard, pipeline, tarefas, propostas e indicadores, acompanhada de um backend de assistência com LLMs. A demonstração independente permite experimentar a organização do produto sem acessar dados ou serviços do cliente. Estruturação da solução, organização dos módulos e da experiência de uso, decisões de assistência e acesso a dados, condução da implementação de interface e backend, cenários de validação e demonstração independente.
Entregas verificáveis: Demo pública independente com dados sintéticos. Vinte e três testes locais aprovados de chat, API e controles; provedores e dados substituídos. Componentes complementares de métricas e coleta têm 12 testes locais.
Escopo de validação: Persistência real e execução integrada com provedor externo não certificadas. Nenhum ganho financeiro é atribuído à demonstração.
Tecnologias aplicadas: TypeScript, Node.js, Fastify, Zod, React, OpenRouter, SQL/PostgreSQL.
Responsabilidade: Arquitetura de execução, conectores e validação de regras
Um núcleo de execução (runtime) de agentes que separa solicitação, proposta, autorização, aprovação e execução. Os conectores tratam recursos MCP e leituras REST; a continuidade depende de estados e condições explícitas para avançar ou interromper. Definição das fronteiras de execução, estruturação dos estados e das regras de aprovação, condução da implementação de componentes e conectores e validação de cenários de falha. No módulo separado de observabilidade: integridade de evidências e minimização de telemetria.
Entregas verificáveis: Trinta e três testes locais de agentes e política de rotas, mais oito de protocolos e readiness. Python para evidências e OTLP soma 30 testes no módulo em desenvolvimento.
Escopo de validação: Transportes e stores simulados. Infraestrutura, banco real e ativação completa da observabilidade não certificados neste recorte.
Tecnologias aplicadas: TypeScript, Next.js, React, MCP, Microsoft Graph, Python e OTLP. Supabase, PostgreSQL/RLS e Docker Compose com evidência de implementação, sem certificação operacional.
Definir o problema e o comportamento esperado → Especificar contratos e fronteiras → Verificar sucesso, recusa e continuidade → Documentar a entrega e os próximos critérios. Contratos e cenários de teste relacionam essas etapas às decisões dos projetos. As evidências registram o alcance da validação e as dependências simuladas.
Oportunidades de Engenharia de IA, arquitetura de soluções, agentes e automações. Atuação remota por CLT, PJ ou consultoria.
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