Fernando Pimenta · Engenharia de IA aplicada
IA que sai do slide
e entra em produção.
15 anos construindo software. Os últimos 5 colocando LLMs, agentes e automações para trabalhar em empresas de verdade — com métrica, custo sob controle e código que dura.
Camada 01 · Como um LLM pensa
Do prompt à resposta.
- 01Tokenização
O texto vira tokens — pedaços de palavra com um ID numérico. “atendimento” vira “atend” + “imento”. Custo, latência e limite de contexto são medidos nessa unidade.
- 02Embeddings
Cada token vira um vetor com milhares de dimensões. Significados parecidos ficam perto. É essa geometria que faz a busca semântica (RAG) achar o documento certo na sua base.
- 03Atenção
Cada token “olha” para todos os outros e pesa o que importa. “tempo” presta atenção em “atendimento” e em “40%”. Contexto bem montado é metade do resultado.
- 04Geração
O modelo prevê o próximo token, um de cada vez, por probabilidade. Meu trabalho é cercar essa previsão de dados, ferramentas e avaliação até ela virar processo confiável.
▍
próximo token
Camada 02 · Manifesto
Modelo virou commodity. O que separa uma demo de um produto é o que vem em volta: dados limpos, contexto bem montado, avaliação contínua, custo sob controle — e alguém usando de verdade. É nessa parte que eu trabalho.
Três regras não negociáveis.
Escritas como um system prompt, porque é assim que eu opero em todo projeto.
role: engenheiro de IA aplicada regras:
Camada 03 · Serviços
Quatro agentes. Um operador.
agent://consultor01Consultoria em IA
Diagnóstico honesto de onde IA cabe (e onde não cabe) na sua operação. Sem teatro, sem POC para inglês ver: o foco é identificar o que rende ROI em três meses e o que é distração.
- modo
- diagnóstico
- output
- roadmap 90 dias
- Mapeamento de oportunidades priorizadas
- Arquitetura recomendada e estimativa de custo
- Roadmap de 90 dias com responsáveis
agent://builder02Desenvolvimento de soluções
Construção de apps, plataformas SaaS e agentes de IA do zero. Stack moderno, código mantível, deploy em produção. O que entrego eu mesmo continuaria mantendo.
- modo
- execução
- output
- produto em produção
- Produto funcional em produção
- Repositório versionado e documentado
- Pipeline de deploy e observabilidade
agent://automator03Automações de processo
Integração de sistemas, APIs e LLMs em fluxos que rodam sozinhos. n8n quando faz sentido, código quando o n8n não dá conta. Foco em economizar horas humanas reais.
- modo
- orquestração
- output
- processo rodando sozinho
- Workflows ativos e monitorados
- Documentação de cada integração
- Métricas de tempo e custo economizados
agent://mentor04Mentoria 1:1
Programa de acompanhamento para devs e profissionais que querem dominar IA aplicada de verdade. Encontros semanais, projeto real, feedback direto.
- modo
- transferência
- output
- time autônomo
- Encontros 1:1 semanais (12 sessões)
- Plano de estudo personalizado
- Revisão de código e arquitetura
Camada 04 · Teste agora
Descreva o problema. Eu roteio.
Um classificador simples rodando no seu navegador indica qual frente faz mais sentido — e já deixa a conversa pronta no WhatsApp.
local · nenhum dado sai desta página
Camada 05 · Em produção
IA que roda em produção, não em slide.
anos de engenharia de software
anos com IA rodando em produção
projetos entregues: web, mobile, agentes
foco no que vira resultado mensurável
Camada 06 · Processo
Um pipeline, não um mistério.
01 · input()
Conversa inicial
30 minutos para entender o problema e os dados que você já tem. Sem compromisso e sem proposta automática.
02 · plan()
Proposta escrita
Escopo, prazo, custo de operação dos modelos e métrica de sucesso — por escrito, em até 3 dias úteis.
03 · run()
Execução com evals
Entregas semanais, testes de qualidade automatizados e acesso direto a mim. Você vê o sistema evoluir.
04 · deploy()
Deploy e continuidade
Em produção, documentado e monitorado. 30 dias de suporte inclusos; continuidade só se fizer sentido.
Output
Vamos colocar IA para trabalhar?
Me conta o problema em uma mensagem. Respondo pessoalmente — e, se IA não for a resposta, eu também digo.
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