Sistemas de IA · Arquitetura · Produção
Lázaro
de Pina Ramos
Construo IA que aguenta em produção.
A distância entre uma demo de IA e um sistema que funciona de forma fiável numa terça-feira às 2 da manhã com utilizadores reais é onde passo a maior parte do meu tempo. Desenho e construo sistemas de orquestração multiagente, aplicações full-stack e pipelines de ML em tempo real. Em produção, não em notebooks.
Trabalho em dois modos que se alimentam um ao outro. Como arquiteto externo para empresas que precisam de construir, rever ou resgatar um sistema. E como fundador de ventures em que o resultado é carregado por mim, por isso vivo com as minhas próprias decisões de arquitetura muito depois de um consultor ter arquivado o relatório.
01 — Porquê esta combinação
Profundidade em tudo.
Superficialidade em nada.
Trabalhar em mundos que raramente se tocam é raro: inteligência artificial, blockchain, segurança, engenharia de software. Ir genuinamente fundo em cada um é ainda mais raro. Combiná-los produz uma forma de ver que os especialistas de um só domínio nunca alcançam.
Uma base em segurança muda a forma como se desenha um sistema de IA, porque se pensa em inputs adversariais e modos de falha desde a fase de arquitetura e não depois do incidente. Uma base em blockchain muda a forma de pensar o estado, a consistência e as fronteiras de confiança. A experiência full-stack significa que a arquitetura que proponho é uma que também sei construir.
Profundidade
Nunca superficial. Cada domínio levado ao nível de produção, não ao nível de conversa.
Clareza
Complexidade resolvida, não escondida. A simplicidade que só vem da mestria.
Calor
Tecnologia com alma: honestidade, palavra cumprida e construir com propósito.
02 — Capacidades
Da arquitetura à produção.
Sistemas de IA multiagente
Arquiteturas de orquestração onde agentes especializados executam fluxos de trabalho reais à escala de produção. Coordenação fiável, não prompts encadeados.
Integração de LLM e RAG
Pipelines de geração aumentada por recuperação, prompt engineering e arquiteturas LLM multifornecedor construídas para sobreviver aos casos-limite reais.
Engenharia full-stack
React, Next.js, Node.js, Python, TypeScript. Da interface ao backend, com responsabilidade de ponta a ponta.
Pipelines de dados em tempo real
Arquiteturas orientadas a eventos, processamento de séries temporais e sistemas de inferência de baixa latência.
Revisão de arquitetura técnica
Encontrar o que parte à escala antes de partir. Desenho de sistemas, modos de falha e endurecimento para produção.
03 — Trabalho selecionado
Construído, não teorizado.
Os nomes das empresas, dos produtos e os stacks tecnológicos completos não são divulgados, alguns por NDA e os restantes por prática corrente. O que é divulgado é o que cada sistema faz, que problema resolveu e o que teve de tecnicamente interessante. Essa é a parte que importa.
04 — Colaboração
Duas formas de entrar.
Para empresas
O seu sistema de IA tem de funcionar em produção, não só na demo.
Três formatos de âmbito fechado: um sprint de automação de quatro semanas que leva um processo manual a um sistema de IA operacional, uma revisão de arquitetura de uma semana que apanha os problemas de desenho antes de chegarem a produção, e uma avença mensal de direção sénior de IA sem contratação a tempo inteiro.
Ver formatos de consultoriaPara investidores
Investe cedo em fundadores técnicos.
Construo ventures sobre as mesmas fundações dos sistemas dos meus clientes: deep tech com uma vantagem técnica defensável, em mercados onde a parte difícil é a engenharia e não a distribuição. Atualmente desenvolvo um motor de fusão multimodal de biomarcadores para a deteção precoce de doenças.
Ver ventures05 — Venture atual
Dei Corpus. Ler o risco de doença entre domínios.
Os sinais de alerta mais precoces de várias doenças graves emergem entre domínios fisiológicos, não dentro de um só. No entanto, os sinais cardiovasculares, metabólicos e dermatológicos continuam a ser captados e lidos isoladamente, e esses padrões passam despercebidos até a condição já ser sintomática.
O Dei Corpus é um motor de fusão multimodal de biomarcadores: correlaciona sinais de sensores já certificados entre domínios para revelar os padrões de risco que as ferramentas de uma só modalidade não veem. Atualmente em TRL 4, com viabilidade de ponta a ponta demonstrada em datasets sintéticos. A tese completa, o estado e o roteiro estão na página Ventures.
Vamos pôr o seu sistema a aguentar em produção.
Quer precise de construir um sistema, rever uma arquitetura, de direção técnica contínua ou de uma conversa sobre uma venture, o ponto de partida é o mesmo: diga-me o que está a tentar resolver.