Engenheiro de IA Construindo Sistemas Multiagentes em Produção
VITOR
SILVA
Eu projeto, construo e implemento agentes de IA escaláveis, observáveis e com eficiência de custo que entregam valor real de negócio.
Desde orquestrações multiagentes stateful com LangGraph até pipelines RAG de alta fidelidade, eu transformo requisitos complexos em software confiável.
Sistemas de IA com valor de negócio claro.
Agentes, pipelines de RAG e ferramentas operacionais que equilibram profundidade técnica e resultados reais.
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IA em Produção · Dev Ativo
Engenharia de Produto,
Não Apenas Código.
Com mais de 15 anos de experiência em operações de missão crítica, eu não escrevo apenas scripts — eu arquiteto sistemas resilientes. Passei mais de uma década gerenciando logística de alta pressão, onde a inatividade significa falha total. Essa maturidade operacional é a base da minha engenharia.
Foco em sistemas observáveis, de degradação suave e fáceis de manter. Construo soluções para resolver o problema real de negócio, não apenas o desafio técnico.
Operei 15 anos em ambientes de tolerância zero a falhas. Essa mentalidade se traduz em código defensivo, tratamento robusto de erros e arquiteturas construídas para resiliência.
Entendo os processos de negócio porque os gerenciei por mais de uma década. Desenho soluções que entregam resultados no mundo real.
Arquiteturas que
geram valor de negócio.
O verdadeiro desafio não é construir IA — é confiar nela em produção. Meus projetos focam em governança, guardrails e controle de alucinação.
MestreGrana
Alto risco de alucinação e falta de governança na IA generativa para aconselhamento financeiro.
Arquitetura:┌─────────┐ ┌──────────────┐ ┌────────────────┐
│ User │───▶│ FastAPI │───▶│ LangGraph │
└─────────┘ │ Gateway │ │ Orchestrator │
└──────────────┘ └───────┬────────┘
┌───────────────────┼───────────────────┐
▼ ▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ RAG │ │ Judge │ │ Governance │
│ Embeddings │ │ Multi-LLM │ │ & Auditing │
└──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘
└───────────────────┼───────────────────┘
▼
┌──────────────────┐
│ Validated Answer │
└──────────────────┘
Solução Técnica:
- Orquestração stateful via LangGraph para memória de longo prazo.
- Sistema LLM "Juiz" para auditar respostas (Guardrails).
FluencyForge
Personalização de ensino em escala atinge os limites de contexto do LLM.
Arquitetura:User Request ↓ FastAPI Gateway ↓ LangGraph Orchestrator ├── Context Retrieval (Vector DB) ├── Curriculum Agent └── Assessment AgentSolução:
- RAG dinâmico aliado a memória stateful para manter o contexto histórico.
TwinRank AI
Sistemas de recomendação baseados em popularidade falham na personalização.
Tech Stack:PyTorch, FastAPI, DVC, MLflow
Aether Oncology
Integração robusta de dados clínicos para interfaces multiplataforma.
Tech Stack:FastAPI, Python, React, Flutter, Node.js
VektorWork
Freelancers dependem de ferramentas cloud de alto custo para fluxos de trabalho complexos, sem propriedade dos dados.
Tech Stack:n8n, Docker Compose, PostgreSQL, Redis
RetentIA
Altas taxas de churn em plataformas SaaS devido ao suporte reativo.
Tech Stack:Python, Scikit-learn, XGBoost, FastAPI
Harmoniz.AI
Correlacionando de forma escalável dados biométricos complexos.
Tech Stack:Python, Pandas, LLM Pipeline
AIClinicOS
Modern clinics need intelligent OS to manage data and patient care efficiently.
Tech Stack:Next.js, Tailwind, Supabase
Destaques de Engenharia.
Maturidade operacional.
Stack de ponta.
A maioria dos Engenheiros de IA tem o código. Poucos têm 15 anos de operações de missão crítica ensinando resiliência sistêmica real.
Mentalidade de confiabilidade forjada através de operações de alta pressão e resolução de problemas em ambientes que não toleram falhas.
- Garantia de SLA e continuidade operacional em larga escala
- Ponto focal técnico para implementação de sistemas corporativos
- Perfil analítico para mitigação de falhas em tempo real
- Fundamentos formais em algoritmos, sistemas e computação distribuída
- Trilhas complementares: MLOps, FastAPI e Engenharia de Dados
- MLOps, deploy de modelos e pipelines de ML em produção
- Arquitetura de sistemas de IA escaláveis e governança de modelos
AI Engineer working end-to-end across architecture, backend and ML systems.
- Sistemas agênticos stateful com memória e orquestração LangGraph
- Serviços FastAPI com padrões assíncronos e alto desempenho
- Pipelines RAG projetados para casos de uso reais com precisão semântica
Ferramentas.
Não apenas buzzwords.
Freelancer global.
Disponível agora.
Trabalho remotamente com clientes no Brasil e no mundo. Stack de IA em nível de produção, entrega com qualidade de produto.
Arquitetura e desenvolvimento de agentes stateful com memória, orquestração multi-agente e fluxos de decisão robustos.
Pipelines de recuperação semântica de alta fidelidade para Q&A, suporte e bases de conhecimento corporativas.
Sistemas de auditoria Multi-LLM que mitigam alucinações antes de chegarem ao usuário. Controle de custos e fundamentação.
Backends assíncronos de alta performance integrando modelos de IA, bancos de dados e serviços externos.
Revisão de arquitetura, seleção de modelos, trade-offs de custo vs precisão e roadmap de implementação para times adotando IA.
Remoto, baseado no Brasil — disponível para clientes no Brasil e no mundo. Inglês fluente para comunicação técnica.
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.
Vamos construir o
próximo nível?
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