Prática
Engenheiro de integração de IA
Pipelines de LLM que rodam sem supervisão e continuam certos na manhã seguinte
Construo sistemas de produção em torno de modelos de linguagem, a parte sem glamour: orquestração, validação, retentativas, custo e a avaliação que diz se aquilo ainda funciona. Um pipeline de conteúdo automatizado que gera, verifica, edita e traduz sem humano no circuito. Um módulo de transcrição em streaming que transforma fala em documento estruturado. Por baixo, o stack inteiro, para o modelo continuar sendo um componente em vez de virar a arquitetura.
O que sei fazer
- Projetar um pipeline de LLM com as partes chatas incluídas: validação, retentativas, idempotência e um teto de custo.
- Obter do modelo uma saída estruturada e validada por esquema em vez de prosa que depois é preciso parsear.
- Construir busca sobre os seus documentos e saber quando ela devolve o trecho errado.
- Levar fala e documentos para dentro do sistema: transcrição, extração e um artefato gerado no fim.
- Montar a avaliação para que mudar um prompt seja uma medição e não uma sensação.
- Dizer com clareza onde um modelo não cabe e escrever ali código comum.
De onde vem
- 2025 —
ASMB Tech
Litseller: um pipeline automatizado de orquestração de LLM que gera, valida, edita e traduz artigos para onze idiomas e os publica sem humano no circuito. Auto Inspect: transcrição de voz em streaming estruturada em um relatório PDF gerado.
- 2023 — 2025
Yandex
Módulos B2B de alta carga e as camadas de integração entre microsserviços e analytics externo.
- 2019 — 2022
Sber
Parsing e estruturação de dados não estruturados dentro de documentos de execução, reduzindo o erro manual.
Stack
- IA e modelos de linguagem
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- Backend e dados
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