Traduzo necessidade de negócio em produto em produção.
Mais de 15 anos em tecnologia, da infraestrutura crítica 24×7 à liderança de produtos de IA. Este é o registro técnico do que construí: o problema de engenharia, a decisão que o sustenta e o que ela custou para ser aprendida.
Quem sou
Marco Gomes
Comecei na infraestrutura de telecom e passei por infraestrutura de TI e cloud. Liderei times de infraestrutura e de segurança da informação e conduzi migrações de data center em operações 24×7, o tipo de projeto em que o erro custa caro e ninguém percebe quando dá certo. Depois vieram a coordenação de TI, a gestão de serviços e a gestão de projetos e de produtos.
Essa base reúne negócio, arquitetura, desenvolvimento, segurança e custo sob uma cabeça só, o que encurta a distância entre a decisão técnica e a decisão de produto. É de onde vem o método: a dor real primeiro, a execução depois.
Tese de trabalho
Produtos de IA e produtos construídos com IA, levados do MVP à produção com viabilidade financeira, segurança e escalabilidade.
O trabalho cobre arquitetura, desenvolvimento, validação de código, infraestrutura e modelo de custo.
Ativos de conhecimento
Problemas já resolvidos e o porquê de cada decisão.
Sistemas que construí do primeiro commit até a produção. Abra cada um para ver o problema de engenharia, o que foi construído e a decisão que o sustenta.
- Problema
- Operações que precisam mudar a regra de conversa sem depender de deploy, mantendo isolamento entre clientes e trilha de auditoria.
- O que foi construído
- Um motor em que o fluxo é dado versionado, e não código: núcleo isolado do canal e da interface, sessão e contexto persistidos, transferência para operador humano decidida pelo núcleo, RBAC declarativo e log estruturado por nó. Junto dele, um editor visual de fluxos em canvas, com importação de diagramas legados e exportação para os formatos de destino.
- Decisões que sustentam
- Backend-first: a interface só nasce depois que núcleo, banco e auditoria estão estáveis. O núcleo decide, mas nunca envia mensagem nem chama API externa. E o filtro por tenant vale para toda tabela e toda consulta, sem exceção.
TypeScript · Node · PostgreSQL · React · WebSocket · REST
- Problema
- Conectar um canal de voz moderno (WebRTC com mídia criptografada) a plataformas que falam SIP, dentro das RFCs, atravessando NAT e sem depender de IP público.
- O que foi construído
- Um control plane em TypeScript, com ingestão assinada de webhook, anti-replay, máquina de estados por chamada, permissões, bilhetagem e isolamento multi-tenant por row level security. O plano de mídia é próprio, escrito em Go e colocado atrás de uma interface: trocar a implementação de mídia não encosta na sinalização.
- Decisões que sustentam
- Nenhuma decisão de mídia foi fechada antes de um pcap real. A documentação separa o que está implementado do que está provado, e essa distinção é deliberada. As invariantes de mídia têm teste automatizado, porque cada uma delas derruba a chamada em silêncio quando é violada.
TypeScript · Go · WebRTC/SRTP · SIP · PostgreSQL RLS
- Problema
- Identificar clientes em canais de voz com precisão suficiente para automatizar a etapa de identificação, sem transformar um processo determinístico em custo recorrente de IA generativa.
- O que foi construído
- Um motor de compreensão feito sob medida para o domínio, que resolve a identificação e os processos determinísticos que vêm antes dela. O desenho saiu da observação da operação real.
- Decisões que sustentam
- Onde o processo é determinístico, o determinismo sai mais barato, roda mais rápido e pode ser auditado. Modelo generativo entra só onde existe ambiguidade linguística de verdade.
NLU · Python · Reconhecimento de intenção
- Problema
- Empresas adotam IA sem saber quanto gastam, quem gasta e qual o retorno. O custo costuma aparecer depois de já estar comprometido.
- O que foi construído
- Uma plataforma multi-tenant que mede o consumo de tokens por pessoa, time e centro de custo, aplica tarifas e fecha fatura mensal. Ela também sustenta o catálogo de habilidades, as trilhas de adoção e a governança de uso, com analytics e papéis definidos por organização.
- Decisões que sustentam
- SQL explícito, sem ORM, e migrations reversíveis. O isolamento vive no banco, por RLS, além do filtro na aplicação. Toda mutação passa por auditoria. A LGPD entrou desde o começo, com exportação e anonimização, e a autenticação é plugável.
TypeScript · Fastify · PostgreSQL · React · Cloudflare · Fly.io
- Problema
- Especificações técnicas de centenas de páginas em PDF eram convertidas à mão para o formato binário de um CAD de planta. Isso consumia semanas de trabalho especializado e produzia erros difíceis de encontrar.
- O que foi construído
- Um pipeline determinístico que vai do PDF ao arquivo do CAD, passando por um modelo intermediário. O formato do fabricante foi descoberto por engenharia reversa a partir de um arquivo funcional. A validação interrompe e pergunta apenas o que é de fato ambíguo, cada rodada gera relatório de conferência e o acesso é controlado por perfil.
- Decisões que sustentam
- Zero IA generativa: o processo é determinístico, e determinismo pode ser auditado. Um orquestrador só, compartilhado pela linha de comando e pela interface web. Quem restringe acesso é a rota, porque botão escondido em CSS não restringe coisa alguma.
Python · SQLite · Parsing de PDF · pytest
- Problema
- Registrar e acompanhar evolução clínica fora do consultório sem criar um repositório central de dado sensível na nuvem.
- O que foi construído
- Uma aplicação que guarda tudo no aparelho, com lógica de domínio pura e testada, independente de interface e de armazenamento. A exportação é uma ação explícita do usuário, e o mesmo código é empacotado para iOS e Android.
- Decisões que sustentam
- Privacidade resolvida na arquitetura, antes de virar política: não há conta, não há backend e não há coleta. Dado derivado é sempre calculado e nunca vira fonte da verdade. O produto só promete aquilo que o modelo de dados sustenta.
React · TypeScript · IndexedDB · Capacitor · Vitest
Áreas de atuação
Cinco frentes, uma engenharia só.
Da descoberta com as áreas de negócio à operação em produção. São as frentes em que trabalho e onde a experiência é mais profunda.
Engenharia de IA aplicada
Integração de LLMs em produto, orquestração de agentes, RAG, engenharia de prompts, avaliação de modelos e controle de custo por token. Inclui dizer com todas as letras quando não vale a pena usar IA generativa.
Desenvolvimento assistido por agentes de IA
Construção de produtos e MVPs com agentes de codificação, definindo arquitetura, escrevendo e validando código e provisionando infraestrutura até o go-live. A revisão e os testes continuam sob responsabilidade humana.
Discovery e tradução de negócio em produto
Mapeamento da dor real com as áreas de operação, comercial e atendimento, com casos de uso priorizados por impacto, esforço, risco e valor. O escopo sai dessa conversa.
Arquitetura de soluções e revisão técnica
Domínio, dados, integrações e isolamento desenhados antes do código. Multi-tenant real, row level security, auditoria e decisões registradas como ADR.
Cloud, DevSecOps e continuidade
Arquitetura em nuvem, pipelines de entrega, observabilidade, políticas de segurança e planos de contingência e recuperação de desastres, sempre com o custo operacional na conta.
Como eu trabalho
Da dor real até o custo sob controle.
A dor antes da solução
O problema é desenhado junto de quem convive com ele, na operação, no comercial e no atendimento. O escopo sai dessa conversa.
Decisão registrada
Domínio, dados, integrações, isolamento e modelo de custo definidos e escritos antes da primeira linha de código.
Do MVP à produção
Construção assistida por agentes de IA, com revisão humana, testes e entrega incremental. Velocidade sem abrir mão de validação.
Custo sob controle
Observabilidade, segurança, continuidade e unit economics continuam acompanhados depois do go-live.
Princípios de engenharia
Opiniões técnicas que custaram caro para formar.
Cada uma dessas regras nasceu de um sistema em produção e de pelo menos um erro que pagou a lição.
Stack
A ferramenta certa para o problema.
A stack é definida pela necessidade e pelo melhor custo-benefício, com atenção a escalabilidade, segurança e custo operacional.
Construção assistida por agentes de codificação. Arquitetura, revisão e testes seguem sob responsabilidade humana.
Trajetória
Da infraestrutura crítica à liderança de produtos de IA.
Por período, responsabilidade e setor. Nomes de empresas e de produtos ficam de fora: o que importa aqui é o tipo de problema enfrentado.
Gestão de produtos de IA e CX
Ciclo completo de produtos de IA, da idealização com as áreas de negócio à produção: desenvolvimento com agentes de IA, engenharia de IA aplicada (LLMs, agentes, RAG, avaliação e custo por token), arquitetura e DevSecOps, precificação, roadmap e KPIs. Dois produtos levados do zero à produção, ambos com pipeline comercial ativo.
Gestão de projetos
Escopo, cronograma, riscos e comunicação com stakeholders, com responsabilidade pelo planejamento e controle financeiro, incluindo orçamento, forecast, análise de desvios e otimização de custos, além da gestão de fornecedores e da condução de reuniões estratégicas.
Coordenação de TI
Liderança da equipe de tecnologia e da transformação digital: automação de processos, digitalização de serviços e autoatendimento. Infraestrutura e segurança da informação com governança e conformidade regulatória, orquestração omnichannel, migração para nuvem (AWS, Azure e GCP), orçamento de TI, contratos e planos de continuidade e recuperação de desastres.
Gestão de serviços de TI
Excelência operacional com ITIL e governança: SLAs e KPIs, service desk, automação com RPA, infraestrutura e nuvem, cibersegurança, gestão de mudanças, monitoramento proativo e APM, além de liderança de equipes multidisciplinares.
Coordenação de telecomunicações
Infraestrutura de telecom de operações críticas com alta disponibilidade e baixa latência. Modernização de redes e telefonia (VoIP e PABX em nuvem, SD-WAN), soluções de contact center com URA e mensageria, liderança do NOC, contingência e redundância de links, negociação com operadoras e conformidade regulatória.
Analista de telecomunicações, pleno e sênior
Administração de redes LAN, WAN, Wi-Fi e MPLS; VoIP e PABX, inclusive em nuvem; suporte a plataformas de contact center (URA, gravação, telefonia IP); monitoramento proativo, SLAs, contratos com operadoras e planos de contingência.
Início em TI
Instalação, configuração e manutenção de plataformas de telefonia corporativa e de redes sem fio em ambientes de grande porte.
MBA · Master in Information Technology
Tecnologia da Informação
Análise e Desenvolvimento de Sistemas
Graduação em Tecnologia da Informação
Eletrônica Industrial
Técnico em Engenharia Elétrica e Eletrônica
Contato
Onde me encontrar.
Este site é um registro técnico, não uma proposta comercial. Se quiser conversar sobre alguma dessas experiências, o caminho mais curto é o LinkedIn.