Construo sistemas de IA que não desmoronam em produção.
A maioria dos projetos de IA fica ótima na demo e desaba quando chegam os usuários de verdade. Ajudo CTOs, fundadores e times de engenharia a desenhar e entregar sistemas de IA que aguentam, com a arquitetura, a confiabilidade e a documentação pra provar.
Prefere escrever? Mande o seu escopo →
Alguma dessas situações parece familiar?
É o que costuma acontecer quando um projeto de IA pula a arquitetura e vai direto pra implementação.
"Funcionou perfeitamente na demo."
O seu sistema com LLM foi bem em condições controladas. O tráfego real, as entradas bagunçadas de gente de verdade e os casos que ninguém previu mostraram a distância entre protótipo e produto.
"O nosso RAG continua dando resposta errada."
Retrieval-Augmented Generation não é plug-and-play. Estratégia de chunking, escolha do modelo de embedding, reranking e gestão da janela de contexto pedem decisões de arquitetura pensadas.
"Tem IA no roadmap, mas ninguém pra tocar."
O seu time de engenharia é competente, mas ninguém ali colocou um sistema com LLM em produção antes. Você precisa de orientação sênior sem o custo e a demora de uma contratação em tempo integral.
"A nossa automação quebra sempre que alguma coisa muda."
Workflows de agentes e pipelines de automação feitos sem tratamento de erro, observabilidade e plano B falham em silêncio, e a confiança do time vai embora junto.
"As alucinações estão acabando com a nossa credibilidade."
Saída de LLM sem limite em fluxo voltado pro cliente é problema de confiança. Embasamento, validação da saída e ciclos de feedback não são opcionais: são requisitos de arquitetura.
"Estamos crescendo e o sistema está cedendo."
O que funciona com 100 requisições por dia quebra com 10.000. Limite de tokens, latência, custo e rate limit precisam ser desenhados, e não descobertos em produção.
Arquitetura de IA pra sistemas que precisam funcionar.
Arquitetura e desenho de RAG
Desenho completo do pipeline de busca: ingestão de dados, estratégia de chunking, escolha do banco vetorial, ajuste de embeddings, reranking e contenção de alucinação.
Desenho de sistemas com LLM
Engenharia de prompt no nível da arquitetura, escolha de modelos, gestão de contexto, validação da saída e padrões de confiabilidade pra LLM em produção.
Arquitetura de workflows com agentes
Orquestração de vários agentes, padrões de uso de ferramentas, humano no circuito e recuperação de erros que não pedem supervisão o tempo todo.
Decisões de infraestrutura de IA
Trade-offs de infraestrutura: modelo próprio ou via API, estratégia de cache, redução de custo, orçamento de latência e configuração de monitoramento.
Revisões de arquitetura
Revisão estruturada da implementação de IA que você já tem, encontrando modos de falha, dívida de arquitetura e travas de escala antes de chegarem na produção.
Consultoria técnica e liderança fracionada
Orientação contínua pro time de engenharia e pra liderança: decisões de arquitetura, avaliação de fornecedores, capacitação do time e responsabilidade pelo roadmap de IA.
Como a gente pode trabalhar junto.
Todo projeto começa entendendo o problema real, e não o sintoma relatado. Escopo, prazo e entregas ficam definidos antes de qualquer trabalho começar.
Avaliação de Arquitetura de IA
Uma análise estruturada do seu sistema de IA, atual ou planejado. Encontro buracos de arquitetura, riscos de confiabilidade e travas de escala, e entrego um relatório escrito com recomendações priorizadas que você pode aplicar na hora.
- →Revisão do código e da arquitetura
- →Relatório escrito com os achados priorizados
- →Recomendações de decisões de arquitetura
- →Uma sessão de retorno pra apresentar os achados
Construção de Sistema de IA pra Produção
Arquitetura e implementação mão na massa de um sistema de IA pra produção: pipeline RAG, integração com LLM, workflow de agentes ou infraestrutura de automação. Construo, documento e entrego funcionando.
- →Desenho da arquitetura e implementação
- →Integração com a stack que você já tem
- →Tratamento de erros e observabilidade configurados
- →Documentação completa e passagem de bastão
Arquiteto de IA Fracionado
Orientação estratégica e técnica contínua, junto do seu time. Assumo as decisões de arquitetura de IA, reviso implementações, oriento sobre modelos e fornecedores e sou a voz técnica sênior que o seu time precisa pra entregar com segurança.
- →Revisões semanais de arquitetura e orientação
- →Disponibilidade assíncrona pra decisões técnicas
- →Sessões trimestrais de roadmap de arquitetura
- →Horários abertos e revisões de desenho com o time
Resgate de Projeto de IA
O seu projeto de IA está travado, quebrado ou prestes a ir ao ar com problemas conhecidos. Eu entro, diagnostico o que deu errado e monto o caminho daqui pra frente, seja consertando o que existe, seja refazendo a arquitetura das partes críticas.
- →Análise de causa raiz e diagnóstico escrito
- →Recomendações imediatas de estabilização
- →Plano de correção priorizado
- →Correção mão na massa, se você quiser
Por que a maioria dos projetos de IA falha em produção.
Depois de dois anos construindo e revisando implementações de IA em dezenas de empresas, os padrões de falha se repetem. Nenhum é misterioso. A maioria dos times que me chama já está na versão 47 do prompt, e o prompt nunca foi o problema.
Decisões de arquitetura tomadas pelas pessoas erradas, na hora errada.
A arquitetura do sistema com LLM é decidida por devs na pressão da sprint, e não por alguém com experiência em produção. Quando os problemas aparecem, a arquitetura já está cimentada.
A busca não é tratada como problema de engenharia.
A maioria das implementações de RAG usa chunking padrão, embeddings padrão e nenhum reranking. O resultado é um sistema que dá resposta errada com toda a confiança. Corrigir isso depois sai caro.
Sem observabilidade, sem ciclo de feedback.
Os times põem funcionalidades com LLM no ar sem nenhum jeito de medir se estão funcionando. Sem log, pipeline de avaliação e feedback de quem usa, não dá pra melhorar o que não se enxerga.
Prompt tratado como fórmula mágica, e não como parte do desenho.
Um bom prompt é uma especificação do sistema. Quando os prompts são escritos no improviso e não são mantidos como código, eles se desviam, quebram quando o modelo muda e ficam impossíveis de depurar com método.
Nenhum plano pra quando o LLM errar.
Sistema de IA em produção precisa de degradação controlada, validação da saída e plano B. Sistema feito sem isso falha de um jeito barulhento ou, pior, em silêncio, e o usuário percebe antes de você.
Leitura relacionada: Escrevi uma análise mais longa sobre por que o prompt raramente é o que está quebrado: Quando os Prompts da Sua Equipe Não São o Problema.
Estruturado. Documentado. Direto.
Construo sistemas de IA pra produção há tempo suficiente pra saber onde a maioria dos projetos quebra, e raramente é a tecnologia. É escopo pouco claro, documentação que não existe e nenhuma definição de pronto.
Diagnóstico
Antes de escrever uma linha de código ou uma recomendação, preciso entender o que está quebrado de verdade. Isso quer dizer acesso ao código, aos logs do sistema e uma conversa honesta sobre o que já foi tentado e o que falhou.
Arquitetura
Defino o que vamos construir, o que fica explicitamente de fora e o que é "pronto". As decisões de arquitetura ficam documentadas antes de a implementação começar. Sem escopo inflando no meio do caminho.
Construção
Implementação com os estados de erro, os casos extremos e a observabilidade que produção exige. Trabalho em blocos de foco, e não em conversa contínua no Slack.
Entrega
Tudo o que construo vem documentado como parte da entrega: decisões de arquitetura, guias de integração, runbooks. O objetivo é um sistema que funcione sem mim. Se você me chamar de novo, que seja pro próximo problema.
Trabalho 100% remoto, a partir de São Paulo (UTC-3). Me comunico por atualizações escritas e estruturadas, e não por disponibilidade o tempo todo. Você sempre vai saber no que estou trabalhando e quando fica pronto.
Ler: Como Eu Trabalho →Sistemas de IA em produção, e não slides.
Não tenho estudo de caso com resultado projetado. Estes são resultados de sistemas que foram ao ar, rodaram com tráfego real e continuam rodando.
Trabalhos selecionados
“Paulo tem habilidades excepcionais para organizar e comunicar demandas em situações que parecem absolutamente caóticas. Ele tem muito conhecimento técnico e é capaz de se comunicar de forma eficiente tanto com pessoas técnicas quanto leigas.”
“Todo dia eu vejo sites e blogs caindo quando recebem visitas demais, mas nenhum site ou blog de que o Paulo cuidou caiu durante todo o tempo em que ele trabalhou comigo [...] Mas o principal motivo pra contratá-lo e mantê-lo sempre trabalhando comigo não foi a competência técnica dele, que é inegável, e sim o fato de ele ser uma das pessoas mais confiáveis que já conheci na vida.”
Empresas com quem trabalhei
Reconhecimentos
- ▸Prêmio "Mais Criativo", Coze AI Bot Challenge do DEV (2024)
- ▸Vencedor, Built with Google Gemini Writing Challenge do DEV (2026)
- ▸Livro técnico publicado, 4,6 estrelas na Amazon (ainda à venda)
- ▸24.000+ desenvolvedores me seguindo no Dev.to
Palestras & Ensino
- ▸Campus Party Brasil, Palestrante (2009, 2010, 2011, 2012)
- ▸Sebrae Empreendedor, Palestrante, Belém (2010)
- ▸Senac Franca, Instrutor (2009)
- ▸Apadi, Instrutor de WordPress (2010-2013)
- ▸ComSchool, Instrutor de WordPress (2014-2016)
Perguntas comuns.
O que é um consultor de arquitetura de IA?
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Um consultor de arquitetura de IA é um consultor técnico que desenha os sistemas, a infraestrutura e as regras de decisão pra IA em produção. É diferente de desenvolver IA: eu defino como os sistemas devem ser construídos (escolha de modelos, estratégia de busca, pipelines de dados, plano de contingência, observabilidade) e implemento eu mesmo ou oriento o time que implementa.
Qual a diferença pra contratar uma agência de IA?
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Agência constrói. Eu desenho a arquitetura. A agência implementa em cima de uma especificação; eu ajudo a definir a especificação: quais modelos usar, que abordagem de busca adotar, onde estão os modos de falha e como a arquitetura precisa ser antes de alguém escrever uma linha de código. Sou quem você chama pra evitar os problemas que as agências são contratadas pra resolver.
O que faz de fato um arquiteto de IA fracionado?
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Um arquiteto de IA fracionado é um líder técnico sênior que trabalha meio período junto do seu time. Na prática: assumo as decisões de arquitetura de IA, reviso as implementações antes de irem ao ar, oriento sobre modelos e fornecedores e sou a voz técnica sênior nas conversas com a liderança. Você tem liderança estratégica de IA sem uma contratação executiva em tempo integral.
O meu time já tem experiência com LLMs. Por que eu precisaria disso?
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Ter devs que sabem chamar uma API de LLM é diferente de ter uma arquitetura feita pra ser confiável em produção. Essa experiência não cobre desenho de pipeline RAG, gestão de contexto em escala, validação da saída, observabilidade ou análise de modos de falha. Eu fecho a distância entre "a gente consegue construir uma funcionalidade com LLM" e "a gente consegue colocar no ar e confiar nela".
O que entra numa revisão de arquitetura RAG?
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Uma revisão de arquitetura RAG cobre o pipeline de busca inteiro: estratégia de ingestão de dados, abordagem de chunking, escolha do modelo de embedding, configuração do banco vetorial, precisão da busca, reranking, construção do prompt, gestão da janela de contexto, contenção de alucinação e método de avaliação. Entrego um relatório escrito com os achados priorizados e recomendações específicas.
Você trabalha com times fora do Brasil?
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Sim. Toda a minha consultoria é remota. Estou em São Paulo (UTC-3), mas trabalho com clientes na América do Norte, na Europa e na Ásia. A diferença de fuso pra conversas ao vivo costuma se resolver com um pouco de folga na agenda.
Quanto tempo leva uma avaliação de arquitetura de IA?
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Normalmente de uma a duas semanas entre o acesso e a entrega. Isso inclui revisão do código, análise da arquitetura, uma sessão de dúvidas e o relatório escrito. Em sistemas maiores ou mais complexos, o escopo cresce na medida.
E se o nosso projeto de IA já está quebrado?
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É pra isso que existe o Resgate de Projeto de IA. Diagnostico o que deu errado, separo o que é problema de arquitetura do que é problema de implementação e entrego um plano priorizado de estabilização. Se você também precisar da correção mão na massa, ela pode entrar como um projeto a mais.
O seu projeto de IA merece arquitetura de produção.
Se você está construindo sistemas de IA que precisam funcionar de forma confiável, com tráfego real, usuários reais e consequências reais quando algo falha, eu posso te ajudar a chegar lá. Comece com uma conversa curta sobre onde você está e o que quer resolver.
Prefere escrever? Mande o seu escopo →
Sem apresentação de slides. Sem call de descoberta com time de vendas. Você fala comigo.