Construo sistemas que não desmoronam em produção.

Um arquiteto de sistemas de IA projeta e constrói a infraestrutura que torna a IA utilizável em produção: pipelines RAG que recuperam informações precisas em escala, integrações de LLM conectadas a sistemas reais de negócio (CRMs, CMSs, gateways de pagamento) e fluxos de automação que substituem processos manuais de forma confiável. O papel une arquitetura de software e engenharia de IA — não demos, mas sistemas que lidam com tráfego real, casos extremos reais e dados reais.

A maioria dos projetos de IA falha em produção porque foram construídos para um ambiente de demonstração: dados limpos, sem concorrência, sem estados de erro, sem restrições de custo. Sistemas em produção lidam com entradas malformadas, limites de API, consultas ambíguas e carga inesperada. Cruzar essa lacuna exige tratar componentes de IA como infraestrutura — com o mesmo nível de logging, tratamento de fallback e disciplina arquitetônica de qualquer serviço em produção.

Um pipeline RAG recupera documentos relevantes de uma base de conhecimento no momento da consulta, gerando respostas fundamentadas nesse conteúdo. Você precisa de um quando a precisão importa: indústrias reguladas, sistemas de suporte com conhecimento proprietário, ou qualquer contexto onde uma resposta alucinada tem consequências reais. Um prompt de sistema sobrecarregado quebra em escala; RAG mantém a base de conhecimento separada, auditável e atualizável.

Os dois. Como consultor de engenharia de IA e tech lead fracionário, me embarca em equipes que precisam de capacidade arquitetônica sênior sem contratação em tempo integral — assumindo decisões técnicas, desbloqueando desenvolvedores e traduzindo trade-offs para stakeholders. Também trabalho diretamente com fundadores e operadores em projetos específicos com escopo definido: sistemas RAG, pipelines de automação, integrações de IA para WordPress.

Um tech lead fracionário atua como tomador de decisões técnicas sênior por um número definido de horas semanais, sem o custo de contratação em tempo integral. Assume decisões de arquitetura, revisa caminhos críticos de código, desbloqueia desenvolvedores e traduz trade-offs técnicos em linguagem acionável para stakeholders. Todo projeto tem escopo e horas definidos — não é um arranjo aberto.

Sim. Integrações típicas incluem: chatbots de suporte ao cliente com IA conectados ao catálogo e histórico de pedidos, pipelines de geração de conteúdo que rascunham posts para revisão humana, e fluxos de automação em n8n que substituem processos manuais semanais. O trabalho se conecta à infraestrutura existente — sem migração de plataforma.

Registros de decisão de arquitetura explicando o porquê das escolhas, guias de integração para conectar outros sistemas ao que foi construído, runbooks operacionais para cenários de falha, e documentação de onboarding suficiente para um novo desenvolvedor entender e manter o sistema sem minha presença. Documentação é entregável de primeira classe — não um pensamento posterior.

Começo separando sintomas de causas. Times que perdem prazos geralmente enfrentam uma de três coisas: escopo pouco claro que cresce no meio da sprint, dívida arquitetônica que faz cada mudança levar o dobro do tempo, ou tomador de decisão ausente que cria bloqueios sem resolução. A correção é diferente para cada caso. O projeto começa com acesso ao trabalho — tickets, código, histórico de commits — não apenas conversas com pessoas.