Engenharia de IA aplicada · Arquitetura · Produto

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.

15+anos em tecnologia
MVP → prod.ciclo completo
IA aplicadaLLMs · agentes · RAG
24×7operação crítica
MulticloudAWS · Azure · GCP

Quem sou

Marco Gomes

AI Product Leader · Arquitetura e engenharia de IA aplicada

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.

AI Product Management AI Engineering LLMs & agentes Applied AI Architecture Conversational AI Cloud · AWS/Azure/GCP DevSecOps Multi-tenant Unit economics Python · TypeScript Especialização em Arquitetura de IA Aplicada CCNA

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.

Produtos do zero à produção02
FormaçãoMBA · MIT
Anos em tecnologia15+
BaseSão Paulo · remoto

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.

01

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.

LLMs · RAG · Agentes · Custo por token
02

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.

MVP → Produção · Revisão · Testes
03

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.

Discovery · Escopo · Roadmap · KPIs
04

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.

Multi-tenant · RLS · Escala · Resiliência
05

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.

AWS · Azure · GCP · DRP · Observabilidade

Como eu trabalho

Da dor real até o custo sob controle.

01 · Descoberta

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.

02 · Arquitetura

Decisão registrada

Domínio, dados, integrações, isolamento e modelo de custo definidos e escritos antes da primeira linha de código.

03 · Construção

Do MVP à produção

Construção assistida por agentes de IA, com revisão humana, testes e entrega incremental. Velocidade sem abrir mão de validação.

04 · Operação

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.

01
IA onde resolve, determinismo onde basta.Processo determinístico dispensa modelo generativo. Escolher o caminho caro sem precisar é uma decisão de produto ruim disfarçada de avanço tecnológico.
02
Implementado e provado são coisas diferentes.Código que roda em laboratório ainda não passou por tráfego real. Confundir as duas coisas é o erro mais caro que um roadmap carrega.
03
Isolamento multi-tenant se resolve no banco.Filtro na consulta é o mínimo aceitável. Isolamento que existe só no código cai no primeiro esquecimento, e ninguém é avisado.
04
Fluxo é dado, não código.Mudar regra de negócio não deveria exigir deploy nem desenvolvedor. O que muda toda semana precisa viver fora do binário.
05
Quem restringe acesso é a rota.Esconder o botão na interface não restringe nada. Permissão que o servidor não verifica simplesmente não existe.
06
Custo entra na arquitetura.Modelo de custo, break-even e unit economics fazem parte do desenho da solução. Quando aparecem só na planilha depois do lançamento, já é tarde.
07
Privacidade se decide na arquitetura.Dado que não sai do aparelho não vaza. Escolher onde o dado mora pesa mais do que qualquer política prometendo cuidar dele.
08
Uma cabeça só para a decisão técnica e a de negócio.Quando escopo, cronograma, risco e comunicação respondem à mesma pessoa que decide a arquitetura, a distância entre as duas decisões encurta.

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.

TypeScriptPythonGoNode.jsFastifyReact VitePostgreSQLSQLiteDockerGitHub ActionsCloudflare Fly.ioSupabaseAWSAzureGoogle CloudOpenAI AnthropicGeminiMeta LlamaLangChainWebRTCCapacitor

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.

desde 2026

Gestão de produtos de IA e CX

Tecnologia · CX · Forward Deployed Engineer

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.

2025 a 2026

Gestão de projetos

Projetos multidisciplinares · tecnologia

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.

2022 a 2025

Coordenação de TI

Setor de seguros

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.

2019 a 2020

Gestão de serviços de TI

Prestação de serviços · multinacional

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.

2014 a 2019

Coordenação de telecomunicações

Operações críticas 24×7 · seguros

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.

2009 a 2014

Analista de telecomunicações, pleno e sênior

Redes corporativas · contact center

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.

2007 a 2009

Início em TI

Suporte e infraestrutura · telefonia corporativa

Instalação, configuração e manutenção de plataformas de telefonia corporativa e de redes sem fio em ambientes de grande porte.

2019 a 2020

MBA · Master in Information Technology

Tecnologia da Informação

2012 a 2015

Análise e Desenvolvimento de Sistemas

Graduação em Tecnologia da Informação

2005 a 2007

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.

BaseSão Paulo, Brasil · remoto
IdiomasPortuguês · English