SYSTEM.OK ── AI_ENGINEER.INIT ── LANGGRAPH.LOADED ── RAG.READY ── ABIERTO A OPORTUNIDADES

Ingeniero de IA Construyendo Sistemas Multiagente en Producción

VITOR
SILVA

Diseño, construyo e implemento agentes de IA escalables, observables y rentables que aportan valor real al negocio.

Desde orquestraciones multiagente stateful con LangGraph hasta pipelines RAG de alta fidelidad, transformo requisitos complejos en software confiable.

15+
Años ECT
4
Proyectos IA
Ambición
PERFIL_ACTUAL DISPONIBLE
ENFOQUE

Sistemas de IA con valor de negocio claro.

Agentes, pipelines de RAG y herramientas operativas que equilibran la profundidad técnica con resultados reales.

AI_STACKLangGraph / RAG
BACKENDFastAPI / Python
LOCATIONCuritiba / Remote
GITHUBvdfs89 →
38 repositorios · 245 commits
IA en Producción · Dev Activo

ABOUT

Ingeniería de Producto,
No Sólo Código.

Con más de 15 años de experiencia en operaciones de misión crítica, no solo escribo scripts — diseño sistemas resilientes. He pasado más de una década gestionando logística de alta presión donde el tiempo de inactividad significa fracaso total. Esa madurez operativa es la base de mi ingeniería.

Me enfoco en sistemas observables, con degradación elegante y fáciles de mantener. Construyo soluciones para resolver el problema de negocio real, no solo el desafío técnico.

15+ AñosMentalidad de operación y confiabilidad
Sistemas de IAAgentes, RAG, orquestración, pipelines de datos
RemoteDisponible para oportunidades globales
MISIÓN CRÍTICA

Operé 15 años en entornos de tolerancia cero a fallos. Esa mentalidad se traduce en código defensivo, manejo robusto de errores y arquitecturas construidas para la resiliencia.

PRODUCTO, NO SÓLO CÓDIGO

Entiendo los procesos de negocio porque los gestioné durante más de una década. Diseño soluciones que ofrecen resultados en el mundo real.


PROJECTS

Arquitecturas que
generan valor de negocio.

El verdadero desafío no es construir IA — es confiar en ella en producción. Mis proyectos se centran en gobernanza, guardrails y control de alucinaciones.

01 · FINTECH · AI GOVERNANCEACTIVO

MestreGrana

Problema de Negocio:

Alto riesgo de alucinación y falta de gobernanza en IA generativa para asesoramiento financiero.

Arquitectura:
┌─────────┐    ┌──────────────┐    ┌────────────────┐
│  User   │───▶│   FastAPI    │───▶│   LangGraph    │
└─────────┘    │   Gateway    │    │  Orchestrator  │
               └──────────────┘    └───────┬────────┘
                       ┌───────────────────┼───────────────────┐
                       ▼                   ▼                   ▼
               ┌──────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐
               │     RAG      │    │    Judge     │    │  Governance  │
               │  Embeddings  │    │  Multi-LLM   │    │  & Auditing  │
               └──────┬───────┘    └──────┬───────┘    └──────┬───────┘
                      └───────────────────┼───────────────────┘
                                          ▼
                                ┌──────────────────┐
                                │ Validated Answer │
                                └──────────────────┘
Solución Técnica:
  • Orquestración stateful vía LangGraph para memoria a largo plazo.
  • Sistema LLM "Juez" para auditar respuestas (Guardrails).
Jueces Multi-LLM
Guardrails de auditoría + mitigación de alucinación en producción
LangGraphFastAPIPython RAGMulti-LLMMongoDB
02 · EDTECH · AGENTIC AIDESTACADO

FluencyForge

Problema de Negocio:

La personalización de la enseñanza a escala alcanza los límites de contexto del LLM.

Arquitectura:
User Request
 ↓
FastAPI Gateway
 ↓
LangGraph Orchestrator
 ├── Context Retrieval (Vector DB)
 ├── Curriculum Agent
 └── Assessment Agent
Solución:
  • RAG dinámico junto con memoria stateful para mantener el contexto histórico.
LangGraphFastAPIRAGFlutter
03 · E-COMMERCE · DEEP LEARNINGEN DESARR

TwinRank AI

Problema de Negocio:

Los sistemas de recomendación basados en popularidad fallan en la personalización.

Tech Stack:

PyTorch, FastAPI, DVC, MLflow

PyTorchTwo-Tower NNMLOps
04 · HEALTHTECH · FULL STACK2026

Aether Oncology

Caso de Negocio:

Integración robusta de datos clínicos para interfaces multiplataforma.

Tech Stack:

FastAPI, Python, React, Flutter, Node.js

ReactNode.jsFlutterPython
05 · SAAS · AI ORCHESTRATIONPRIVADO

VektorWork

Problema de Negocio:

Los freelancers dependen de herramientas en la nube de alto costo para flujos de trabajo complejos sin propiedad de datos.

Tech Stack:

n8n, Docker Compose, PostgreSQL, Redis

n8nDockerSelf-Hosted
06 · B2B SAAS · PREDICTIVE

RetentIA

Problema de Negocio:

Altas tasas de churn en plataformas SaaS debido al soporte reactivo.

Tech Stack:

Python, Scikit-learn, XGBoost, FastAPI

Machine LearningXGBoostChurn
07 · HEALTHTECH · DATA2026

Harmoniz.AI

Problema de Negocio:

Correlacionando de forma escalable datos biométricos complejos.

Tech Stack:

Python, Pandas, LLM Pipeline

PythonPredictive AILLM Pipeline
08 · HEALTHTECH · SAASPRIVADO

AIClinicOS

Problema de Negocio:

Modern clinics need intelligent OS to manage data and patient care efficiently.

Tech Stack:

Next.js, Tailwind, Supabase

Next.jsFullstackSaaS


ENGINEERING HIGHLIGHTS

Aspectos Destacados de Ingeniería.

✓ Async FastAPI
✓ JWT
✓ Docker
✓ CI/CD
✓ PostgreSQL
✓ MongoDB
✓ LangGraph
✓ Redis
✓ AWS
✓ RAG
✓ OpenAI
✓ Gemini
EXPERIENCE

Madurez operativa.
Stack de vanguardia.

La mayoría de los Ingenieros de IA tienen el código. Pocos tienen 15 años de operaciones de misión crítica enseñando resiliencia sistémica real.

2011 → PRESENTEEE
📦 Brazilian Postal & Telegraph Service (ECT)
Soporte Operativo · Curitiba, PR

Mentalidad de fiabilidad forjada a través de operaciones de alta presión y resolución de problemas en entornos que no toleran fallos.

  • Garantía de SLA y continuidad operativa a gran escala
  • Punto focal técnico para la implementación de sistemas corporativos
  • Perfil analítico para mitigación de fallos en tiempo real
2023 → 2026
🎓 Universidad Digital Descomplica
Licenciatura en Ciencias de la Computación
  • Fundamentos formales en algoritmos, sistemas y computación distribuida
  • Pistas complementarias: MLOps, FastAPI e Ingeniería de Datos
2026 → 2027
🚀 FIAP
Postgrado en Machine Learning Engineering
  • MLOps, despliegue de modelos y pipelines de ML en producción
  • Arquitectura de sistemas de IA escalables y gobernanza de modelos
2024 → AHORA
AI Engineer

AI Engineer working end-to-end across architecture, backend and ML systems.

Proyectos independientes · Abierto a Oportunidades
  • Sistemas agénticos stateful con memoria y orquestación LangGraph
  • Servicios FastAPI con patrones asíncronos y alto rendimiento
  • Pipelines RAG diseñados para casos de uso reales con precisión semántica
🎯
Entrega Bajo Presión
15 años de tolerancia cero a inactividad se traducen en código defensivo y arquitecturas que se degradan suavemente.
🧠
Visión de Producto, No Sólo Código
Entiendo los procesos de negocio porque los operé. Diseño sistemas que resuelven el problema real.
⚙️
Stack Moderna, Mentalidad de Ingeniero
LangGraph, RAG, FastAPI — no como palabras de moda, sino aplicados en proyectos con objetivos de negocio medibles.
📜
Certificaciones
LangChainPython DIO Data Eng.Db DevIA Gen

TECH STACK

Herramientas.
No solo palabras de moda.

IA / ML
LangGraph LangChain RAG Pipelines Gemini / Llama 3 Prompt Engineering LLM Orchestration
BACKEND & APIs
Python 3 (Advanced) FastAPI SQLAlchemy Docker Linux / WSL Clean Architecture
DATA & INFRA
MongoDB PostgreSQL Snowflake Airflow Data Analysis ETL Pipelines
CLOUD & MOBILE
Oracle Cloud AWS / GCP / Azure Flutter & Dart Git & CI/CD SOLID / DDD

SERVICES

Freelancer global.
Disponible ahora.

Trabajo de forma remota con clientes en Brasil y en todo el mundo. Stack de IA de nivel de producción, entrega con calidad de producto.

🤖
Sistemas Agénticos con LangGraph

Arquitectura y desarrollo de agentes stateful con memoria, orquestación multiagente y flujos de decisión robustos.

🔍
RAG & Pipelines de Recuperación

Pipelines de recuperación semántica de alta fidelidad para Q&A, soporte y bases de conocimiento corporativas.

🛡️
Guardrails & Gobernanza de IA

Sistemas de auditoría Multi-LLM que mitigan las alucinaciones antes de que lleguen al usuario. Control de costes y fundamentación.

Backend Python & FastAPI

Backends asíncronos de alto rendimiento que integran modelos de IA, bases de datos y servicios externos.

📊
Consultoría en Arquitectura de IA

Revisión de arquitectura, selección de modelos, trade-offs de coste vs precisión y roadmap de implementación para equipos que adoptan IA.

🌐 Global Remoto

Remoto, con base en Brasil — disponible para clientes en Brasil y en todo el mundo. Inglés fluido para comunicación técnica.

HABLAR DE UN PROYECTO →
PREGUNTAS FRECUENTES QUESTIONS

Reach out via email or LinkedIn. Describe the business problem and technical context. Within 24h we schedule an alignment call to define scope, timeline and budget.

Designs and implements AI systems for real use: autonomous agents, RAG pipelines, hallucination guardrails, ML APIs and LLM integrations (GPT, Gemini, Llama).

Yes. I serve clients remotely in any country. Technical communication in Portuguese and English. Available for international contracts via Deel, Remote or direct.

A regular chatbot answers from what the model was trained on — it can hallucinate or be outdated. RAG retrieves real information from your data before answering, ensuring accuracy and traceability.


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Abierto a posiciones de Ingeniero de IA. AI Engineer trabajando de extremo a extremo en arquitectura, backend y sistemas de ML. Madurez profesional + stack de IA de vanguardia para su equipo.