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Desenvolvedor de software e engenheiro de IA, do dado à produção

Construo o produto, a esteira de dados e o padrão de engenharia que fazem a IA entregar resultado medido em produção, e não só em demonstração.

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Ilustração de Fernando Moreira: retrato de óculos e barba sobre fundo escuro com linhas âmbar

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  • 6 min de leitura6 revisores, 2 modelos, 1 agregador

    Revisão cruzada entre modelos: por que um segundo agente acha o que o primeiro não vê

    Modelos diferentes erram em lugares diferentes. Como pus um segundo modelo para revisar o código que o primeiro escreveu, como junto os achados dos dois, o que o Codex pegou neste site e por que hoje quem revisa é o agy.

    • #code review
    • #agentes
    • #qualidade

  • 11 min de leituraPi-hole barrando 1 em cada 5 consultas DNS da casa

    Meu homelab em um Mac mini de 2018: discos, DNS e Tailscale

    Um Mac mini com Ubuntu e CasaOS, gastando 5,5 W, guarda os backups do notebook, a minha música, a homologação deste site e o Pi-hole, que barra uma em cada cinco consultas DNS da casa. Instalar os apps foi a parte fácil; o trabalho foi decidir onde os dados moram e como cada aparelho chega nele.

    • #homelab
    • #linux
    • #redes

  • 9 min de leituraScript de 309 linhas com o freezer do cgroup v2

    game-mode: congelo o trabalho para jogar, sem fechar nenhuma janela

    Um atalho no Niri congela o Chrome, o Slack e os terminais com o freezer do cgroup v2, apaga os monitores que sobram e liga o não perturbe. A Steam e a música continuam. Chegar nisso custou uma Steam pintada de preto e um modo jogo que nem o próprio comando desligava.

    • #linux
    • #shell
    • #niri

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Trajetória e números

Construo o produto, a esteira de dados e o padrão de engenharia que fazem a IA entregar resultado medido em produção, e não só em demonstração.

  • 5 dias → 30 minpara preparar uma base de cliente e entregá-la na pipelineLiquid AI. De cerca de cinco dias para até 30 minutos, trocando a execução manual caso a caso por extração e pré-normalização automatizadas por API e assistidas por IA.
  • 20+incorporadoras na esteira de dados que opereiLiquid AI. Bases de financiamento imobiliário que viram indicador dentro do produto.
  • 0% → 92%de cobertura em pipelines que rodavam em produção sem testeLiquid AI. 920 casos escritos em dois pipelines, que chegaram a 84% e 92%, com gate de cobertura no CI e deploy bloqueado quando a suíte falha.
  • 4.800+casos de teste protegendo a engine de pré-normalizaçãoLiquid AI. Unitários, integração, regressão e paridade, contra quebra silenciosa a cada mudança de transformação de dados.
  • +15 anosconstruindo software, de agência a bancoDesde 2011, com seis anos em produtos de alta escala: Itaú Unibanco, Pipefy e Skyone.
  • 2012o ano em que comecei a publicar open source476 seguidores e 122 repositórios públicos no GitHub, com ferramentas em Rust publicadas no crates.io.

O que eu faço por você

Cada frente com um case que a comprova.

  • Produto de ponta a ponta

    Para quem precisa tirar um produto do papel sem montar um time inteiro. Interface, backend, banco e infraestrutura, da oportunidade à produção, com teste escrito antes do código.

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  • IA e dados em produção

    Para quem tem dado chegando em formatos diferentes e processo manual travando a operação. Esteiras de dados e agentes que automatizam o repetitivo, com suíte de regressão protegendo cada mudança.

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  • Padrão de engenharia com IA

    Para times que já usam agentes de código, mas sem padrão nem controle. Um fluxo de desenvolvimento assistido por IA com TDD obrigatório, portões de qualidade e guard-rails de segurança executáveis.

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