IA Aplicada
Discovery, arquitetura e entrega de soluções com LLMs, RAG e agentes em contexto produtivo. Da prova de conceito ao que roda de verdade, com atenção a acurácia, custo e confiabilidade.

Entrego software e produtos digitais para empresas B2B há 13 anos.Hoje meu foco é IA aplicada.

Minha base de formação é técnica e sou pós-graduado em Inteligência Artificial pela FIAP, mas tive a oportunidade de atuar por treze anos em negócios, produtos e tecnologia.
Na TOTVS, implantei sistemas de gestão em empresas, com levantamento de processos, parametrização e treinamento de usuário. Foi onde aprendi o valor de sentar com quem ia operar o sistema todo dia, validando a experiência e a usabilidade.
Em seguida fundei a 2mind, uma agência de desenvolvimento de software para web e mobile. Entregamos centenas de projetos ao longo dos anos, pra clientes B2B em saúde, indústria, música e varejo. Depois veio o reposicionamento: evoluímos para Meanify, com foco em consultoria de tecnologia e inteligência artificial, onde conduzi iniciativas para um mercado em constante transformação.
Cofundei também a IMPACTO, onde atuei como líder de produto e dirigi a implantação de recursos de IA. Inteligência artificial aplicada é onde estou construindo soluções, pesquisando e colocando em produção.
Discovery, arquitetura e entrega de soluções com LLMs, RAG e agentes em contexto produtivo. Da prova de conceito ao que roda de verdade, com atenção a acurácia, custo e confiabilidade.
Da descoberta à entrega contínua: definição de escopo, priorização e decisões guiadas por métrica. Trabalho na fronteira entre o que o negócio precisa e o que o time consegue construir.
Conduzo times multidisciplinares de produto, design e engenharia. Alinho objetivos, destravo decisões técnicas e mantenho o time entregando sem perder qualidade conforme cresce.
Atuação mão na massa em backend, frontend, infraestrutura e segurança. A base técnica que sustenta as decisões de arquitetura e me deixa liderar sem distância do código.
Estruturas multiagente em processos de negócio, com pipelines de dados, RAG, integrações externas, guardrails e observabilidade. Boa parte do esforço costuma ficar fora do modelo: dados, contexto, fallback e o que fazer quando a resposta vem errada.
Análise de vídeo com visão computacional, fine-tuning de modelos e técnicas de machine learning ajustadas pro problema do cliente. Quando há dado proprietário envolvido, dificilmente o pretreinado resolve sozinho.
Solução do início ao fim em cadência ágil. Requisitos, design, código, deploy e operação. Squads multidisciplinares, fullstack, cloud, DevSecOps.
Condução de iniciativas exploratórias. Pesquisa de mercado, protótipos rápidos, validação com usuários e leitura de métricas. O objetivo é decidir cedo se vale levar adiante ou parar.
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